В статье раскрываются ключевые аспекты бизнес-аналитики, включая интеграцию данных и приложений, процессы трансформации информации в практические знания, а также разнообразные методы аналитической обработки. Определены отличительные характеристики концепции Big Data и технологий анализа больших данных. Проведена систематизация и сравнительная оценка современных подходов к интеллектуальному анализу информации с акцентом на их применение для решения управленческих задач и разработки бизнес-стратегий. Описана общая архитектура процессов цифровой обработки корпоративной информации. Особое внимание уделено функциональным возможностям предиктивной аналитики и систем прогнозирования. Представлен обзор лидирующих решений в области аналитики и машинного обучения на ИТ-рынке, а также перспективы их интеграции в цифровую экономику. Рассмотрены базовые подходы к обучению моделей в системах искусственного интеллекта и возможности их использования в различных сферах бизнеса. Исследуется специфика применения алгоритмов машинного обучения как составной части систем искусственного интеллекта, анализируются их преимущества и ограничения, а также оценивается потенциал использования данных технологий в современном менеджменте. Перечислены перспективные направления и функциональные возможности развития искусственного интеллекта для корпоративных решений, такие как агентные системы, автоматизированное машинное обучение и причинный искусственный интеллект.