bi算法

❶ 大数据BI是和传统BI有什么区别

大数据BI是能够处理和分搜老析体量大的数据，相比较于传统BI软件，大数据BI可以完成对TB级别数据的实时分析。随着数据挖掘、数据分析等围绕大数据的技术的迅猛发展，BI在大数据量处理方向的发展拆漏李是必然旅迟趋势。这一方面，你可以参考FineBI的相关新闻讯息。

❷ 大数据与BI都有哪些区别

1、从思维方式角度
大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从”道”的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
2、从工具的角度
传统BI使用的是ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术，属于应用和展示层技术，目前都处于淘汰的边缘，因为它解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题。而大数据应用的是一个完整的技术体系，包括用Hadoop、流处理等技术解决海量的结构化、非结构化数据的ETL问题，用Hadoop、MPP等技术计算海量数据的计算问题，用redis、HBASE等方式解决高效读的问题，用Impala等技术实现在线分析等问题。因此是个全新的行业。
3、从数据来源角度
大数据应用的数据来源，不仅仅包括非结构化的数据，还有各种系统数据，数据库数据。其中非结构化数据主要是集中在互联网以及一些社交网站上的数据以及一些机器设备的数据，这些都构成了大数据应用的数据来源。对于大数据的分析工具来说，现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。
BI系统则是在数据集成方面的技术越来越成熟，对于数据的提取，一个各种数据挖掘的要求来说，数据集成平台会帮助企业实现数据的流通和交互使用，在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。
4、从发展方向角度
BI的发展要从传统的商务智能模式开始转换，对于企业来说，BI不仅仅是一个IT项目，更是一种管理和思维的方式，从技术的部署到业务的流程规划，BI迎来新的发展。对于大数据来说，现阶段更多的大数据关注在非结构化数据，不同的数据分析工具的出现和行内的应用范围不断的加大，对于大数据应用来说，怎么与应用的行业进行一个深层次的结合才是最重要的。

❸ BI常用算法

凡是从没恋爱过的人都将恋爱，
是一种静止的表演。
夜戴着羊毛似的胡子趾高气扬地来临，
人生一世
在地下等待着不可能飞来的鸟儿，
？他想融入你的幽灵的世界哈哈

❹ 常用的大数据BI工具有哪些_bi大数据是什么

1、亿信ABI

亿信ABI是亿信华辰开发的一款全能型数据分析平台。支持连接多种类型的数据源，包括：关系型数据库，分布式数据库，文件数据源，接口数据源等;也能灵活支持跨源跨库的数据分析。内置了数仓实施工具，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度。支持业务人员自助分析，拖拖拽拽就能做出数据分析。

2、Tableau

Tableau是国外比较流行的一款数据可视化工具，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。支持与Matlab进行集成计算。目前在数据挖掘领域做得相对比较简单，只是内置了预测和聚类两个挖掘分析算法，但支持R语言等挖掘语言集成。

3、QlikView

QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL(提取，转换，加载)引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。

4、PowerBI

PowerBI是微软提供的一种商业分析产品，因为是微软的产品，所以它的知名度很高。在产品的功能、易用性、美观程度液凳举上都有很好的表现。这个产品的学习成本较低、上手快，因为桌面版粗岩不提供协作选项，因此最适合独立用户或在同一个办公区工作的人使用，对于有复杂业务场景需求的客户，包闹碧括有定制开发需求的客户来说，存在不小的障碍。

5、Finebi

Finebi是帆软开发的一款敏捷BI工具，帆软早期专注于传统报表的图表组件功能，以价格优势占到了不低的市场份额，作为传统报表起步的公司，在敏捷BI的冲击下市场受到了冲击并开始转向敏捷路线。Finebi做到了将IT人员从分析环节的中心淡去，提供了从数据采集到数据加工处理、数据存储、数据分析、数据可视化为一体的一站式商业智能解决方案。

