Diferencia entre análisis predictivo aumentado y predictivo

La inteligencia artificial es, sin duda, la principal fuerza impulsora detrás de algunas de las mayores evoluciones tecnológicas y transformaciones digitales que estamos presenciando hoy. AI ha superado durante mucho tiempo nuestra imaginación sobre lo que puede hacer esta poderosa tecnología. Aunque la IA ha existido durante décadas, se ha convertido en una fuerza impulsora poderosa debido a dos factores principales: la capacidad de calcular sin precedentes para cruzar pilas masivas de datos con algoritmos de aprendizaje automático y el mejor zumbido de marketing alrededor de IA y ML. AI ya es una parte importante de nuestras vidas en muchos tipos y formas. Sin embargo, el más impactante en el futuro inmediato es la inteligencia aumentada. Es una conceptualización alternativa de la IA que faculta a los humanos a aprovechar los datos para tomar decisiones mejores e informadas.

¿Qué son los análisis aumentados??

Uno de los principales impactos de la inteligencia aumentada es la necesidad de determinar la credibilidad de los datos en el contexto. Un problema crítico que afecta a la mayoría de las empresas hoy en día es el hecho de que hay demasiados tipos de datos que deben analizarse para comprender el contexto de los datos. Hoy, los datos no solo se limitan a los números; Casi todo, desde fotos y videos hasta actividades de navegación, actualizaciones de las redes sociales y las conversaciones generan una gran crisis de datos, la mayoría de los cuales no están estructurados, tan difíciles de analizar. El principal problema es que los datos son inútiles a menos que encontremos algunas formas de extraer información procesable de él. Aquí es donde entra la parte de 'análisis aumentado'.

Aunque el término análisis aumentado se introdujo por primera vez en un trabajo de investigación publicado por Gartner en 2017, se ha convertido en una parte indispensable del futuro para todas las organizaciones que existen. Aumented Analytics es el uso de IA y aprendizaje automático (ML) para automatizar los procesos de análisis, comenzando desde la recopilación de datos hasta la preparación y la limpieza de datos, creando modelos de análisis y generando información procesable a partir de los datos, y finalmente comunicando esas ideas a aquellos que los necesitan. Simplifica el análisis de datos y hace que sea fácilmente accesible para que más personas obtengan valor de los datos.

¿Qué son analíticos predictivos??

Predictive Analytics es una rama de Analytics Advanced que utiliza una variedad de técnicas estadísticas para hacer predicciones sobre posibles resultados futuros basados ​​en datos históricos. Es una subcategoría de análisis de datos que analiza los conjuntos de datos grandes e inmanejables para descubrir patrones ocultos en los datos. Las computadoras usan análisis predictivos para determinar lo que es más probable que suceda en el futuro en función de los datos de lo que sucedió en el pasado. Los científicos e ingenieros han estado utilizando modelos predictivos desde el Proyecto First Moon. Bueno, los modelos predictivos se utilizan para lograr objetivos CRM, como campañas de marketing, servicios al cliente y ventas.

Predictive Analytics utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis estadístico para crear modelos predictivos que puedan predecir el resultado basado en una clase, categoría o valor numérico. Por ejemplo, la mayoría de los bancos o instituciones financieras que ofrecen préstamos a individuos o entidades corporativas realizan modelos de evaluación de riesgos para predecir las posibilidades de que el préstamo se devuelva. Los analistas financieros dependen en gran medida de tales modelos predictivos antes de emitir préstamos. El análisis predictivo tiene como objetivo responder preguntas comerciales analizando datos e identificando una variedad de posibles resultados.

Diferencia entre análisis predictivo aumentado y predictivo

Definición

- Aummented Analytics es el uso de IA y Aprendizaje Machine (ML) para automatizar los procesos de análisis, lo hace fácilmente accesible para que más personas obtengan valor de los datos en las plataformas de análisis y BI. El término análisis aumentado se mencionó por primera vez en un trabajo de investigación publicado por la firma de asesoramiento de investigación y investigación global Gartner. Predictive Analytics, por otro lado, es una rama de análisis avanzado que aprovecha una variedad de técnicas estadísticas avanzadas para hacer predicciones sobre posibles resultados futuros basados ​​en datos históricos.

Uso

- El análisis aumentado simplifica el análisis de datos para que las empresas recopilen, identifiquen, analicen y visualice sus datos para generar información procesable a partir de datos. Ayuda a las empresas a reconocer las tendencias y patrones ocultos en los datos para que puedan tomar decisiones comerciales mejores e informadas. Las computadoras usan análisis predictivos para determinar lo que es más probable que suceda en el futuro en función de los datos de lo que sucedió en el pasado. Ayuda a extraer información de conjuntos de datos inmanejables para identificar patrones, relaciones y asociaciones.

Aplicaciones

- La idea detrás del análisis aumentado es apoyar la inteligencia humana y acelerar las tareas repetitivas tomando decisiones más inteligentes. Ayuda a maximizar los esfuerzos de marketing cerrando el campo de las perspectivas para un producto o servicio; Se puede integrar en los procesos comerciales para mejorar las operaciones comerciales. El análisis predictivo se puede utilizar para la recaudación de fondos, el pronóstico de ventas, la orientación del cliente, la evaluación de riesgos, el estudio de mercado, la información financiera, el bienestar del paciente, etc.

Aumentado vs. Análisis predictivo: tabla de comparación

Resumen

Aumented Analytics utiliza técnicas de aprendizaje automático y inteligencia artificial para automatizar múltiples aspectos de los datos, comenzando desde la recopilación de datos hasta la preparación y la limpieza de datos, creando modelos de análisis y generar información procesable a partir de los datos. El análisis predictivo, por otro lado, utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis estadístico para crear modelos predictivos que puedan predecir el resultado basado en una clase, categoría o valor numérico.