人工智能系统使用人工智能技术，通过这些技术，他们可以在解决特定领域的问
使用一个或多个专家的知识来解决特定领域中的问题的这种系统被称为基于知识
或专家系统。传统的信息系统处理数据和/或信息。图2和图3表示数据金字塔，表明数据，信息，知识和情报之间的关系。图2通过应用研究，参与，行动，互动和反思等活动，阐述数据与知识的融合。在这个过程中，人们通常会获得理解和经验，并可能提出创新的想法。这些活动显示在X轴上。Y轴呈现收敛形式，即原始观察，概念，规则，模型和启发式。
图2 数据和智能的融合
图3 数据金字塔：决策视角
图3显示了通过管理视角的数据金字塔。操作级人员通常与结构化环境一起工作，并使用预定义的过程来执行业务的日常事务，这是业务的基本操作。为了执行业务的日常交易，操作人员使用诸如交易处理系统（TPS）之类的系统。具有完全结构化的环境和一组预定义的程序，这种系统（TPS）的开发和自动化变得容易。这种TPS考虑了对该领域的原始观察并对其进行处理以生成有意义的信息。这是金字塔的数据级别。
通过业务交易生成的信息进行分析，形成例行报告和特殊报告，有助于管理人员和管理人员做出决策。执行此操作的系统称为管理信息系统（MIS）。TPS和MIS致力于处理数据和/或信息的结构化环境。管理层还需要考虑可用的不同替代解决方案的成本效益比，以有效利用稀缺资源和环境限制。系统类别意味着决策支持系统（DSS）。与仅使用数据库并在结构化环境中工作的TPS不同，DSS通常在结构化到半结构化环境中工作，并利用模型库和数据库来优化资源利用。
TPS，MIS和DSS等系统执行业务的日常交易，提供对所生成信息的详细分析，并支持业务的决策过程。然而，这些系统既没有自己做出决定，也没有通过适当的解释和推理来证明它们，因为它们没有知识。高层管理需要政策和战略制定的知识和智慧，因此需要基于知识和智慧的系统（KBS和WBS）。通过将道德，原则和判断应用于所做决策和成熟度（经验）之后，可以将信息推广并转化为知识。