今日のインサイト主導型の組織は、当然ながらデータや分析に対する要求が高くなります。BIの範囲を広げて、技術者以外のビジネスユーザーがより大規模で多様なデータソースに基づき、これまで尋ねようと思わなかった疑問に対する回答も含め、より多くの回答を簡単に得られるようにするにはどうすればよいでしょうか。
多くの組織は、より大規模で多様なデータボリュームの中からパターンを認識し、自動生成インサイトを引き出して、意思決定サイクルを通して人々を導くために、すべてを包括する分析戦略の一環としてAIや機械学習（ML）などの高度なテクノロジーを採用しています。では、AIが次にもたらすものは何でしょうか。また、それはデータからインサイトへのパイプラインにどのような影響を及ぼすでしょうか。
この新しいTDWIチェックリストレポートでは、次の方法について解説しています。
- ビジネス上の疑問に対する新たな見解をユーザーに示す、より詳細なインサイトをAIが引き出す方法
- 組織がAIを適用して、より効率的で適切なデータ検出を実現する方法
- これらのテクノロジーを利用して新しいユースケースを実現する方法
- AI、NLP、検索を利用して、BIの範囲を技術者以外のビジネスユーザーにまで広げる方法
分析アプリケーションは、ビジネスアナリストやユーザーが容易にインサイトを見つけられるように、組み込みAI/MLアルゴリズムを含む場合が多い