关于常用的大数据BI工具有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❺ BI主要掌握什么

其实BI中有很多道理或原理在内，而上面的这些都只是数据的呈现方式。
请大虾能够介绍一下BI原理相关的名词，至少弄懂这些名词再看这些表象的东西不会一头雾水。
如果有高手也请给大家介绍一个学习的方向。
最起码搞明白BI,ETL,ODS,DW,DM,OLAP,OLTP这些名词的含义以及之间的关系；google一搜就明白了！
你想学哪一套啊？BI的话还是要有关系数据库基础的。如果你有这基础的话可以从微软的那套开始。我是从研究ETL入门的。
维度和量度是olap cube中的概念，具体的话可以如下理解
维度就相当于坐标系上就坐标轴，比如时间，部门；
度量就是能在报表里面反应出来的数据，比如销售额；
那么OLAP要这些维度和量度干什么呢？其实简单点来说对于不同的业务需求使用不同的维度，比如说要展现2009年第一季度公司的销售额，那么我们就需要从时间维度上分析销售额这个量度；如果要展现某个部门的销售额，则从部门这个维度上来分析销售额。当然，也有业务会是这样：展现2009年第一季度部门A的销售额，那就需要从两个维度上一起来分析了。
联机丛书很好很强大~如果你完整的安装所有的SQL SERVER组件，一切尽在其中~
ODS---ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。  
DW---数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW  
DM---数据挖掘（Data Minning）  
OLAP---联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP  
OLTP---On-Line Transaction Processing联机事务处理系统(OLTP)
简单介绍一下 SQL Server BI 吧（我就懂这个）。
SQL Server企业版中附带了三个服务：SQL Server Integration Service, SQL Server Analysis Service，SQL Server Reporting Service。这三种服务都是为 BI 服务的，既可以单独使用，又可以配合使用。
三个服务一般都围绕一个数据仓库（Dateware House,简称DW）进行工作。
一般的数据仓库实质就是一个普通的关系数据库，只是针对 BI 的特性进行了特殊的设计。一般都是由事实表与维度表组成。例如，一个普通的电子商务网站中，每一次的购买行为形成一条事实数据，而事实数据所关联的产品（大类别、小类别、价格等等）、客户（联系方式、地理位置等）等就是维度。这种由事实表与维度表组成的数据库，能够大为方便将来的查询与分析，并且性能较高（当然，仍然取决于设计）。
SQL Server Integration Service，主要用来从原始数据库（SQL Server/Oracle/MySql/XML/Excel等都可以）中增量提取数据，经过清理、整合、计算后，加载到数据仓库中。Integration 项目可以运行在 SQL Server 代理中作为一个作业定期执行。
SQL Server Analysis Service，主要用来对数据仓库中的数据进行既定的分析。进行 Analysis 开发主要是建立多维数据模型，模型建立后其元数据可以存储到 SQL Server Analysis Service 中或者其他地方。
SQL Server Reporting Service，链接上数据源后可以生成报表（表格/矩阵/图表）。可以使用 Analysis Service 作为数据源，也可以直接使用任意数据库作为数据源。
其实这三个服务的应用很灵活，我只是描述了我应用的一个方式。

跟所有其它技术一样，摸不着头脑的时候，觉得很麻烦，不知从哪入手。而只要循序渐进的学习，要入门也很简单，一旦学会了，你就发现用这个开发统计系统，真是太简单了！而且生成的报表样式非常灵活，报表还能导出为多种常用格式（Excel,PDF,XML，Word，Tiff等等）。
BI需要的技术：
1.数据库：Oracle, DB2, SQL SERVER,最好也懂点Sybase, My SQL
包括，SQL，PLSQL，备份，恢复，调优
2.ETL: Informatica, Datastage, 手工ETL
3.报表：Cognos, BO, BIEE, Hyperion.....
4.操作系统, UNIX或者Linux，AIX, Solaris之类，SHELL脚本
5.外语，英语等，全会更好
6.HTML, JAVA, JS, CSS 多多益善
7.熟悉了解一些ERP系统，SAP，Sieble，Salesforce

