预计工业 4.0 或第四次工业革命将围绕数据展开。将在这场革命中蓬勃发展的组织将意识到数据作为其企业资产的价值，并做出明智的技术选择以做出数据驱动的决策。让当今的组织为未来做好准备，拥有智能分析应用程序来汇集来自多个来源的数据，形成有意义的数据集，并加速业务价值的交付。

人工智能是一种可以为即时数据分析的智能分析应用程序提供动力的技术。将 AI 集成到业务运营中可以以人们无法理解的方式帮助组织。


人工智能如何帮助数据分析？
为了在充满技术的世界中竞争，组织正迅速倾向于将新兴技术注入他们的工作空间。可能从怀疑开始，但当他们看到竞争对手的表现超过他们时，他们知道是时候开始了。

每个组织都会收集存储在其系统中的大量数据。这可能是来自客户行为的数据、来自员工与他们交互的数据或员工如何与系统交互的数据。到目前为止，数据科学家或精通数据的分析师被招募来扫描这些数据并帮助改进流程、提供个性化的客户服务，甚至使系统自动化。但是，尽管付出了所有努力，他们还是错过了数据的几个关键方面。

事实上，“公司在从数据和分析中提取价值时面临的最大障碍是组织方面的；许多人都在努力将数据驱动的洞察力融入日常业务流程，”麦肯锡的一份报告显示。

这就是有远见的公司超越竞争对手的地方。他们已经开始利用与业内同行的差距，并安装了人工智能驱动的工具，这些工具可以浏览每一位数据并读取其隐藏的细微差别，以帮助做出更好的数据驱动决策。组织可以使用这些数据来推动他们的人工智能模型。人工智能可以从数据中提取知识渊博的见解。但这还不是全部！

通过为数据分析引入强大的人工智能功能，组织可以实现更快、更好的业务运营，增强数字客户体验，甚至加快产品开发。

人工智能助力数据分析新方式
人工智能使机器能够发现人类数据科学家没有注意到的洞察力。早些时候，组织必须雇用数据科学家，他们将检查从流程中收集的数百万位数据并运行查询以获得洞察力。单个组织中的所有系统生成的数据远远多于任何数量的人可以分析的数据。

尽管雇佣了数据科学家和分析师团队，但他们会错过可以揭示过程隐藏方面的数据细微差别。人工智能正在提供新的方法来筛选数据并更清楚地解释信息。人工智能算法有助于快速挖掘大型数据集，并通过预测性和规范性分析推动价值创造。

无论是分析客户数据还是员工与系统交互产生的数据，人工智能算法都可以轻松得出富有洞察力的结论，以改善客户体验或增强数字化转型过程。

提高商业智能
将数据分析与人工智能相结合可以帮助制定更智能的商业智能解决方案和商业决策。由于人工智能算法将有助于深入到数据分析的最深层次，它可以用来放弃基于猜测的业务决策方法。他们不再需要猜测客户可能想要什么或如何改进他们的业务流程。

借助人工智能驱动的机器人分析从客户活动中收集的大数据，可以更轻松地做出更智能、更明智的决策。通过人工智能和数据分析，组织可以做出准确的预测、识别购买模式、清楚地预测情况、瞄准高级分析并做出更好的整体决策。说人工智能将以各种颠覆性的方式塑造商业智能并没有错。

自动化决策
部署人工智能来分析数据正在超越智能决策。使用人工智能进行数据分析，组织甚至可以拥有自动化工具或人工智能模型来执行任务，例如发送个性化消息、告诉员工他/她是否偏离流程，甚至下订单或处理产品订单。

人工智能正在使数据分析过程自动化并降低劳动强度，从​​而加快和简化流程。它正在创建智能机器人和算法，从庞大的数据集中学习，并利用学习来做出更智能的自动化决策。它仍然需要人类的直觉和直觉，但人工智能将通过做出数据支持的决策来统治

迎来文化转变
将人工智能和数据分析引入组织的一个不变的方面是它将在工作场所引发文化转变。人工智能和数据分析的成功整合源于改变员工在组织中的思维方式。它需要来自顶部。内部孤岛将破灭，使数据驱动的洞察力在所有垂直领域都更容易获得。反过来，这将帮助该组织采用更改进的工作方式。

提供实时洞察
长期以来，对于组织而言，从大数据集中获得实时洞察并不容易。然而，随着人工智能集成到数据分析中，将会有更新的技术有助于获得实时洞察力。未来将是可以即时处理数据并帮助组织或其 BI 专家提高业务成果的智能软件。

人工智能 + 数据分析 = 驱动组织
确实，具有数据分析的人工智能可以推动当今的组织发展。零售巨头沃尔玛将两者结合在一起 的例子很好地了解了其他组织如何也可以使用它。

该组织拥有超过 2.45 亿客户，每小时收集超过 2.5 PB 的非结构化数据，这并不容易分析。它集成了可以帮助组织做出自治决策的人工智能系统。它会根据需求和库存自动下订单。

人工智能可以帮助组织释放从不同来源存储的数据的全部潜力。借助从数据中获得的深刻见解，组织不仅可以改善其业务绩效和流程，还可以自动执行许多以前需要人工干预的任务。



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