iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 4
1
AI & Data

打造 Microsoft BI 資料服務平台系列 第 4

[04] : 智慧比一比~「BI 商業智慧」 vs. 「AI 人工智慧」

你需要的是 BI 還是 AI,又或者是只需要統計報表就可以滿足需求,千萬不要捨近求遠,浪費不必要的資源。

BI 和 AI 的差別在哪裡?

基本上,針對 BI 和 AI 的差別,我們並不需要特別去定義它,不管是 BI 或是 AI 都是基於資料分析的基礎之上,利用資料來學習知識的方法,他們的目標都是通過從資料中提取出有價值的部分來生產數據知識。

- BI是什麼?

一般來說,大家所定義的 BI,目前主要以資料視覺化的方法為主,透過視覺化的呈現,讓我們更容易*「讀取資料中的知識」*。

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- AI是什麼?

然而,在 AI 的認定上,目前主要以機器學習或認知方面的學習模型為主,透過學習模型可以推論或是預測未發生的事件。
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了解 BI 和 AI 之間的差異並沒有太大的用處,重點是我們應該要了解 BI 或是 AI 能為我們做什麼,這才是重點。

BI 和 AI 如何挑選?

其實,BI 和 AI 各有所長,各擅其場,目的不同,應用場域也各有分別,必須視你的問題需求,應用方式,資料來源,甚至資料種類、資料型態等,多方面的考量,才能夠選擇適合你自己的智慧化應用服務架構,千萬不要一開始就說我要視覺化圖表,我要即時監控看板,我們要機器學習模型,還要人工智慧,這樣你不但會不知道從何開始,更不知道要做什麼,也不知道可以拿來幹嘛,最後一定是無疾而終,白忙一場。

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基本上,我們從大方向來分,BI 偏向於處理結構化的資料,AI 偏向於處理非結構化的資料,但這不是絕對,另一方面,若以智能化服務來分,BI 偏向於做資料的洞察、資料分析、即時監控,AI 則偏向於做資料探索、預測應用、以及輔助的服務,但是這些分類方法都不是絕對的,你應該要從了解自己的資料開始,清楚定義自己的問題需求,再依照自己的狀況、成本、人力、架構等考量,選擇適合自己的智能化服務開發建置方法,這才是有用且聰明的選擇。

BI 和 AI 都需要資料服務平台

不論是 BI 還是 AI 都是從資料為基礎開始,雖然 BI 和 AI 所需要的資料來源、資料種類、資料型態會有差異,而且資料萃取、資料處理、資料整合的需求也不一樣,但是,基礎都是「資料」,都會需要資料服務平台來支援各種資料處理和儲存的方式,

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PS : 不管你在哪一個領域,擔任什麼樣的角色,開始資料科學:就從接觸「資料」開始(這是最重要的第1步),首先必須:了解資料,認清資料,其次才是:熟悉工具,實際應用。其實,不管是 BI 還是 AI,擁有好奇創新、商業頭腦、以及溝通合作,這些都比理論和技術來的更為重要!


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打造 Microsoft BI 資料服務平台30

1 則留言

0
陳小熊
iT邦新手 4 級 ‧ 2019-10-07 08:45:23

這篇把BI和AI講解得很清楚
期待後面9天的文章~
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