目前，所有行業都在使用最新的分析工具，包括人工智能，機器學習和自然語言。BI幫助專業人員和普通員工處理信息，以自動化數據研究的各個方面以及數據模型的開發和使用。讓我們發現AI如何通過機器學習算法和自然語言處理來革新BI。

AI與BI共生

如今，幾乎沒有單獨的解決方案可以調整對跨部門指標的分析，以評估企業多個部門的工作及其關係（包括隱性關係）。AI不需要公式和算法-這是它相對於經典系統的重要優勢。僅基於統計數據，它就可以足夠快地執行指標的監視，以確定影響整個公司工作的隱式關係和依賴關係。

商業智能是對組織的計算機方法和工具的指定，這些組織提供了適用於業務分析的人類可讀形式的交易業務信息翻譯，以及使用此類處理後的信息進行大量工作的方式。BI的目的是解釋大量數據，僅關注關鍵績效因素，模擬各種行動方案的結果，跟蹤決策結果。AI可以充當BI系統的應用程序和補充，並且可以獨立工作，並在輸出級別集成到任何公司信息系統中。它不僅可以承擔分析的功能，而且可以預測未來的問題，甚至可以重組業務。

以下是AI如何幫助自動化特定任務的幾個示例。由於與決策過程有關的改進措施，這是可能的。

檢測。AI能夠識別數據質量問題，建議數據源，跟蹤更頻繁，更有效地使用那些數據。描述。AI可以幫助您確定那些更適合描述您所需數據的指標和KPI。AI還能夠提供更合適的可視化方法。診斷。人工智能爲尋找原因的研究提供了方向，也就是說，它有助於找到“爲什麼”的答案。預測。人工智能可以幫助自動執行通常需要大量時間的數據任務，因爲這些任務是手動執行的。其中包括：數據收集，部署預測模型，模型管理。AI可以告訴每種情況哪種算法最適合。規定。AI最有前途的應用之一。人們通常無法確定模式，無法找到大量數據中的所有依賴關係，也無法評估所有結果以獲得最佳效果。AI非常適合此類任務。決定。當有其他解決方案可用時，AI可以評估約束並將其與目標關聯。AI還可以用於開發規則，以幫助自動化與運營活動相關的決策過程。有效。AI可用於自動執行各個流程，例如創建內容，分發要約或進行財務交易。大數據處理的機器學習算法

大數據是指用於處理大量數據的特殊技術的組合。有大量用於分析和處理數據的技術和方法。在主要方面中，可以區分以下內容：

類方法或深度分析（數據挖掘）。這些方法是基於特殊數學工具的使用以及信息技術領域的成就。衆包。該技術使您可以同時從幾乎無限數量的源中接收數據。A / B測試。從數據總量中，選擇最終的元素集，將其與其他相似的集（其中一個元素被更改）進行比較，這有助於確定哪個參數的哪個更改對集合的影響最大。預測分析。此方法旨在預測和規劃受控對象的行爲，以便在這種情況下做出最有利的決策。機器學習（AI）。該方法基於對信息的經驗分析以及系統自學習算法的後續構建。網絡分析。接收到統計數據後，將分析網格中創建的節點，即各個用戶及其社區之間的交互。機器學習是一種使用算法來研究數據的AI。這些算法不是根據程序進行操作，而是基於獲得的數據構建模型，並利用其分析的中間數據提供解決方案或預測。

如上列表所述，機器學習是大數據處理方法之一。它消除了程序員向計算機詳細解釋如何解決問題的需要。取而代之的是，培訓計算機以獨立找到解決方案。該算法接收必要的數據，然後利用它來處理請求。機器學習查看圖像並將其分類。他們可以識別這些圖像中的文字，數字，人物和地形。計算機不僅識別要分類的獨特功能，而且還要考慮其使用環境。

自然語言處理

得益於NLP和機器學習，現代技術可以解釋以自然語言接收的數據。讓我們以聊天機器人爲例。如果您查看更簡單的聊天機器人，則任何答案在語法上都是完美的，因爲它使用了數據庫中的一組現成的商品。因此，如果一個人犯了語法錯誤或寫了與給定模板不匹配的句子，它將無法處理信息。新型和更智能的聊天機器人都經過“訓練”以識別自然語言並相應地對情況做出響應。不幸的是，自然響應的能力需要大量的培訓時間，並且需要大量的數據來研究各種各樣的可能的查詢。

以下是AI自然語言處理應解決的任務列表。其中許多可以與文本和語音甚至圖片的識別相關聯。

參考。挑戰在於創建大文本的摘要或摘要。 開放式和封閉式問題。不管是開放式的還是封閉式的，現代的聊天機器人都可以隨時回答問題。 映射。機器人必須將對象與單詞匹配，並理解不同的單詞何時引用相同的對象。 含糊不清。自然語言現象中經常出現的歧義仍然是機器人的一個嚴重問題。僅僅同義就要求根據上下文選擇正確的概念。有些語言比較含糊，很難分析其中的表達。形態學。每種語言都有一種特殊的形態。並且聊天機器人應該能夠將單詞分爲詞素。語義學。這是確定自然語言中句子或單詞的含義以及自然語言中句子的生成的任務。它保證了機器人能夠翻譯自然語言，分析自然語言的問題或創建答案。文字結構。與文本結構和標點相關。 自然語言處理的這些要素共同提供了智能機器人的發展。

最後

數據分析軟件開發人員一直在尋求爲更廣泛的普通業務用戶以及所有使用信息的用戶提供其技術功能。沒有新技術的廣泛採用，數字時代的商業成功是不可能的。數字化轉型趨勢決定了規則，您需要立即採取行動，爲公司提供最新的分析創新服務。