人工智能是使机器智能化并以合理的方式做出决策的领域。该字段还使用数据并使机器学习。人工智能是在大多数其他领域中普遍应用的领域，并且可以在任何领域中起作用。除了典型的智能模型和算法之外，它还能够从大量数据中学习，模拟自然灵感行为的能力。这使得人工智能普遍适用于典型的正式模型失败的地方。
也许，最重要的区别是与前几十年相比，我们可以收集和分析的计算能力和数据量。如今，智能手机可轻松放入掌中，可以存储和处理比20世纪60年代占据多个房间的大型计算机更多的数据。我们可以使用包含数千个参数的大型无组织数据来训练算法和绘制预测，而不是依赖于完全策划的小型数据集。数据的数量和质量也是现代机器学习技术与统计数据的区别。虽然统计数据通常依赖于一些变量来捕获模式，但机器学习可以有效地利用数千个数据特征。
机器学习被认为是计算机科学和与ICT相关领域不可或缺的组成部分。在机器学习领域，重点是各种算法和技术，以使机器自动从数据中学习。后来这些结果被用于解释和应用数据以解决问题。然而，机器学习领域应用了一些统计和数学技术。
术语数据科学 在20世纪60年代设想回来。随着数据科学的发展并逐渐获得新的“工具”，核心业务目标仍然集中于寻找有用的模式并从数据中获得有价值的见解。如今，数据科学广泛应用于各行各业，并有助于解决各种分析问题。例如，在市场营销中，探索客户年龄，性别，位置和行为可以制作针对性很强的广告系列，评估有多少客户愿意购买或离开。在银行业，找到偏远的客户行为有助于发现欺诈行为。在医疗保健中，分析患者的医疗记录可以显示患病的可能性等。
数据挖掘也与机器学习和AI密切相关。术语“数据挖掘”是一个不准确的术语，听起来并不是它所代表的含义。该学科不是挖掘数据本身，而是创建算法以从大型和可能非结构化数据中提取有价值的见解。数据挖掘的基本问题是映射可用数据并将其转换为可消化模式。数据挖掘被认为是数据库中的知识发现（KDD）的更广泛过程的一部分，该过程由Gregory Piatetsky-Shapiro于1984年引入。一些典型的技术包括模式识别，分类，分区和聚类以及一些统计模型。也就是说，数据挖掘也与统计数据有一些重叠。
在社交媒体占主导地位的时代，客户个性化成为在线提供产品和服务的公司竞争优势的主要来源之一。消费者分析工具和用于推荐引擎的最先进的AI软件是主要的游戏改变者，可以在业务中实现高效的个性化。现在可以使用业务分析工具和AI算法轻松收集，存储和分析有关用户偏好，兴趣以及实时和过去行为的数据。例如，来自该数据的见解允许营销人员向网站访问者提供相关内容，视频游戏设计者向玩家调整游戏难度和特征，或推荐引擎以推荐消费者可能喜欢的音乐，视频或产品。