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Data Analytics vs Machine Learning

Utilità di algoritmi e modelli per il tuo business

Si parla sempre più spesso di Machine Learning ma qual’è la vera differenza con il Data Analytics, vale a dire con le indagini statistiche sui dati? Quale tra i due dovreste scegliere per il vostro business?.

Quando è utile il Data Analytics

Con un maggiore interesse internazionale verso il Machine Learning, molte organizzazioni ed imprese si stanno domandando che debbano utilizzare applicazioni di machine learning per il proprio business. La risposta, per la maggior parte dei casi, è no.

Tale risposta deriva da una sostanziale confusione sull’argomento, in pratica il Cloud ha reso disponibili enormi risorse computazionali e ciò ha portato la possibilità di utilizzare algoritmi di analisi complessi. Ad alto livello, il machine learning può prendere una larga quantità di dati e generare informazioni utili a migliore l’organizzazione come tagliare costi, creare migliori esperienze utente, migliorare i processi o aprire nuovi scenari di business.

A tutti i modi, la maggior parte delle organizzazioni può ottenere i medesimi benefici grazie al data analytics piuttosto che complesse e costose applicazioni di machine learning. L’analisi può riuscire a “spiegare” i dati attraverso report e modelli facendo comprendere cosa sta succedendo e quali scelte fare per migliorare.

Quando è utile il Machine Learning

I modelli di dati, tipici del data analytics, sono spesso statici e evidenziano limiti nei casi di continuo cambiamento della struttura dei dati stessi. Quando è necessario correlare tantissime informazioni ( per es. nell’IoT) che producono milioni di dati allora è necessario implementare modelli complessi di machine learning.

Possiamo affermare che il machine learning è utili quanto conosci cosa vuoi ma non consoci quali sono tutte le importanti variabili di input per prendere decisioni. Il machine learning usa il goal imposto nell’algoritmo per “imparare” dai dati e scegliere quali fattori sono importanti per raggiungere l’obiettivo. E’ possibile leggere di come Google, applicando algoritmi di machine learning ha tagliato i costi energetici dei suoi data center del 15%.

Un altro aspetto dell’utilità del machine learning è la possibilità predittiva di eventi, che è proprio il motivo della sua nascita.

Conclusioni

Se i vostri dati sono statici ed avete già un’idea di quali fattori siano per voi importanti allora potete investire nel più economico data analytics, se invece avete tanti fattori a disposizione e non potete sapere a priori quali di questi sia importante per la vostra decisione allora occorre implementare algoritmi di machine learning.

Glue Labs e Machine Learning e Data Analytics

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