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人工智能（AI）和机器学习（ML）正在改变数据分析的方式，尤其在BI和DMP系统中应用越来越广泛。大数据平台的引入和AI/ML技术的结合，使得数据库能够不仅仅是存储和查询数据，更能提供智能化的分析能力。

预测分析与数据挖掘：通过机器学习算法，企业可以基于数据库中的历史数据预测客户行为、广告效果等，进一步增强BI和CDP系统的决策能力。

自动化数据清洗与转换：AI和ML可以帮助自动化数据清洗和预处理过程，提高数据质量并减少人工干预。

精准用户画像：DMP系统结合机器学习模型，能够更加精准地划分用户 马来西亚 Whatsapp 电话号码清单 群体，并根据实时数据调整广告投放策略。

这一趋势推动了数据库与CDP、BI和DMP系统的深度整合，能够更好地支持复杂的业务决策。

4. 自服务数据分析平台的兴起
越来越多的公司正在推动数据民主化，鼓励非技术人员也能参与数据分析和决策。这促使了自服务BI平台的快速发展。自服务BI工具允许业务人员在无需依赖技术团队的情况下，自行从数据库中提取、分析数据并生成报告。

简化数据查询：业务人员可以直接在自服务BI平台上使用简单的拖放操作查询数据库中的数据，生成报表和分析结果。

无缝集成：现代自服务BI平台支持与CDP和DMP系统的无缝集成，业务人员可以直接获取这些系统中的数据进行分析。

自服务数据分析平台的普及，让数据的使用变得更加灵活和高效，从而加速了CDP、BI和DMP系统与数据库的对接。