当然了，要想深入，还是需要大量的学习和琢磨的。可以用一下亿信BI之类的BI工具会很有帮助。

❻ 新型BI和传统BI有什么区别

一、数据分析灵活性不同

1、传统BI表样固定，定期出数，一人制作多人查看。

2、新型BI即时响应需求变化，自己DIY为主，也可以分享给其他人粗孝查看。数凳轮

二、数据分析操作复杂程度不同

1、传统BI复杂表样，强大数据可视化效果。

2、新型BI快速定义及高交互，探索数据为目标。可以自动关联数据表之间的联系，并形成一个可视化的界面，用户可以通过轻松的点击来进行数据的分析。

三、对数据库的依赖性不同

1、传统BI使用专业的数据主题模型。3000万的数据如果使用一般的SQL查询要3到5分钟甚至更长的时间

2、新型BI不依赖数仓，可自行上传数据。采用分布式部署和集群部署，在Linux系统下可以提升最大并发数，实薯信现3000万数据秒出。

四、面向对象不同

1、传统BI图表设计面向实施人员。传统BI的方式，向IT部门提出数据或分析需求，由技术人员实现，解决问题的时间可能延长到数周甚至数月.

2、新型BI图表设计面向业务人员。新型BI投入成本更低、更加平民化、更加易于操作，让更多的企业客户能以较低的投入享受到最专业的大数据服务。

❼ 最通俗易懂的解说viterbi维特比算法！

这篇回答你绝对看得懂！如下图，假如你从S和E之间找一条最短的路径，除了遍历完所有路径，还有什么更好的方法？

答案：viterbi (维特比)算法。

过程非常简单：

为了找出S到E之间的最短路径，我们先从S开始从左到右一列一列地来看。

首先起点是S，从S到A列的路径有三种可能：S-A1、S-A2、S-A3，如下图：

我们不能武断的说S-A1、S-A2、S-A3中的哪一段必定是全局最短路径中的一部分，目前为止任何一段都有可能是全局最短路径的备选项。

我们继续往右看，到了B列。B列的B1、B2、B3逐个分析。

先看B1：

如上图，经过B1的所有路径只有3条：

S-A1-B1

S-A2-B1

S-A3-B1

以上这三条路径，我们肯定可以知道其中哪一条是最短的（把各路径每段距离加起来比较一下就知道哪条最短了）。假设S-A3-B1是最短的，那么我们就知道了经过B1的所有路径当中S-A3-B1是最短的，其它两条路径路径S-A1-B1和S-A2-B1都比S-A3-B1长，绝对不是目标答案，可以大胆地删掉了。删掉了不可能是答案的路径，就是viterbi算法（维特比算法）的重点，因为后面我们再也不用考虑这些被删掉的路径了。现在经过B1的所有路径只剩一条路敬纤径了，如下图亮扰仿：

接下来，我们继续看B2：

如上图，经过B2的路径有3条：

S-A1-B2

S-A2-B2

S-A3-B2

这三条路径中我们肯定也可以知道其中哪一条是最短的，假设S-A1-B2是最短的，那么我们就知道了经过B2的所有路径当中S-A1-B2是最短的，其它两条路径路径S-A2-B2和S-A3-B1也可以删掉了。经过B2所有路径只剩一条，如下图：

接下来我们继续看B3：

如上图，经过B3的路径也有3条：

S-A1-B3

S-A2-B3

S-A3-B3

这三条路径中我们也肯定可以知道其中哪一条是最短的，假设S-A2-B3是最短的，那么我们就知道了经过B3的所有路径当中S-A2-B3是最短的，其它两条路径路径S-A1-B3和S-A3-B3也可以删掉了。李者经过B3的所有路径只剩一条，如下图：

