为什么人工智能和商业智能都很重要?

为什么人工智能和商业智能都很重要?

人工智能(AI)和商业智能(BI)几乎相似但又截然不同，有时可以将AI视为BI的升级版本。与商业智能相比，人工智能是一个较新的行业。商业智能利用不同的技术和工具来收集和分析商业数据，而人工智能则利用计算机系统来模仿人类的能力，如解决问题、学习和判断。本文深入探讨了人工智能与商业智能的区别，及其在相关情况下的优先级。

人工智能和商业智能之间的区别

1、AI与BI的目标：BI旨在通过收集和报告来分析数据。BI增强了数据的质量和一致性，同时引导它们走向更清晰的路径，但是它们并没有指导在决策过程中如何使用数据。Microsoft、Oracle和Tableau等企业使用BI工具创建电子表格、操作指标、仪表板、图形、图表和其他显示。此外，他们还将这些工具用于涉及业务的各种功能，包括人力资源和市场营销。

另一方面,人工智能的目标是模拟人类的智力.通过模拟人类需求,它作出一致的决定。此外,它还使系统能够从它们的数据中学习,并在一定时期内改进它们的性能。

2、AI与BI的的用例：对于企业运作的方式而言，BI变得如此普遍和基本，以致于组织中的人员甚至没有意识到依赖它。那些从业务角度使用过MicrosoftExcel或任何其他电子表格应用的个人,可能会遇到BI。组织还使用BI来了解客户的需求。他们通过聊天机器人、电子邮件，包括社交媒体与客户互动。

BI可以从各种来源收集数据，并以内聚和统一的格式表示数据，这使企业能够更深入地了解如何最好地为客户服务。企业还使用商业智能来提高运营效率。

如今，从医疗诊断到建立可持续能源网络，再到让个人更好地了解客户需求，人工智能被应用于各个领域。有许多人工智能驱动的企业应用程序，包括流程自动化。自动化流程等应用程序更新诸如客户需求和记录之类的信息，管理客户标准通信，并提供关于标准化合同和文档的基本指导。

3、技术：BI使用的技术包括数据仓库、数据挖掘、ETL(提取转换和负载)、数据报告工具,如在线分析处理和达什登。

AI利用机器学习、神经网络、自然语言处理(NLP)、机器人等技术。

4、实现机制：BI通常需要用户友好的界面和工具。实现包括设置数据源、开发数据模型以及设计报告和仪表板。

AI可以通过数据科学、机器学习和算法开发方面的专业知识和专业知识来实现。与BI相比，AI的实现更复杂，对资源的消耗也更大，包括数据准备、模型训练和频繁的监控。

AI在BI中的作用

1、数据分析：AI可以通过整合最新数据分析机制来支持国际银行间银行。AI中的机器学习可以通过算法分析关键数据，而传统的BI工具可能会缺乏这些算法。 2、自动化：AI可以使BI工具通过自动化的数据处理和分析快速提供输出，减少人工参与。 3、对不断变化的市场场景的即时响应：AI系统对市场变化的响应和反应速度，使组织能够快速做出决策。AI驱动的BI工具监控来自不同来源的实时数据，使组织意识到可能对其业务产生影响的重 ，同时启动快速的战略调整。 4、便捷决策：AI确保决策顺畅。与可能受到偏见或表现波动水平影响的人类不同，AI机制根据收到的数据提供直接而紧凑的分析和建议。

总结

AI和BI是相辅相成的，只有将AI和BI结合起来，才可以认为是BI的升级版。然而，人工智能的实现需要大量的专业知识，包括机器学习、NLP(自然语言处理)、数据科学和算法开发。综上所述，两者在现实生活中都很重要，但与商业智能相比，人工智能在行业中较新，而且速度更快。

常见问题解答:

1、AI和AI的主要区别是什么?

答：AI专注于创建系统，并自主地适应和学习数据资源，而BI则为企业和组织收集、分析和报告数据。

2、AI和BI是如何帮助企业的?

答：AI通过分析数据和通过算法模拟人类行为来增强业务。BI从各种来源收集数据，分析它们以在生成报告和仪表板的同时揭示洞察力。

3、AI和BI可以一起使用吗?

答：AI和BI可以集成在一起。AI可以通过提供更新的分析机制和自动化来增强BI，从而带来更高效、更有洞察力的业务氛围。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。