决策智能提供了一定程度的可解释性和透明度，因此用户可以解释结果，确信见解是准确的，并了解数据如何与业务结果相关联。
在一个 现代数据堆栈 架构中，分析层中的工具利用存储层中云数据仓库的计算能力至关重要。大多数组织不愿意将数据移动到分析层，而是希望所有处理都在数据仓库或数据湖中进行。
决策智能解决方案可以直接与数据仓库 厄瓜多尔电话号码数据 和数据湖集成，从而创建更精简、更高效的数据分析方法。业务用户可以通过机器学习程序直接在数据湖中对数据仓库执行实时查询和高级分析。通过将来自不同来源的大量数据直接导入其基于云的存储库，可以获得更丰富的见解。
几乎无限的处理潜力
与传统的报告和仪表板系统不同，决策智能的架构不受数据大小限制。虽然旧式分析平台通常在有限的数据集和聚合数据上效果最佳，但决策智能在分析非聚合数据方面表现优异。
人工智能和机器学习驱动的分析工具具有独特的功能，可以研究看似不相关的变量。这些技术可以发现原本会被忽视的详细见解和模式，使组织能够更全面地了解更广泛的业务格局。而且，如前所述，所有这些都可以自动发生。