现在对于B列的所有节点我们都过了一遍，B列的每个节点我们都删除了一些不可能是答案的路径，看看我们剩下哪些备选的最短路径，如下图：

上图是我们我们删掉了其它不可能是最短路径的情况，留下了三个有可能是最短的路径：S-A3-B1、S-A1-B2、S-A2-B3。现在我们将这三条备选的路径汇总到下图：

S-A3-B1、S-A1-B2、S-A2-B3都有可能是全局的最短路径的备选路径，我们还没有足够的信息判断哪一条一定是全局最短路径的子路径。

如果我们你认为没毛病就继续往下看C列，如果不理解，回头再看一遍，前面的步骤决定你是否能看懂viterbi算法（维特比算法）。

接下来讲到C列了，类似上面说的B列，我们从C1、C2、C3一个个节点分析。

经过C1节点的路径有：

S-A3-B1-C1、

S-A1-B2-C1、

S-A2-B3-C1

和B列的做法一样，从这三条路径中找到最短的那条（假定是S-A3-B1-C1），其它两条路径同样道理可以删掉了。那么经过C1的所有路径只剩一条，如下图：

同理，我们可以找到经过C2和C3节点的最短路径，汇总一下：

到达C列时最终也只剩3条备选的最短路径，我们仍然没有足够信息断定哪条才是全局最短。

最后，我们继续看E节点，才能得出最后的结论。

到E的路径也只有3种可能性：

E点已经是终点了，我们稍微对比一下这三条路径的总长度就能知道哪条是最短路径了。

在效率方面相对于粗暴地遍历所有路径，viterbi 维特比算法到达每一列的时候都会删除不符合最短路径要求的路径，大大降低时间复杂度。

viterbi算法果然很简单吧！

抱歉，有时候将viterbi算法错写成了veterbi算法，而且为了给搜索引擎埋关键词，在不少地方强行加了不少维特比算法之类的关键词。

不管如何，如果看得懂就去左下角点个赞吧！

❽ 系统发育分析之贝叶斯BI

构建系统发育树主要有四种方法： ML、NJ、MP和BI 。

与ML和NJ相比，BI的方法效率更高，已有的研究结果显示,对于同一组数据的分析,  贝叶斯方法分析结果中的节点支持率高于其它算法中的相应结果 。最大似然法（ML）被选择时候后最多，但是计算比较慢，如果序列属于远缘，选ML比较好；相比较而言NJ计算过程比较快。

一般系统发育分析都需要做两个及其以上的方法计算。这里简单记录一下 如何用BI构建系统发育树。

1. 多序列比对（我一般选择MEGA-clustw)

2. 保守区检测（Gblock 0.91b_)

http://molevol.cmima.csic.es/castresana/Gblocks_server.html    （ 如果用的时候总是导不进去，可以直接以Fasta格式粘贴进去。这个运行时间有点久，不知道是不是电脑的原因）

3. 饱和度检测（ DAMBE ）如果序列饱和就不能建树，如果不饱和符合建树条件。

运行完结果后检查 ISS<ISS.C，且p<0.05 说明不饱和可以建树。

DAMBE的使用方法： http://blog.sciencenet.cn/blog-508298-716082.html   可以完全按照这个来，导入文件的时候最好选择FASTA格式的文件。

4. 核苷酸替代模型的选择 【这一步很重要， 再这个上面我花费了不少的时间。 】

这里我用是 MrMTgui 。需要加载的其他插件还有PAUP、Modeltest（48种）和MrModeltest (24种)。PAUP 文件格式是NEX，可以用mega导出这种格式的文件。

打开  MrMTgui软件后，再下方path的位置选择各个插件的位置。比如PAUP 的console.exe文件，局洞其他的插件也是这样。

如果全都设置好以后，选择 RUA-PAUP, 选怎nex格式文件（有时候找不到文件，别忘了把文件类型改为ALL*）

会出现以下界面，这是在计算score文件，不要着急。计算完成后会提示是否运行下一步， 选择否，点击Save Scores。 文件名保存为 mrmodel.scores 文件【scores文件即可】。

