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利用AI进行更好的业务见解：最小化成本，最大化结果
人工智能（AI）改变了公司的运营，提供了前所未有的机会，以发现可行的见解，以推动效率和可衡量的结果。像GE Aerospace这样的公司已经使用AI来分析复杂的数据集，从而提高决策和运营绩效。通过利用AI，组织可以分析大量数据，识别模式并更快，准确地做出明智的决定。 […]利用AI进行更好业务见解的帖子：最小化成本，最大化结果首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI人工智能（AI）改变了公司的运营，提供了前所未有的机会，以发现可行的见解，以推动效率和可衡量的结果。像GE Aerospace这样的公司已经使用AI来分析复杂的数据集，从而提高决策和运营绩效。通过利用AI，组织可以分析大量数据，识别模式并更快，准确地做出明智的决定。 AI还通过启用预测分析，自动化数据分析，个性化客户见解，检测欺诈和优化操作来增强决策。在商业智能中，AI自动化数据清理，检测异常并产生支持战略增长的预测性见解。
GE航空航天商业智能的数据质量挑战
商业智能从一个核心要求开始：清洁，高质量的数据。没有它，即使是通过AI工具生成的洞察力也可能完全误导或完全错过。随着数据和数据源的数量的增长，格式，不准确和非标准化信息的不一致之处也会增加。数据科学家花费大量时间清洁原始数据，尤其是来自数据湖等大型存储库，使数据分析昂贵，容易出错和耗时。
由于这些原因，AI在业务分析中的首要角色是改进和自动化数据准备。 AI工具能够处理从图像到复杂流数据的结构化和非结构化数据的能力，可以加快异常检测，改善数据分类并标准化跨数据源的格式。通过使这些早期任务自动化，AI减少了数据准备所需的成本和时间，使分析师释放了专注于策略和解释，而商业智能的实际价值在于。