像物联网(IoT)设备这样的新数据收集技术正在为企业提供大量的实时数据，这与以前收集的任何数据都不一样。人工智能和数据投资者Matt Turck表示，“一切皆可数据化”，随着越来越多的人员上网，可以将信息进行分析、分类并将其转换为一种格式，而人工智能系统可能会崩溃。

这些新的数据发现途径将为商业智能分析师提供比以往更多的数据来源。与此同时，处理大量数据的公司将需要开始更加认真地对待数据安全性和隐私权，尤其是在处理机密的消费者信息时。正如企业越来越意识到数据的价值一样，黑客也越来越意识到这一点，因此，数据泄露的频率和成本也开始飙升。

依赖这些新数据源的公司也需要保护这些新数据，否则将面临难以承受的后果。

2.人工智能驱动的大数据技术

大数据技术使数据分析人员能够处理大量的数据，这比分析人员在没有先进人工智能技术的帮助下所能处理的数据都要多。

随着新技术收集的数据量的增加，商业智能分析师可能会发现无法筛选他们收集的数据量。相反，他们将采用大数据技术来帮助他们处理和分析这些数据。

3.预测性业务分析

这些新工具中的一些使用人工智能来预测事件，通过使用预测分析来识别即使看起来不相关的变量之间的微妙关系，从而更准确地预测事件。预测分析是使用数据和人工智能算法，帮助分析师预测未来，并更好地预测业务成果。

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

尽管传统的商业智能通常侧重于处理数据以优化当前流程并减少浪费，但通过预测分析，商业智能分析师可以帮助企业应对未来的工作流和业务流程。

4.自然语言处理和报告生成

新的人工智能工具还可以帮助企业更好地收集和分析基于文本的数据，并帮助商业智能分析师创建报告。

自然语言处理或会话分析应用于商业智能时是一种人工智能技术，可以训练计算机软件以模拟人类阅读方式的方式来处理语言。自然语言处理使人工智能驱动的技术可以更灵活、更智能地响应语言，这过去在基于软件的解决方案中提出了一个重大问题。

一些主要的商业智能平台(例如微软公司的Power BI和Tableau)已经集成了自然语言处理功能，例如语义搜索。