如果年龄赶上任何业务投入，则必须是商业智能（BI），备受青睐的二维图表和电子表格在生产头，销售经理，采购主管和财务负责人的办公桌上乱七八糟。它们已被复杂的仪表板，可视化，报告和查询引擎所取代。这些不是新工具。在大型公司的IT专家范围内，他们一直存在。但是现在，企业，小型企业所有者以及热衷于了解行业趋势，发现业务问题和机会，改善决策制定并提高运营效率的任何人都可以使用它们。您可以想象一下，当驾驶员市场如何使用BI时，BI会变得多么复杂和普遍，通过其动态的高峰时间激增定价机制向驾驶员提供实时商务智能。通过在较小的地理区域内提供更多带回家的服务的费用，立即吸引了更多的出租车到该地区，从而保持了

客户希望为他们的客户提供并维持高标准的服务，但是由于可伸缩性问题，管理庞大的客户信息非常具有挑战性，为了实现他们的愿景，他们需要数据和分析功能，这些功能可以提供可行的见解并支持他们做出更好的决策，客户需要的是基础信息和主数据管理系统，该系统可以支持分析功能，更好地了解客户需求并产生更多的收入机会。

到目前为止，许多公司已经投资了顶级分析解决方案。他们对技术的期望很高。有些人希望开辟新的收入来源。其他人则致力于改善客户体验。但是数据表明，这些愿望与现实之间存在巨大差距。通常，使组织无法实现其投资的全部收益的两个障碍是缺乏熟练的用户和缺乏使用权。

使用数据分析的两个重要的战略优势是（1）确定新的收入和业务模式，以及（2）变得更具创新性，但是期望与现实之间存在差距，而且企业也未能实现他们的愿望，39％的公司希望通过数据分析来发现新的收入和商机，只有23％可以，30％的人希望更具创新性。

AIOps“将大数据和机器学习相结合，以自动化IT操作流程，包括事件关联，异常检测和因果关系确定，AIOps的基本操作模型是“观察参与法”，人工智能（AI）在以云计算为基础的IT托管服务中特别具有吸引力，因为它非常善于发现隐藏在大量数据中的模式，在每个工作日晚上3点发现数百台服务器中，利用率达到95％（但不是）周末，识别涉及可疑IP地址的异常不一致的流量模式，标记试图访问没有意义的信息的应用程序，例如试图从开发服务器下载二进制文件的记帐软件包。

如果大流行使事情变得清晰，不变的就是转变。对于成功的公司，不再需要采用使他们更接近客户的数字策略，这是关于以使客户成为企业核心的方式显着改变业务。随着消费者拥有比以往更多的选择，企业必须积极开展工作以建立新的参与和忠诚度方法，仅在以下情况下会发生这种情况。