商业智能BI的预见，如何看待AI+BI这种模式？

，我们并不否定AI+BI 技术开发本身的经济效益和意义，有这样的一种探索对整个商业计算机科学BI服务业的的发展不是一件坏事情。只是大家长期在顾虑的是如何将这些内涵真正的放开，而不是让跨国公司为这些内涵去买单，只用仍要断定 AI + BI 其实还是干的 商业计算机科学BI 的来生，或者却说 AI + BI 给跨国公司促使的分析方法经济效益还不能不算超过 商业计算机科学BI 带给跨国公司颇为实在的经济效益。

AI+BI的放开朝著

我也颇为为严肃的思考过，我认为 AI + BI 的放开，应该有这几种特点和朝著：

第一，一定产生在 IT 信息化坚实颇为为严谨的服务业，同时商业计算机科学BI从未应只用一个颇为为深层次的服务业。按照这个基本概念，像金融银行业类的服务业、电商服务业是具备这些条件的，这些服务业信息化程度最极低、资料能用的水准最极低，业务范围桥段丰富且平稳，商业计算机科学BI 负责展示，AI 解决的比对的结果出来之同一时间怎么办的关键答道题，由以往的人工对政府，到计算机科学对政府。比如风控与推销。

第二，一定结合是业务范围深度桥段化的区分分析方法领域，并且这些区分分析方法领域不具备通用性，意指就是每一个区分分析方法领域有其独特的AI+BI新技术。所有该比对的从未比对完了，各种资料也颇为的充分利用了，各种比对模型、业务范围桥段从未经历过千百遍的锤炼了，这个时候并不需要通过AI自动的进行一些算法匹配，根据匹配的结果来马达业务范围分派。比如像零售服务业、低价推销层面，我认为还是具备AI借助的一些桥段的，只是这些桥段能胜任到一个什么样的程度，这是并不需要去探索和思考的。

商业计算机科学BI - 唆使可资料商业计算机科学BI数据处置比对网络服务

所以，AI+BI 这种模式是未来 BI 的发展的一种朝著。商业计算机科学BI 在底层资料指令集上解决了与大资料、资料湖水、资料普门的相联，这是往下的坚实资料指令集的延申。商业计算机科学BI 往上的延申就是各种比对分析方法，再到计算机科学比对分析方法，再最后回到业务范围分派的操作过程，最后成型一个零碎的闭环。

但现阶段对大多数宗教性跨国公司而言，面临的是如何必先把商业计算机科学BI给用好的关键答道题。在这个操作过程当中培育出资料特质、业务范围资料思路特质、养育资料的特质、资料比对的特质，如果这些坚实的规划设计操作过程都不能、都是缺失的话，是不能意志力驾驭好一个颇为极低层次的技术开发分析方法的。

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