بينما يتضمن الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات ووضع الافتراضات والسعي لعمل تنبؤات تتجاوز قدرة البشر تعمل تحليلات البيانات من خلال اكتشاف الأنماط بناءً على البيانات التاريخية لتوقع الأحداث المستقبلية.
الاختلافات بين تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي
- إنّ الوصول إلى الأنماط في البيانات هو الهدف من تحليلات البيانات لكنّ الذكاء الاصطناعي (AI) يحاول تشغيل العملية من خلال منح الروبوتات ذكاءً بشريًا.
- في تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يُعد مطلب التعامل مع البيانات وتقييمها بمجرد اتصال شخص ما في المؤسسة بها أمرًا رائعًا لأن عالم اليوم يرتبط بالبيانات وتتطور التكنولوجيا بسرعة.
- من أجل نشر وفرة المعلومات مع الحفاظ على كل شيء آمن وحراسة جيدة يجب نشر أدوات وإجراءات جديدة وفي عصر التكنولوجيا الحالي يعد الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من أهم مديري البيانات.
- بينما تحل معظم الأجهزة محل الأشخاص فمن المعروف أنّ الذكاء الاصطناعي لن يتمكن أبدًا من استبدال تحليل البيانات وبدلاً من ذلك فإنّهم يكملون بعضهم البعض لزيادة كفاءة بعضهم البعض وهذا صحيح لعدد من الأسباب.
- يتم التعامل مع هذا في الغالب عن طريق تحليلات البيانات التي لديها معرفة واسعة بجميع الشبكات والخوادم وتفحص كل نظام بعناية قبل إصدار الأحكام على المعدات.
- بغض النظر عن عدد أجهزة الكمبيوتر التي تدخل إلى مركز التكنولوجيا فلن يتمكنوا أبدًا من استبدال أهمية تحليلات البيانات الخبيرة لأن هذه الأدوات تقدم تقييمًا واقتراحات مهمة لتحسين النتائج في مجالات تخصصها.
- على الرغم من أنّ الذكاء الاصطناعي يكتسب شعبية فإنّ هذا لا يعني أنّه سيهيمن تمامًا على صناعة تحليلات البيانات، وبدلاً من ذلك يتم تنفيذ جميع المهام في الأنظمة بواسطة علم البيانات والذكاء الاصطناعي باستخدام أساليب أكثر براعة وتعقيدًا.
- تُستخدم تحليلات البيانات لإنشاء استنتاجات باستخدام التفكير المنطقي والتفكير التوضيحي، بينما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتفسير البيانات المخزنة.
- تُعد تحليلات البيانات مثالية للتحكم في الذكاء الاصطناعي ممّا يؤدي إلى استمرار العمل لفترة أطول.
