物联网等全新的数据采集技术为企业提供了大量的实时数据，这与以往任何数据采集方式都不一样。根据人工智能和数据投资者马特•图克（Matt Turck）的说法，“一切都可以数字化”。随着越来越多的人上网，他们可以分析、分类并将信息转换成一种格式，人工智能系统可能崩溃。

这些全新的数据发现方法将为商业智能分析师提供比以往任何时候都多的数据源。与此同时，处理大量数据的公司将需要开始更严肃地对待数据安全性和隐私，特别是在处理机密消费者信息时。正如企业越来越意识到数据的价值，黑客也越来越意识到它，因此数据泄露的频率和成本也在飙升。

依赖这些全新数据源的公司也需要保护全新数据，否则将面临无法承受的后果。

其中一些全新工具使用人工智能来预测事件，并使用预测分析来识别即使看似无关的变量间的暧昧关系，从而更精确地预测事件。预测分析使用数据和人工智能算法帮助分析师预测未来。

人工智能驱动的商业智能工具可以利用预测分析和历史商业数据来预测市场需求的变化、应急风险以及企业需要应对的其他变化。

将自然语言处理或会话分析应用到商业智能之中，是一种人工智能技术，它可以训练计算机软件以模拟人类阅读的方式处理语言。自然语言处理使人工智能技术能够更敏捷、更智慧型地对语言作出反应，这在过去的软件解决方案之中已成为一个主要问题。

一些主要的商业智能平台，如微软的power Bi和tableau，集成了自然语言处理功能，如语义搜索。

与其他一些技术和stem领域一样，商业智能和数据分析也面临着越来越缺乏技能分析师的问题。没有迹象表明这种趋势会逆转——随着基于人工智能技术的应用越来越普遍，越来越多的企业转向人工智能驱动的数据采集和商业智能，这种短缺甚至可能变得更加严重。

许多专家认为，目前的商业智能和数据分析教育计划并没有精确地培训员工使用人工智能计划和其他现代商业智能技术。同时，这些商业情报职位的许多空缺都需要在外地具有多年经验和低技能水平的工作人员。通常，应届毕业生不适合担任这些职位。企业可能需要为缺乏能够使用人工智能和大数据的业务分析师和数据科学家做好准备。

许多商业智能平台和工具集成了为普通用户设计的人工智能功能——即使没有人工智能工作经验或数据分析背景的分析师和管理者也应该能够使用它们。这些更智慧型的工具可以提高商业智能，这可能导致更低的销售额和更糟糕的现金流。它还可以帮助加快数据收集和报告生成速度，并允许任何可以访问该软件的人发现可以驱动业务决策的全新见解和数据点。

在未来，数据可能会成为商业智能的核心，而商业智能并不是一种新型的石油，但数据几乎肯定是企业能够拥有的最有价值的商品之一。