هوش تجاری و هوش مصنوعی با وجود تفاوت‌های زیاد ، ارتباطی نزدیکی با یکدیگر دارند و پیوسته کنار هم قرار می‌گیرند. در ارتباط با کمک رسانی هوش مصنوعی به کسب و کار و هوشمندی کسب و کار با کمک الگوریتم ها و بطور کلی علم هوش مصنوعی نظرات متفاوتی در مراکز آکادمیک و علمی و وب سایت ها و شبکه های اجتماعی ارائه می شود.

همواره تمرکز اصلی تولید‌کنندگان نرم‌افزار‌های هوش تجاری و تحلیل‌داده‌ها بر روی ابزارهای سلف سرویس بوده است. این راهکار ها به روش کمترین کلیک به کمک کاربرانی که در هر سطحی ار مهارت های نرم افزاری هستند آمده تا به تصمیم گیری بهتر آن ها کمک کنند.

اما یک مشکل بزرگ وجود دارد:هوش مصنوعی

قابلیت این ابزار ها در ایجاد بینش واضح و دقیق به سرعت در حال کاهش است.و همینطور نمی توان انتظار داشت همه افراد سازمان دانشمند و خبره داده ها باشند و مسئولیت های اصلی کسب و کار خود را نیز انجام دهند.

در سال 2018 میلادی بیشتر کاربران سازمان‌ها به ابزار‌های تحلیل سلف سرویس دسترسی خواهند داشت . اما حقیقت این است که این کاربران باید اطلاعات بسیار زیادی داشته‌باشند تا بتوانند تحلیل‌های درست خود را شروع کنند.

مشکل اساسی این است که حتی با وجود اینگونه ابزار های تحلیل سلف سرویس بیشتر کاربران با فقدان مهارت های تحلیلی برای تشخیص الگوهای نهفته در داده ها روبرو هستند و از آن بدتر اینکه همه آن ها نمی توانند چنین قابلیتی داشته باشند.

امروزه تحلیل‌های پیش‌نگر، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی درهای جدید را به روی نسل جدید ابزار‌های تحلیلی باز کرده‌اند. که اگر به درستی پیاده‌سازی شوند می‌توانند در نهایت دید بسیار خوبی در تحلیل داده‌های بزرگ یا پیچیده ایجاد کنند . تا اقدامات و تصمیمات خوبی در زمان مناسب در سازمان ها گرفته شود.

اینکه سیستم های کامپیوتری دیدگاه بهتری از داده های پیچیده را اکتشاف می کنند یک داستان علمی- تخیلی نیست.

منبع: GoodData