BI(商业智能)与AI(人工智能)有什么区别,一定要捆绑使用嘛?
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不用捆绑使用,他们的特点及区别如下
BI目前实现的是收集数据,提供反馈,辅助决策的能力,以数据为基础的,面向数据管理和分析,属被动角色。而AI则辅以大数据,算法等得到更有价值的信息,实现收集+预测的能力,更多的是主动角色。
虽然AI的应用范围非常广,但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘,但又略有不同。AI的机器学习强调算法,BI的数据挖掘还包括对数据的管理,算法选择上也较为简单,没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。
未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系,AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI,构建基于AI的BI平台,利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景,产出更精准的分析结果,从而使决策更为科学和准确。
对于结构化的数据,BI系统可应用机器学习算法,得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像,分析人群行为数据,得到千人千面,实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测,AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系,预测更为准确。
对于非结构化的数据,BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术,智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字,录入数据及产出想要的报表等。
业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业,也会在深度场景化的细分领域,且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配,根据匹配的结果来驱动业务执行。
BI目前实现的是收集数据,提供反馈,辅助决策的能力,以数据为基础的,面向数据管理和分析,属被动角色。而AI则辅以大数据,算法等得到更有价值的信息,实现收集+预测的能力,更多的是主动角色。
虽然AI的应用范围非常广,但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘,但又略有不同。AI的机器学习强调算法,BI的数据挖掘还包括对数据的管理,算法选择上也较为简单,没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。
未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系,AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI,构建基于AI的BI平台,利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景,产出更精准的分析结果,从而使决策更为科学和准确。
对于结构化的数据,BI系统可应用机器学习算法,得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像,分析人群行为数据,得到千人千面,实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测,AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系,预测更为准确。
对于非结构化的数据,BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术,智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字,录入数据及产出想要的报表等。
业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业,也会在深度场景化的细分领域,且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配,根据匹配的结果来驱动业务执行。
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人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。商业智能(Business Intelligence),英文缩写为BI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业,其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等,以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。
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