事实上，具有良好商业智能可视化功能的 KPI 仪表板只是触及了表面。另一方面，AI 分析在提供可操作的见解方面更有价值。例如，使用机器学习算法实时提醒您异常情况，可以为您的团队提供所需的信息，以便他们能够智能地应对业务事件，而无需不断检查仪表板。
据报道，我们每天生成超过 2.5 千万亿字节的新数据。除了生 阿根廷數據 成的数据数量之外，数据类型以及我们存储数据的方式也在发生变化。正如一篇数据处理关于从 BI 转向 AI 的文章：
“旧的 BI 工具无法处理大量数据，而且它们也很难处理来自新应用程序的数据；通常需要进行大量的手动调整才能使旧的 BI 工具适应新的应用程序。”
文章指出，与传统的商业智能 (BI) 不同，数据指标现在已达数百万，每个指标都有自己独特的行为，如果没有机器学习的额外认知能力，团队进行监控将变得不切实际。
人工智能提供实时可操作的见解
大数据仪表板的致命缺陷之一是可视化效果不可操作。BI 可视化当然可以让您大致了解已经发生的事情，但它们却忽略了事件发生的原因这一至关重要的问题。