世界经济论坛官网显示，到2020年，全世界的数据量达到44个泽字节（1泽字节= 1万亿千兆字节）。到2025年，全球每天预计会产生463艾字节的数据产生（1艾字节= 10亿千兆字节），相当于每天产出相当于212765957张DVD碟。

如果组织试图自行转移这些数据，那将是一项难以管理的任务，但AI的出现使这成为可能。因为AI的工作速度比人类快得多，而且它们不需要休息。

一、AI如何改变商业运转

虽然人类在商业运转中能完成大部分工作，但使用AI的主要好处是速度、一致性和准确性。AtScale 创始人兼首席技术官David P. Mariani表示：“AI通过将耗时、重复的任务自动化，并确保这些任务的执行一致性来增强人类可以单独完成的工作。”

Mariani进一步解释了AI在几个不同类别的数据管理中支持人类的方式。“在数据准备领域，AI可以自动匹配、标记、连接和注释数据。还可以自动检查数据质量，并为提高数据完整性提出建议。对于商业运转来说，AI可以发现隐藏的趋势，并揭示普通人可能看不到的见解。通过自动细分和聚类并突出关键驱动因素，AI可以引导人类更快地获得洞察力。”

人类的局限性使得AI更适用于数据管理工作。AI不需要休息，可以不停地工作，而且处理时间是一致的。SenecaGlobal的高级副总裁Mike O ‘Malley举了一个例子：“AI算法可以分析人类需要数年或更长时间才能完成的数据集。以人类基因组的项目为例，科学家们于1990年开始该项目，于2003年完成，花了13年的时间才在对抗遗传疾病的方面取得了显著的进步，而合理使用AI的科学家们现在可以24小时不停重复这一过程。”

O’Malley还表示：“如果没有AI，很难大规模管理数据。人类可以重复流程，但想要成功扩展流程，需要更多受过高技能训练的数据科学家，而这些人目前在全球范围内非常短缺。”

二、构建非结构化数据

像自然语言处理、文本分析和情感分析等机器学习程序，将非结构化数据的性质从定性变成定量。这些机器学习程序从客户评论和社交媒体帖子中抓取内容，并给组织提供不同类型的反馈见解。

这种结构化数据在推出新功能后非常有用。组织可以从调查或评论中获取关于新功能的定性数据，并确定客户的喜爱程度。然后，他们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。

三、包含AI的商业智能工具

越来越多的商业智能供应商正在将AI构建到自己的工具中，因为他们看到了AI的好处。以下是一些包含AI的商业智能工具。

1、AtScale

AtScale在数据准备、数据科学和商业智能方面使用AI，无需人工输入即可提供有价值的见解。根据Marani的说法，AtScale可以使用AI创建聚合表，从而根据终端用户的查询行为提高性能。这就是AtScale针对数十亿行数据提供快速思维查询的方式。实时连接提供对数据的实时访问，为组织提供最相关和最新的信息，以作为预测和决策的基础。组织可以运行what-if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AI来构建可访问的数据可视化，互动式图表和表格会随着数据的变化而自动更新。自然语言处理简化了查询过程，帮助用户更快地找到想要的东西。这个基于云的平台还能生成可读性强的报告，并允许组织安排自动交付报告，该功能非常适合代理商。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定。

 3、ThoughtSpot

ThoughtSpot使用AI技术为组织提供个性化见解。开放式 API 允许开发人员将平台与其他SaaS程序连接，以实现实时数据可见性。虽然有些操作只由开发人员完成，但不论专业技术如何，每个用户都可以使用该平台获得可操作的见解。

 四、利用AI获得切实可行的见解

AI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。AI的工作速度比人类更快，、不需要休息、提供更快的结果和预测。如果您想确保从现有数据中获得最大的收益，您应该考虑使用包括AI在内的商业智能工具。