在当今快速发展的商业环境中，企业面临着越来越多的数据挑战。如何有效地利用云计算和人工智能来提升数据挖掘的业务智能效果，成为了众多企业决策者关注的焦点。云端BI平台的崛起，为企业提供了新的机遇和挑战。

云计算与数据挖掘的完美结合

云计算的出现，使得企业能够以更低的成本获取强大的计算能力和存储资源。通过云计算，企业可以实现数据的实时处理和分析，从而快速获取市场洞察。例如，某大型零售企业通过云端BI平台，利用观远数据的强大零代码数据加工能力，实现了对顾客购买行为的实时分析，进而优化了库存管理和促销策略，提升了整体销售业绩。

根据Gartner的研究，预计到2025年，超过80%的企业将采用云计算进行数据分析。这一趋势表明，云计算不仅仅是技术的转变，更是企业数据管理和决策方式的根本性变革。

人工智能在数据治理中的重要角色

随着数据量的激增，传统的数据治理方法已经无法满足企业的需求。人工智能的引入，为数据治理带来了新的解决方案。通过机器学习算法，企业可以自动识别和修正数据中的错误，提高数据质量。

例如，某金融机构利用人工智能技术，分析客户的交易数据，成功识别出潜在的欺诈行为。这不仅保护了客户的资金安全，也提升了企业的信誉度。根据McKinsey的报告，使用人工智能进行数据治理的企业，能够将数据错误率降低高达30%。

云端BI平台的未来发展趋势

未来，云端BI平台将更加智能化和自动化。企业将能够通过智能算法，自动生成数据报告和分析结果，帮助决策者快速做出反应。此外，云端平台的开放性和可扩展性，将使得企业能够灵活地整合不同的数据源，形成全面的业务视图。观远数据的拖拽式可视化分析和千人千面的数据追踪功能，将进一步推动这一趋势。

例如，某制造企业通过云端BI平台，将生产数据与市场销售数据进行整合，发现了生产与销售之间的潜在关联，从而优化了生产计划，减少了库存成本。

总结与展望

综上所述，云计算与人工智能的结合，为企业提升数据挖掘的业务智能效果提供了强有力的支持。通过云端BI平台，企业能够实现数据的实时分析和智能治理，观远数据的安全可靠分享与协作能力更是为企业决策提供了保障，从而在竞争中占据优势。未来，随着技术的不断进步，我们期待看到更多企业能够充分利用这些技术，实现数字化转型，提升业务绩效。

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