Опять пошли мухи с котлетами,

Andy_Olap намекает что ИИ человечество пока не придумало (в практическом плане), т.е. его не существует кроме как в форме маркетингового термина (и когда кто-то говорит что применяет ИИ - ну тут уже без комментариев..) несмотря на то что разговоры об этом идут десятилетия, есть модели с некоторой гибкостью параметры которых "обучаются" (в примитивном понятии уровня средней школы - найти коэффициент{ы} регрессии).
Так что тут скорее речь об алгоритмах со специфичной логикой в области ХД а не ИИ (что по факту всё ещё научная фантастика)

Функционально задачи аналитиков тоже несколько другие - они скорее пользователи отчётов (создатели их в основном для себя, т.е. конечная стадия подготовки данных для анализа), аналитик (тавтология) анализирует/исследует, делает выводы, идентифицирует формы/типы, занимается классификацией, часто собственно принимает и передаёт решения (в крупных организациях воплощаемые другими)
Единственная отчётная функция аналитика - форматирование выводов/результатов анализа - но это не настолько крупная функция в общем объёме и кроме того - довольно динамичная (каждый отчёт другой по форме), т.е. тут важна удобность платформы.

П.С. В SSAS есть как математическое фукции (напр. регрессии, корелляции) так и отдельная специализированная функциональность через DMX - оба варианта (вместе и каждый в отдельности) в моей профессиональной практике применялись для прогнозирования в том числе. (хотя сейчас MS предложило как отдельную облачную платформу для ML {даже с прямыми Web-Интерфейсами в Excel и пр. локальными приложениями через API} так и встроенную в SQL DB функциональность R - вот туда понемногу и переход ожидается в ближайшее время).

StarikNavy,

может я как не специалист что-то путаю но NN является обучаемым (или как у нас называют тренируемым) алгоритмом (пошаговый набор инструкций) а не ИИ (как конструировать алгоритмы).

..хоть и в NN в некотором роде есть такие элементы