点击select files ，选择刚刚保存的.score 文件。点击MrModeltest 就开始运行了。结果有两部分文件hLRTs和AIC,下滑到AIC部分，然后 找到 贝叶斯部分 ，这个时候就已经得到了最好的模型。将从begin到end这部分程序，复制保存。

到这里做完了前期所有的工作，开始了真正的进行BI分析。MrBays 准备好，这是不需要安装的软件，直接打开其.exe文件，可以直接使用。将已原来已经复制的几伏粗行执行程序粘贴到你的序列文件种， http://www.360doc.com/content/17/1002/18/45962007_691819677.shtml 【连缺腊镇接包括参数的各种意义。】

BEGIN mrbayes;

lset nst=6 rates=propinv Code=Metmt（如果程序是线粒体）;

Prset statefreqpr=dirichlet(1,1,1,1);

                mcmc ngen=300000（代） printfreq=1000 samplefreq=100;

sump;

sumt;

END;

设置好各项参数之后，就可以打开软件，输入exe   文件名.nex 运行了。

最后可以用figtree打开  文件名.nex.con.tre 文件，编辑树。

ps：贝叶斯的nex和paup要求的有点不一样可以用，ALTER  http://www.sing-group.org/ALTER/  转换格式

相关参考资料：

冯思玲. 系统发育树构建方法研究[J]. 信息技术, 2009(06):45-47+51.

https://www.docin.com/p-945498009-f2.html  （高芳銮老师写的十分详细）

Ending~

❾ BI的三个层次

经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。 如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。
国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，大部分还停留在报表阶段。
数据报表不可取代
传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多，需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。
1. 数据太多，信息太少
密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导，越需要简明的信息。如果我是董事长，我可能只需要一句话:我们的情况是好、中还是差?
2. 难以交互分析、了解各种组合
定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。但是，这两张表无法回答诸如“华北地区中青年顾客购买数码相机类型产品的情况”等问题。业务问题经常需要多个角度的交互分析。
3. 难以挖掘出潜在的规则
报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖掘出来。
4. 难以追溯历史，数据形成孤岛
业务系统很多，数据存在于不同地方。太旧的数据往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历史分析难度很大。
因此，随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，企业期待着新的技术。数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。
八维以上的数据分析
如果说OLTP侧重于对数据库进行增加、修改、删除等日常事务操作，OLAP(Online Analytics Process，在线分析系统)则侧重于针对宏观问题，全面分析数据，获得有价值的信息。
为了达到OLAP的目的，传统的关系型数据库已经不够了，需要一种新的技术叫做多维数据库。
多维数据库的概念并不复杂。举一个例子，我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时，牵扯到几个角度:时间、产品、地区。这些叫做维度。至于销售额，叫做度量值。当然，还有成本、利润等。
除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。
虽然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单。
数据分析系统的总体架构分为四个部分:源系统、数据仓库、多维数据库、客户端。
·源系统:包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要更改现有系统。
·数据仓库:数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。
·多维数据库:数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构。每一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。
·客户端:好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。
数据分析案例:
在实际的案例中，我们利用Oracle9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2000搭建了多维数据库，ProClarity 6.0 作为客户端分析软件。
分解树好像一个组织图。分解树在回答以下问题时很?最高的销售额?
·在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何?
·哪个销售人员完成了最高百分比的销售额?
在图1中，可以对PC机在各个地域的销售额和所占百分比一目了然。任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开。在该分解树中，在大区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开。
投影图(图3)使用散点图的格式，显示两个或三个度量值之间的关系。数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。
投影图很适合分析大量的数据。在显示因果关系方面有明显效果，比如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点群范围之外。
数据挖掘看穿你的需求
广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

❿ AI 和BI的区别

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此握悉处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。

未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的段橡乎BI平台，利如纳用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。

对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。

对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。

业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。