El Machine Learning y el Business Intelligence son complementarios pero diferentes.
Estas dos disciplinas de I.A. se utilizan a menudo en el mundo empresarial, pero tienen diferencias significativas en cuanto a su enfoque y objetivos. ¿Cómo distinguir una de otra…?
El BI se centra en la recopilación y análisis de datos empresariales con el fin de mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Utiliza técnicas y herramientas especializadas para transformar los datos en información útil y presentarla de manera clara y accesible. Su enfoque es más estructurado y sistemático, basándose en datos históricos para hacer predicciones y tomar decisiones.
Por otro lado, el ML desarrolla sistemas que pueden aprender y mejorarse a sí mismos a través del análisis de grandes cantidades de datos. En lugar de depender de reglas y algoritmos predefinidos, estos sistemas utilizan técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en los datos y tomar decisiones basándose en ellos. El ML es una disciplina más dinámica y flexible, y puede ser utilizado para resolver una amplia variedad de problemas, desde la predicción del precio de un producto hasta la detección de fraudes.
¿Cuáles son las dos principales diferencias entre el BI y el ML?
1.El enfoque – Mientras que el BI se centra en la recopilación y análisis de datos históricos para mejorar la toma de decisiones, el ML se basa en el desarrollo de sistemas que pueden aprender y mejorarse a sí mismos a través del análisis de datos. Esto significa que el ML es más adecuado para resolver problemas que cambian con el tiempo o que son difíciles de definir de manera precisa, mientras que el BI es mejor para problemas más estructurados y predecibles.
2. La cantidad y tipo de datos utilizados – El BI trabaja con datos estructurados, es decir, datos que están organizados de manera clara y fácilmente accesibles (registros de ventas o de inventario, por ejemplo). El ML, por otro lado, es capaz de manejar grandes cantidades de datos no estructurados (imágenes o textos, por ejemplo) y puede extraer información valiosa de ellos.
En resumen, el ML y el BI son dos ramas de la I.A. que se diferencian por el enfoque y por el tipo de datos utilizados, siendo ambos imprescindibles en cualquier área para la toma de decisiones y la eficacia operativa.
Nubeprint ofrece una solución MPS gestionada con algoritmos y filtros dinámicos. En 2013, desarrolla el primer motor de I.A. para MPS y, desde 2017, dispone de un Machine Learning (ML) desarrollado específicamente para MPS: mediante este aprendizaje automático, el sistema desarrolla el reconocimiento de patrones y la capacidad de aprender continuamente, con predicciones basadas en el Big Data, tras lo cual realiza los ajustes necesarios sin haber sido programado específicamente para ello.
Nubeprint invierte el 30% de sus recursos en I+D+i, desarrollando en la actualidad sistemas de BI, y obtuvo a finales de 2022 el certificado de Pyme Innovadora (Innovative SME, AENOR EA 0047).
