2025 年标志着数字革命迈出了重要一步，将推动整个企业和行业的进一步变革。数据不再只是一项资产，而是新经济的基础。在生成式人工智能(GenAI) 的引领下，企业可以打破决策、创新和运营效率方面的障碍。这种转变并不是孤立发生的——GenAI 的影响正在扩大所有ML 技术的进步，产生连锁反应，从而促进创新和采用。
在这篇博客中，我们探讨了塑造数据科学并根据我们领域领导者的见解预测2025 年的BI 格局，以强调对技术决策者的影响。
趋势一：Agentic AI 引领自主决策
Agentic AI 将大型语言模型(LLM) 的灵活性与特定于任务的代理相结合，使系统能够自主决策并执行复杂任务，而无需不断进行人工监督。这些AI 代理能够从用户行为中学习，随着时间的推移不断改进，并在各种应用程序中独立运行。这些功能可以通过使AI 系统自主行动来提高生产力。据Deloitte 预测，到2025 年，25% 使用GenAI 的企业将部署AI 代理，预计到2027 年这一数字将翻一番。
Agentic AI 将与ERP、CRM 和商业智能系统无缝集成，以自动化企业工作流程、管理数据分析并生成有价值的报告。
趋势二：质量成为特定领域数据的基石
向以数据为中心的AI 的土耳其数据转变凸显了数据质量相对于模型优化日益增长的重要性。认识到卓越的AI 性能取决于更好的数据，组织越来越多地探索创建自定义数据的方法。 GenAI 现在被用于合成数据，以克服现实世界数据采集的局限性并有效地训练ML 模型。
虽然传统机器学习更多地依赖于传统数据源，但合成数据生成为深度学习开启了新的可能性，人工智能Agentic AI 系统和其他尖端系统等应用程序使企业能够应对复杂挑战并以更高的效率扩展其AI 计划。对于企业而言，创建AI 就绪数据的能力意味着降低成本并加快AI 解决方案的上市时间。随着但为目标受众创建内容才是真正重要的业优先考虑干净、可靠和特定领域的数据，这一趋势将成为改善各个部门AI 成果的关键。
趋势3：治理平台推动符合道德的AI 应用
随着组织越来越多地采用数instagram 用户数据据湖来支持AI 计划，确保AI 的道德和安全部署成为当务之急。 2025 年，AI 治理平台将通过解决AI 系统的合规性、问责制和道德问题而获得重视。这些平台还为监控大型语言模型(LLM) 和机器学习操作（MLOps），这对于扩展GenAI 应用程序至关重要。
实施强大的AI 治理框架可确保GenAI 系统从开发无缝过渡到生产。将治理作为核心功能的平台可降低与偏见算法或数据滥用相关的风险，从而保障业务运营。这一趋势凸显了将AI 部署与法律、道德和行业特定标准相结合的战略重要性。
趋势4：GenAI 驱动的自助服务分析助力协作BI
商业智能(BI) 现代化正在进入下一阶段，这主要得益于GenAI 和自然语言处理(NLP) 功能。随着组织将GenAI 嵌入BI 平台以增强用户体验，自助服务分析正成为焦点。例如，由GenAI 提供支持的聊天机器人可以实现交互式数据探索，让用户轻松获得见解。
BI 转型的另一个关键方面是仪表板优化。通过专注于以用户为中心的设计，组织可以提高采用率并推动可操作的见解。治理也起着至关重要的作用，因为它确保有效利用BI 工具，同时保持数据完整性。对于企业来说，现代化BI 平台代表着释放其数据资产全部潜力的机会，为各部门提供可衡量的价值。
趋势五：知识图谱的采用成为主流
通过互操作性和数据集成，知识图谱有望成为实时洞察不可或缺的一部分。通过构建和链接大量结构化和非结构化数据，知识图谱创建了一个语义丰富、上下文感知的信息网络。这可以实现智能搜索、问答、精准推荐和无缝数据发现等高级应用。
GraphRAG（图检索增强生成）的出现通过将知识图谱的推理能力与大型语言模型的生成能力相结合，进一步放大了它们的价值。它们的采用将扩展到关键用例，包括构建全面的客户360 度视图、通过关系映射检测欺诈，以及利用互联数据洞察优化供应链。随着各行各业越来越多地寻求对各种用例的情境理解，知识图谱将使组织能够驾驭复杂性、发现隐藏模式，并以敏捷性和准确性做出更快、更明智的决策。
趋势六：多模态人工智能开启营销新可能
多模态学习正在成为营销和内容创作领域的变革者。人工智能系统可以更深入地理解营销内容，并通过整合多种数据类型（例如文本、图像和视频）来生成高质量的定制输出。
例如，多模式学习使人工智能能够分析各个渠道的客户偏好，并制定与目标受众产生共鸣的个性化活动。这种能力对于努力提高客户参与度并优化营销支出的企业尤其有价值。随着组织采用这一趋势，他们可以期待在以下方面取得显着改善宣传活动效果和投资回报率。