三者有什么关系？数据和bi有什么区别？BI目前达到的是基于数据，面向/，收集数据，提供反馈，辅助决策的能力。大数据，BI，AI，用BI做数据分析有什么好处？1.在企业规模数据中的表现和稳定性足以支撑企业的各种经营分析，AI的机器学习强调的是算法，BI的数据的挖掘也包括数据的管理，算法的选择也比较简单，没有神经网络、深度学习等复杂的AI算法。
看商业智能BI未来两年(2017-2020)的发展新趋势。第一，云化是重要趋势。第二，BI的边界会逐渐模糊。第三，简单BI工具的价值会逐渐减弱。第四，可视化分析还需要配备轻量级的ETL 数据准备工具。第五，预测分析、人工智能、机器学习是未来的新。移动BI应该包括两个因素:移动 协作。
1，在企业规模中的性能和稳定性数据足以支撑企业的各项经营分析。2.BI因其易用性和轻量性，用户范围广，受众多，企业人员可以快速上手。3.像一些自助式BI，比如FineBI，由于自动建模，得到的模型灵活，响应需求变化，可以省去很多沟通和建模工作，也就是真正解放了信息部门，盘活了业务部门，让业务部门做分析。一、便捷的客户关系管理BI软件可以帮助企业识别、吸引和留住有价值的客户，利用BI应用对客户进行分类，分析客户行为，找到关键客户和潜在客户，进而为客户提供个性化服务和交叉销售。
BI目前能够收集数据，提供反馈，辅助决策。基于数据，面向数据管理与分析，属于被动角色。而AI则辅以large 数据、算法等等来获取更有价值的信息，实现收集和预测的能力，更多的是主动的作用。虽然AI的应用范围很广，但是AI和BI的结合还是结构化的数据。这里两者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调的是算法，BI的数据的挖掘也包括数据的管理，算法的选择也比较简单，没有神经网络、深度学习等复杂的AI算法。
AI和BI的区别在于BI负责整理生产关系，AI是先进生产力。然后，通过将AI嵌入到BI中，AIBI模式构建了基于AI的BI平台，利用AI的智能，使BI系统能够解决更复杂的业务场景，产生更准确的分析结果，从而使决策更科学、更准确，对于结构化的数据，BI系统可以应用机器学习算法得到更准确的分析结果。比如上面提到的用户画像汇总，人群行为分析数据，获得千人千面，达到精准营销的效果。
