但如果没有合适的工具、数据和人才，商业智能可能仍然无法实现。
如今，组织需要有才能的专家来理解这些信息，以促进数据驱动的业务方法。根据Forrester 调查，52% 的数据分析组织领导者正在寻求招募具有高级数据技能的专家。
前面提到的贝恩公司报告还指出，人工智能是商业 自雇数据 智能领域新范式的先驱，旨在填补当今工具的空白。在加入人工智能后，商业智能和数据分析专业人士可以处理更大的数据集，并更快地获得洞察力。
虽然人工智能在数字化领域的应用率很高——电信和大型科技公司引领潮流— 缺乏通过高级分析实现商业智能的基本知识是另一个巨大的差距。至于商业智能与数据分析的关系，并不总是能清楚地区分，因为它们与商业战略方法紧密相关。
使用高级数据分析制定商业战略并不一定需要依靠水晶球，而是需要借助正确的技术、商业智能，负责任的数据保留和数据分析，专业人士可以预测哪些地方可以改进并制定解决方案来创造价值。
人才在填补这些空白方面发挥着关键作用。 策数据分析、规范分析和预测分析方面的专业技能，为他们在这个不断发展的领域担任高管职位做好准备。