Аналитик данных, использующий инструменты аналитики ИИ на двух мониторах в современном офисе.

10 лучших инструментов аналитики ИИ, которые помогут вам улучшить стратегию работы с данными

Инструменты аналитики на основе искусственного интеллекта . От прогнозирования в реальном времени до моделей машинного обучения — эти инструменты помогают компаниям принимать более точные решения, оптимизировать операции и опережать конкурентов.

Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по анализу данных или только начинаете свой путь в аналитике, в этом руководстве представлены 10 лучших инструментов аналитики на основе ИИ.

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Лучшие инструменты отчетности на основе ИИ для трансформации вашей бизнес-аналитики
Откройте для себя ведущие платформы отчетности на основе ИИ, которые преобразуют необработанные данные в полезную бизнес-информацию в режиме реального времени.

🔗 Лучшие инструменты ИИ для анализа данных — извлекайте ценную информацию с помощью аналитики на основе ИИ.
Изучите передовые инструменты аналитики ИИ, которые оптимизируют рабочий процесс обработки данных и повышают эффективность принятия решений.

🔗 Инструменты прогнозирования спроса на основе ИИ для бизнес-стратегии
Будьте на шаг впереди с инструментами ИИ, которые прогнозируют тенденции спроса, оптимизируют запасы и улучшают стратегическое планирование.


🏆 1. Таблица

🔹 Функции:

  • Интуитивно понятный интерфейс с функцией перетаскивания.
  • Интеграция данных в реальном времени и интерактивные панели.
  • Прогнозы на основе искусственного интеллекта с помощью Einstein Discovery (интеграция с Salesforce).

🔹 Преимущества: ✅ Простая визуализация сложных данных. ✅ Предоставляет нетехническим специалистам возможность самостоятельной аналитики. ✅ Способствует совместному принятию решений между отделами.

🔹 Варианты использования:

  • Отслеживание эффективности маркетинга.
  • Панели управления ключевыми показателями эффективности (KPI) для руководителей.

🔗 Читать далее


⚡ 2. PowerBI

🔹 Функции:

  • Запросы на естественном языке (функция «вопросы и ответы»).
  • Полная интеграция с Microsoft 365 и Azure.
  • Визуальные эффекты и предиктивная аналитика на основе искусственного интеллекта.

🔹 Преимущества: ✅ Аналитика в режиме реального времени на интерактивных панелях мониторинга. ✅ Расширенные возможности повествования с использованием данных. ✅ Масштабируемость корпоративного уровня.

🔹 Варианты использования:

  • Прогнозирование продаж.
  • Анализ поведения клиентов.

🔗 Читать далее


☁️ 3. SAS Вия

🔹 Функции:

  • Расширенные возможности аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения на одной унифицированной платформе.
  • Облачная архитектура для масштабируемости и скорости.
  • Визуальные конвейеры и автоматизированное обучение моделей.

🔹 Преимущества: ✅ Упрощает развертывание модели. ✅ Надежное управление данными и поддержка соответствия требованиям. ✅ Идеально подходит для крупномасштабной корпоративной аналитики.

🔹 Варианты использования:

  • Моделирование рисков.
  • Прогнозирование цепочки поставок.

🔗 Читать далее


🔥 4. Блоки данных

🔹 Функции:

  • Создано на базе Apache Spark для молниеносной обработки больших данных.
  • Унифицированная аналитика и совместные блокноты.
  • Интеграция AutoML и MLflow.

🔹 Преимущества: ✅ Легко масштабируется с помощью больших объемов данных. ✅ Поощряет кросс-функциональное сотрудничество. ✅ Ускоряет процессы принятия решений от данных.

🔹 Варианты использования:

  • Эксперименты по машинному обучению.
  • Автоматизация ETL.

🔗 Читать далее


🤖 5. Платформа Google Cloud AI

🔹 Функции:

  • Инструменты для полного цикла разработки машинного обучения.
  • AutoML, Vertex AI и сервисы маркировки данных.
  • Полная интеграция GCP.

