什么是AI,叫人工智能,和BI,商业智能有什么区别?
1、人工智能（AI）是一门探索如何让机器模拟、扩展人类智能的科学技术，涵盖理论、方法、技术和应用系统的研究。简单来说，AI旨在让计算机具备类似人类的认知能力，执行诸如学习、推理、感知等任务。随着技术的进步，AI已经能够吸收大量信息，并在一定程度上模拟学习过程，在某些领域甚至超过了人类的能力。
2、人工智能AI（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。用通俗的话来说就是研究如何让计算机拥有一定的人类的智能，去做人能够做的事。
3、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BI平台，利用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。
4、AI，一门旨在模拟人类智能的科学，其核心在于强大的学习与模拟能力，能在短时间内处理海量信息，形成智能决策。而BI，作为数据驱动的决策支持系统，它的价值在于整合和转化企业数据，提供决策者所需的信息洞察。
5、AI和BI是两个不同的领域，它们在以下方面存在一些区别：领域和职责：AI主要关注机器学习和人工智能领域，通过数据和算法来训练模型，以实现自动化决策和预测。而BI则专注于数据分析和商业智能领域，通过数据挖掘和可视化工具来帮助用户更好地理解数据，以支持决策制定。
观远数据的AI+BI指的是什么?
1、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。
2、BI主要侧重于数据收集和分析，扮演被动的角色，而AI则通过大数据和算法提升信息价值，具有预测和主动决策的特性。两者在数据处理上，BI主要关注结构化数据，依赖于机器学习算法，如用户画像分析和风险监测，提供精准的业务洞察。
3、观远主打的是“AI+BI”，就是多加了一个“决策大脑”的作用，不仅能告诉你结果性指标，还能根据数据分析结果，告知你业务变化的具体原因，帮助改善、提供趋势，这也是他们有别于工具型BI的主要原因。
4、商业智能BI（Business Intelligence），是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。在企业中发挥的作用主要就是将企业中不同业务系统（ERP、CRM、OA ）打通并进行有效的整合，然后利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析，为企业提供决策支持。
5、结论：观远数据在移动BI领域展现出了强大的灵活性和便捷性，其移动端解决方案在不同呈现方式上都独具特色。观远BI的移动BI解决方案提供了三种创新的呈现方式，确保了用户在不同场景下的高效分析需求。
6、BI平台不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间合成在未来的智能应用。观远数据面向未来AI应用，打造了底层海量特征的处理能力。支持丰富的预测分析、机器学习等算法，并有销售预测、需求预测、智能诊断、智能订货等深度AI应用场景。更多详细内容可登录观远数据官网，AI+BI，让决策更智能。
从BI时代到AI时代的数据整合方式变化
1、在AI时代，数据整合更加强调实际应用，数据被划分为与业务场景紧密相连的环节，每个环节之间可能相互交织，形成共享的数据集。 在整合策略上，构建闭环是首要任务，同时保证数据的高质量，因为数据质量是AI应用的关键。
2、总的来说，从BI时代的数据仓库，到AI时代的数据闭环，数据整合的方式随着技术进步和业务需求的转变而迭代，前者注重数据的结构化和存储，后者则更看重数据的实时性和对业务的直接影响。两者虽然都关乎数据，但目标和路径却大相径庭，体现了技术演进带来的数据管理策略的革新。
3、早在2019年，光大银行就以“构建数据能力、深挖数据价值、赋能业务转型”为目标，提出“四五六七”全面构建大数据体系，从数据治理、平台支撑、场景应用、敏捷交付四个维度全面提升大数据管理和运用能力，实现从“BI数据可视化呈现”到“AI建模分析”的全方位数据能力提升，加快银行数字化转型。
4、硬件发展成熟：近年来，计算机技术发展迅速，众多优秀的芯片和硬件设备的应用降低了生产和开发成本，为各种AI技术的应用提供了条件和保障。云计算等技术的出现也极大地推动了人工智能应用的发展。 数据爆炸式增长：当前，全球产生的数据正以指数级增长，为各类AI技术提供了丰富的样本和素材。
5、中国知识时代和ai智能时代的差别在于一个是由人所指引，一个是由机器所带领。每一次工业革命都带来了相对应的生产方式的巨大变化，人工智能时代让生成方式自动化、个性化、智能化。生产方式的改变，让人类面临新的挑战。
柯西施瓦茨不等式是什么?
1、柯西－施瓦茨不等式是一个在众多背景下都有应用的不等式，例如线性代数，数学分析，概率论，向量代数以及其他许多领域。
2、柯西—施瓦茨不等式，又称施瓦茨不等式或柯西—布尼亚科夫斯基—施瓦茨不等式，是一条很多场合都用得上的不等式，例如线性代数的矢量，数学分析的无穷级数和乘积的积分，和概率论的方差和协方差。
3、柯西施瓦茨不等式是数学分析中的一种重要不等式。它表述了两个向量点积与其模的乘积之间的关系。该不等式具体形式为：对于任何两个向量a和b，其点积的绝对值总是小于或等于这两个向量模的乘积，即 |a·b| ≤ ||a|| · ||b||。这里的“·”表示点积运算，而“|| ||”表示向量的模。
4、柯西-施瓦茨不等式是数学中一个核心的不等式，它在实线性空间中定义了内积运算，并给出了内积与函数关系的深刻见解。这个不等式在高等数学中扮演着至关重要的角色，尤其是在线性代数、数学术分析、无穷级数与积分、概率论的方差协方差分析等领域都有广泛应用。
5、柯西不等式又称施瓦茨不等式，是由大数学家柯西在研究数学分析中的“流数”问题时得到，是一种解决不等式证明问题时的重要不等式。柯西不等式在解决不等式证明的有关问题中有着十分广泛的应用，对高等数学提升与研究有着非常重要的地位，是高等数学研究内容之一。