AI for BI：更好或更快速的决策？

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AI for BI：更好或更快速的决策？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-17

预测未来的结果只是决策支持的一个方面
但是业务需要在两个更基本的领域中提供支持：从大量数据中提取更多见解，并转向更近乎实时的决策，在人工智能方面，个领域涉及扩大当前的人类决策能力，从理论上讲，引导人们做出更明智的决策，在第二个领域中，流程的全部或部分自动化决策可以通过减少人员参与来加快决策速度。

两种方法之间的业务原理存在很大差异
自动化直接降低了人工成本；增强有望带来更好的业务见解和决策，财务上的考虑通常倾向于前者，但是却错过了后者的增长机会，社会方面的考虑通常倾向于增强而不是自动化，尽管这两种方法不是互斥的，但是大多数实现都强调一种方法。

人工智能在BI中的使用
BI产品公告涉及决策支持的增强和自动化，我将以它们为例来说明AI的成就，使用AI来增强数据发现和探索以及创建仪表板和报告的过程，“增强智能架构”嵌入了机器学习和自然语言处理工具，以提供具有广泛推荐引擎的会话用户界面，该系统分析数据源和本体（如果有）的内容，以指导用户更全面和集成地查看可用数据及其内部的关系，并提供可视化的智能替代方案，通过以新的方式处理数据，业务用户可以获取和共享数据中以前隐藏的模式和见解，进行更为开放的调查，终做出更好的决策。

通过专注于整个决策过程的自动化，以完全不同的方式使用AI
在这里AI功能连续监视数据流中的异常变化，将数据流中的变化关联起来，并向决策者生成有关可能的决策或动作的个性化警报和建议，在为用户提供典型的仪表板和分析功能的同时，重点是整个决策过程，念是提高整个组织中信息可用性的透明度，并允许业务人员仅关注表示业务重要方面的数据，从而加快各个级别的决策制定速度。

AI在当今的BI和分析世界中的真实且截然不同的应用
然而在幕后，公司都使用可比的底层AI功能来改善决策中的一些基本流程，将当前的AI功能应用于BI和分析的明显，容易解决的领域是提高业务人员和技术人员的技能。此外，这些改进适用于BI工具的核心功能，因此供应商更容易实现。消息传递也很熟悉：提高个人生产力可带来总体决策成功。基于此方法的BI工具的进一步扩展和改进很可能成为供应商在该市场中的赌注。

决策流程（与数据发现和报告相对）的自动化可能会改变游戏规则
专注于异常处理，而不是对业务流程进行连续的人工监视，可以在个人和组织级别上显着提高生产力，但是挑战在于，这种用于BI的AI方法要求进行更大程度的组织变革以实现其全部利益，如果能够证明可以解决这一组织挑战，那么今年在BI中对AI的这种使用将是一个重大发展。

今年BI中的AI前景还有其他考虑因素

广义上讲，人工智能似乎正在或接近市场上的炒作，越来越难找到不被AI“增强”的任何IT工具或家用小工具，因此如果出现可以归咎于AI的重大灾难，我们将对AI信心崩溃，如果发生这种情况，人工智能在BI上的应用可能会继续，但是我们会听到的少得多。

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