我经常被要求定义 BI（商业智能）、AI（人工智能）和分析之间的区别。 对于许多组织来说，似乎存在太多重叠，以至于很难知道一种技术在哪里结束而另一种技术从哪里开始，甚至很难知道这些技术是否可以同时使用。
什么是商业智能？
商业智能是一个广泛的信息管理、分析和报告类别，可对结构化和非结构化数据进行操作。 BI 还可以为组织提供有关其市场、其产品和服务在这些市场中的“契合度”以及内部运营有效性的见解。
商业智能工具包影响深远。 它可以包括：
标准报告
分析报告
数据挖掘
仪表板
绩效管理
人工智能的实施
总的来说，所有这些技术的编排和实施构成了组织的商业智能运营。
什么是分析？
分析对结构化和非结构化数据进行操作以支持企业决策。 它使用标准的报告式查询以及更复杂的人工智能算法，可以找到数据中的独特模式并从中推断出见解。
多种类型的分析在组织中广泛使用——从营销到运营、财务、客户服务、IT 和人力资源。 分析可以是：
诊断：例如，哪些潜在事件促成了上季度销售额的增长？
描述性：我们是否达到了公司的 KPI（关键绩效指标）？
预测：今年我们的装配生产线中哪些部件最有可能出现故障？
规定：根据过去的购买和浏览历史记录，该在线买家接下来可能会购买什么？
什么是人工智能？
人工智能是“机器展示的智能，而不是包括人类在内的动物展示的自然智能”。
在 BI 背景下，人工智能可能会将人类提供的输入（来自主题专家、研究等）与机器学习 (ML) 结合起来，以识别数据中的模式。 然后人工智能开始根据这种模式识别进行推断。
人工智能严重依赖数据科学家开发的复杂统计算法来询问一系列结构化和非结构化数据。 通过这种方式，人工智能可以产生用于决策支持的见解。 它还可用于在无需人工干预的情况下自主运行流程。
例如，人工智能的一个用例是信用卡行业，系统经过训练可以查看消费者卡的使用模式并识别可能的欺诈行为。
请参阅：顶级人工智能软件和工具 (eWeek)
BI、AI 和分析之间有什么区别？
商业智能、人工智能和分析都可以提供洞察力，使组织能够更好地表现、预测未来并满足市场需求。 然而，这些概念在范围和功能上存在一些根本差异。
商业智能是分析和人工智能的总体框架。 相比之下，如果需要的话，分析可以更多地以独立的方式使用。 例如，销售团队可能会购买分析软件，以便评估市场。
人工智能使推理过程自动化，以消除或减少人类工作。 例如，带有人工智能的工业机器人可以在制造装配线上执行以前由人类执行的操作。
您可以同时使用 BI、AI 和分析吗？
分析和人工智能可以集成到更大的商业智能框架中，但并非必须如此。
将分析工具和人工智能集成到 BI 技术堆栈的优势在于，您可以为企业提供端到端的数据管理、决策和运营基础设施。
如果您选择这样做，第一步是开发可容纳分析和人工智能的 BI 框架。
下一步是填充这个框架。 例如，您将在组织的何处使用分析，在何处使用人工智能实现自动化，以及如何促进整个公司的数据共享？
