让我们面对现实：收集和分析数据的最大价值并不在于了解昨天发生的事情，而在于决定明天该做什么。如果您的企业可以花费足够的时间和金钱来追求，那么这种功能已经使用了多年。
如今，超强大的预测分析比以往任何时候都可以进入更广泛的企业范围。在响应大数据爆炸的开放源代码运动的推动下，中型市场公司甚至中小型企业现在都可以使用以前由大型跨国公司使用的相同的AI驱动的BI解决方案。
人工智能和机器学习技术正在改变商业智能，并为决策者提供前所未有的“啊哈”时刻。如今，任何公司都可以不仅收集信息，而且还可以立即获得见解，甚至更重要的是，可以可靠地将见解应用于将来的业务活动。
寻找异常值
将BI与AI和机器学习结合使用是数据分析师真正为业务成功做出贡献的方式。高级管理人员并不总是确定分析可以提供什么，或者他们不知道数据中蕴含着什么潜力。分析师可以通过使用自动化发现异常情况，揭露关键情况并增强战略审议而无偏见来提供帮助。尤其是随着公司接受数字化转型，人工智能和机器学习变得越来越重要。公司正在寻求简化运营并采用新的收入模式，例如通过数字化转型直接面向消费者。他们需要了解其流程的端到端效力。很多时候，使用过时的手动数据分析技术是不可能的。
对于决策者而言，至关重要的是要在其数据中快速看到会影响其业务的信号。对于分析师而言，他们不必花费80%-90%的时间手动搜索数据。机器应该承担繁重的工作：数字运算，关联和趋势定位。
这是一个真实的例子。一家亚洲航空航天公司，是涡轮喷气发动机叶片的全球制造商，使用AI增强警报来识别其生产过程中的异常情况。通过每天筛选数百万个数据点，该系统完成了以前需要16位经过培训的专业人员的工作。今天，只需要两个人就可以检查输出。
在假设可能使判断蒙上阴影的情况下，人工智能和机器学习的客观性是无价的。数字营销人员可能会认为，基于全球网络访问量衡量指标，它开展了出色的广告活动。AI可以发现的是指示麻烦活动的模式。通过按国家，地区，城市甚至邻里划分数据，AI可以看到例如某个媒体渠道可能正在进行点击欺诈。如果没有自动信号通知，通常不会发现这种活动，因为所涉及的资金并不多。