事實上，具有良好商業智慧視覺化功能的 KPI 儀表板只是觸及了表面。另一方面，AI 分析在提供可操作的見解方面更有價值。例如，使用機器學習演算法即時提醒您異常情況，可以為您的團隊提供所需的信息，以便他們能夠智慧地應對業務事件，而無需不斷檢查儀表板。
據報道，我們每天產生超過 2.5 千萬億位元組的新資料。除了生 阿根廷數據 成的數據數量之外，數據類型以及我們儲存數據的方式也在改變。正如一篇關於數據處理從 BI 轉向 AI 的文章：
「舊的 BI 工具無法處理大量數據，而且它們也很難處理來自新應用程式的數據；通常需要進行大量的手動調整才能使舊的 BI 工具適應新的應用程式。”
文章指出，與傳統的商業智慧 (BI) 不同，數據指標現在已達數百萬，每個指標都有自己獨特的行為，如果沒有機器學習的額外認知能力，團隊進行監控將變得不切實際。
人工智慧提供即時可操作的見解
大數據儀表板的致命缺陷之一是可視化效果不可操作。 BI 視覺化當然可以讓您大致了解已經發生的事情，但它們忽略了事件發生的原因這一至關重要的問題。