人工智能和数据分析-亚马逊智能仓库 人工

根据调研机构的预测人工智能和数据分析，到2025年，全球每天将生成463艾字节(1EB=10亿GB)的数据。而在2020年则生成了44泽字节的数据。如果企业试图转换和处理这些数据，这将是一项难以完成的任务。但采用人工智能技术可以成为可能，因为人工智能系统的工作速度要比人类快得多，而且不会停歇。

人工智能如何改变商业智能

虽然人类可以在商业智能中完成人工智能的大部分功能，但使用人工智能的主要好处是速度、一致性、准确性。大数据与商业智能初创厂商AtScale公司创始人兼首席技术官David P. Mariani表示：“在各个行业领域，人工智能通过自动化完成耗时而重复的任务，并确保这些任务的一致性人工智能和数据分析，增强了人类的能力。”

Marani通过解释人工智能在不同类别的数据管理中支持人类的方式进一步分析了这一点。他解释说，“在数据准备领域，人工智能可以自动匹配、标记、连接和注释数据，人工智能还可以自动检查数据质量，并为提高数据完整性提出建议。对于商业智能，人工智能可以发现人类可能看不到的隐藏趋势和表面见解。通过自动细分和聚类并突出关键驱动因素，人工智能可以更快地引导人类获得见解。”

然而人类也有一些局限性，这使得人工智能更适合于数据管理。人工智能系统可以全天候工作，无需休息或睡眠，并且它们在处理方面是一致的。生物科技厂商Seneca Global公司高级副总裁Mike O'Malley举了一个例子。他说，“人工智能算法可以分析需要人类数年或更长时间的数据集。以人类基因组计划为例。科学家们于1990年启动了该项目，并于2003年完成，花费了13年的时间在对抗遗传疾病的科学方面取得了显着进步。而使用人工智能的数据科学家现在可以在24小时内重复这个过程。”

O'Malley还解释说，如果没有人工智能，大规模管理数据几乎是不可能的。人类可以重复一些流程，但要成功地扩展流程，需要更多训练有素的高技能人才，通常是数据科学家，这些人才在全球范围内供不应求。

这些人才的短缺，加上许多员工在新冠疫情发生之后面临的工作倦怠，意味着现在比以往任何时候都更难招募数据科学家。虽然人工智能无法取代这些职位，但可以减轻他们的工作负担，或者在没有他们参与工作的情况下获得一些见解。

构建非结构化数据

自然语言处理、文本分析和情感分析等机器学习程序利用非结构化数据的定性并将其量化。这些模型从客户评论和社交媒体帖子中抓取文本，并深入了解企业获得的不同类型的反馈。

例如，人工智能系统可能会在客户评论中说：“新的报告功能一开始总是崩溃，但客户支持非常有帮助并且很快就回复了我。”并将其转换为表格中：

这种结构化数据在推出新功能之后很有帮助。企业可以从询问新功能的调查或评论中获取定性数据，并找出有多少人喜欢或不喜欢它。然后，可以深入研究一小部分非结构化数据，以确定需要修复的内容。

包含人工智能的商业智能工具

越来越多的商业智能服务供应商正在将人工智能构建到他们的工具中，因为他们看到了它可以提供的好处。以下是一些包含人工智能的商业智能工具。

(1)AtScale

AtScale在数据准备、数据科学和商业智能中使用人工智能，无需人工输入即可提供有价值的见解。Marani表示，AtScale可以使用人工智能创建聚合表，以根据最终用户查询行为提高性能。这就是AtScale为数十亿行数据提供思维速度查询的方式。实时连接提供对数据的实时访问，为企业提供最相关和最新的信息，以作为预测和决策的基础。企业可以运行“假设”分析并使用拖放构建器来创建新的可视化模型。

(2)Qlik

Qlik使用强大的人工智能模型来构建可访问的数据可视化。交互式图表和表格会随着数据更改或添加更多数据而自动更新。自然语言处理简化了查询过程，并帮助用户更快地找到他们正在寻找的内容。基于云计算的平台还可以构建有吸引力且易于阅读的报告，并允许企业安排自动交付，非常适合机构。这种移动应用程序响应迅速，甚至提供离线分析，因此用户可以随时随地做出决策。

(3)ThoughtSpot

ThoughtSpot采用人工智能构建，可为企业提供个性化洞察。开放API允许开发人员将平台与其他SaaS应用程序连接起来，以实现实时数据的可见性。有些操作会影响开发人员的工作，但具有任何专业知识水平的用户都可以使用该平台来获得可操作的见解。开发者可以使用低代码平台构建交互式数据应用，而非技术人员可以使用ThoughtSpot自行回答查询。

可操作的人工智能洞察

人工智能可以大规模分析数据，从结构化和非结构化数据中提供可操作的见解。它可以比人类更快地工作并且不需要休息，从而提供更快的结果和预测。如果企业想确保从其拥有的数据中获得最大收益，应该考虑使用包含人工智能的商业智能工具。