🔹 Преимущества: ✅ Делает ИИ доступным для нетехнических пользователей. ✅ Легко справляется с крупномасштабным развертыванием. ✅ Исключительная производительность в облаке.

🔹 Варианты использования:

  • Обнаружение мошенничества в режиме реального времени.
  • Анализ настроений клиентов.

🔗 Читать далее


🧠 6. IBM Watson Analytics

🔹 Функции:

  • Когнитивные вычисления с обработкой естественного языка.
  • Прогностическая аналитика и автоматизированная подготовка данных.
  • Управляемое исследование данных.

🔹 Преимущества: ✅ Выявляет скрытые тенденции в ваших данных. ✅ Интерпретирует и объясняет выводы понятным языком. ✅ Значительно сокращает время анализа.

🔹 Варианты использования:

  • Стратегическое бизнес-планирование.
  • Прогнозирование рынка.

🔗 Читать далее


🚀 7. RapidMiner

🔹 Функции:

  • Студия науки о данных на основе визуального рабочего процесса.
  • Инструмент AutoML с функцией перетаскивания.
  • Подготовка, моделирование, проверка и развертывание данных на одной платформе.

🔹 Преимущества: ✅ Отлично подходит для команд со смешанными техническими навыками. ✅ Встроенные функции очистки и преобразования данных. ✅ Сильная поддержка сообщества с открытым исходным кодом.

🔹 Варианты использования:

  • Моделирование оттока клиентов.
  • Прогностическое обслуживание.

🔗 Читать далее


🌐 8. Альтерикс

🔹 Функции:

  • Автоматизация аналитики данных с минимальным или нулевым написанием кода.
  • Объединение пространственных и демографических данных.
  • Инструменты прогностического моделирования и аналитика в реальном времени.

🔹 Преимущества: ✅ Оптимизирует повторяющиеся задачи. ✅ Предоставляет бизнес-пользователям супервозможности аналитики. ✅ Обеспечивает быстрое получение информации.

🔹 Варианты использования:

  • Оптимизация маркетинговой кампании.
  • Аналитика операций.

🔗 Читать далее


💡 9. H2O.ai

🔹 Функции:

  • Платформа МО с открытым исходным кодом.
  • AutoML с объяснимостью (H2O Driverless AI).
  • Интерпретируемость модели и гибкость развертывания.

🔹 Преимущества: ✅ Обеспечивает высокопроизводительные модели с прозрачностью. ✅ Легко масштабируется между платформами. ✅ Мощная поддержка со стороны сообщества и предприятий.

🔹 Варианты использования:

  • Кредитный скоринг.
  • Прогнозирование страховых случаев.

🔗 Читать далее


🧩 10. НОЖ

🔹 Функции:

  • Модульные рабочие процессы аналитики данных.
  • Расширенные возможности интеграции машинного обучения и глубокого обучения.
  • Открытый исходный код с расширениями, поддерживаемыми сообществом.

🔹 Преимущества: ✅ Сочетает в себе среды, не требующие написания кода, и среды, удобные для написания кода. ✅ Эффективно объединяет инженерию данных и науку. ✅ Широкие возможности расширения с помощью плагинов.

🔹 Варианты использования:

  • Нормализация данных.
  • Расширенная кластерная аналитика.

🔗 Читать далее


📊 Сравнительная таблица: обзор инструментов аналитики ИИ

Инструмент AutoML Облачный Low-Code Запрос НЛП Лучше всего подходит для
Таблица ✔️ ✔️ ✔️ Визуализация и BI
Power BI ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Бизнес-аналитика
SAS Вия ✔️ ✔️ ✔️ Расширенная корпоративная аналитика
Databricks ✔️ ✔️ Конвейеры больших данных и машинного обучения
Google ИИ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Сквозное МО
IBM Уотсон ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Предиктивная и когнитивная аналитика
RapidMiner ✔️ ✔️ ✔️ Визуальная наука о данных
Альтерикс ✔️ ✔️ ✔️ Автоматизация рабочего процесса
H2O.ai ✔️ ✔️ Прозрачное моделирование МО
НОЖ ✔️ ✔️ ✔️ Рабочий процесс и модульная аналитика

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

Вернуться в блог