在当今这个由数据主导的新时代，商业智能决策和日常业务活动正在经历着前所未有的变革。人工智能（AI）和商业智能（BI）技术的发展日新月异，使得组织能够利用机器学习算法从海量数据中识别新趋势和洞察力，并实时快速做出决策。
对于每一位企业家来说，考虑将人工智能融入自己的业务已经成为一种趋势。人工智能在商业中的重要性不言而喻，无论是任务自动化、医疗诊断、语音还是面部识别系统，大多数科幻电影中都已经包含了AI的能力。
难道不想了解更多关于这方面的知识吗？然而，对于企业来说，将人工智能机器人整合到业务流程中可能会遇到一些困难。这需要一套合适的数据收集和算法测试流程，并且要以一种有组织的方式进行。
得益于AI，许多当前和下一代的商业智能解决方案现在都具有潜力。AI通过智能辅助部署分析，进一步提取大数据集中的洞察力，并自动推荐未来的步骤。通过最小化用户的工作量，这种智能的人机合作大部分工作都是自动完成的。
为什么企业需要AI驱动的BI系统？在BI系统中，人工智能将企业数据转化为简单、可靠和实时的报告。这对企业来说至关重要，原因有以下几点：
1. 当来自多个来源的数据涌入BI时，需要AI驱动的BI解决方案来帮助理解所有数据，并提供定制化的洞察力。
2. 行业大数据的快速增长和速度使得及时做出重要决策变得困难。然而，能够管理警报和对决策至关重要的业务信息的AI可能会缓解这个问题。
3. 由于大数据以不规则的速度增长，它可能会轻易阻碍企业流程。然而，投资商业智能工具可以帮助组织将大量数据分解成可消化的洞察力。
4. 如果一家公司缺乏数据分析师，那么在每个领域雇佣数据专家以利用适当的技术做出明智的数据决策至关重要。
人工智能驱动的软件已经彻底改变了当今的企业领域。尽管未来充满不确定性，但企业必须记住采用基于AI的BI解决方案，以保持在技术驱动的企业世界中的竞争力。
当AI和BI融合时会发生什么？以消费品行业为例。公司不知道其贸易活动的效果如何，想知道他们的数据在不同领域的表现如何。
在商业中，人工智能是应对这一挑战的唯一途径。在进行文本分析时，大数据和AI技术使得整合混乱和不规则的数据变得更加简单。人工智能算法使得将各种数据源整合成一个一致且可靠的业务成为可能。此外，AI还有助于检索用户所需的信息和洞察力。
当用户与这些洞察力互动并对其进行操作时，BI内部的AI可能会更加一致。当AI与BI解决方案结合时，它可以为设计团队提供建议，决定哪些促销活动应该取消，预测新的促销活动以及保留哪些促销活动。销售分销商可以在他们的智能手机上获得所有所需的信息。
人工智能如何帮助缺乏技术专长的业务用户？AI和BI是构建坚实企业基础的完美结合。AI填补了空白并以易于理解的方式呈现数据洞察力。AI能够理解大量数据并生成数据驱动的建议，使大数据洞察力对用户来说自然且方便。
AI是最简单的方法之一，因为人类在从复杂数据中提取洞察力和识别趋势时需要更多的时间。使用工具分析数据的员工被AI取代，使他们能够做出常规判断。
每个公司或行业都应该投资于AI和BI驱动技术的未来，这些技术可以自动化大部分流程，并释放员工专注于战略问题。
商业智能的演变。大数据和物联网（IoT）对于企业来说已经不够了。许多消费者被主动分析所吸引，这种分析提供实时警告和洞察力。这使得企业能够更充分地利用其运营数据。近年来，商业智能软件已经产生了描述性分析、预测性分析和规定性分析。
1. 描述性分析是最基本的数据保存商业智能活动之一。它提供了原始数据的详细描述，并将数据划分为人们可以理解的可管理块。它还帮助企业理解以前的行为，并确定如何管理未来的结果。
2. 预测性分析帮助企业获得对未来事件的洞察力。
3. 规定性分析是一个强大的领域，它协助企业指导各种潜在的活动并提供可能的解决方案。这种由AI驱动的分析的目标是提供指导。
根据AI驱动的BI产品，企业已经使用了更有经验的决策制定。最近企业数字化的目标是实现标准的分析水平。
AI如何帮助利用数据？在数据被实时收集之后。人工智能允许用户将他们的数据与其他数据源一起使用。用户将能够通过使用AI检测更多趋势并根据这些新趋势开发推荐的行动来测试数据的潜力。最后，它确保数据洞察力在需要时和需要的地方交付给用户。
尽管如此，许多企业在将AI纳入其业务分析方面仍然落后。使用AI的公司在创造更多收入和提高整体业务绩效方面胜过竞争对手。
应用。BI中的机器学习技术在包括零售、银行和政府在内的各个行业中为企业带来好处。
1. 任何零售商的主要关注领域是营销和最终消费者。使用AI分析社交媒体数据、人口统计数据和内部历史数据可以极大地帮助零售商解决困难的业务问题。