Инструменты аналитики на основе ИИ . От прогнозирования в реальном времени до моделей машинного обучения — эти инструменты помогают предприятиям принимать более взвешенные решения, оптимизировать операции и опережать конкурентов.
Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по анализу данных или только начинаете осваивать аналитику, это руководство познакомит вас с 10 лучшими инструментами аналитики на основе искусственного интеллекта.
Статьи, которые могут вас заинтересовать 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 полезные бизнес-аналитические выводы в режиме реального времени.
🔗 Лучшие инструменты ИИ для анализа данных – раскрывайте секреты с помощью аналитики на основе ИИ.
Изучите передовые инструменты аналитики на основе ИИ, которые оптимизируют ваш рабочий процесс с данными и повышают эффективность принятия решений.
🔗 Инструменты прогнозирования спроса на основе ИИ для бизнес-стратегии.
Опередите конкурентов с помощью инструментов ИИ, которые прогнозируют тенденции спроса, оптимизируют запасы и улучшают стратегическое планирование.
🏆 1. Tableau
🔹 Функции:
- Интуитивно понятный интерфейс перетаскивания.
- Интеграция данных в режиме реального времени и интерактивные панели мониторинга.
- Прогнозирование на основе ИИ с использованием Einstein Discovery (интеграция с Salesforce).
🔹 Преимущества: ✅ Легко визуализирует сложные данные. ✅ Предоставляет командам, не имеющим технических навыков, возможность самостоятельной аналитики. ✅ Способствует принятию решений на основе сотрудничества между отделами.
🔹 Варианты использования:
- Отслеживание эффективности маркетинга.
- Панели мониторинга ключевых показателей эффективности для руководителей.
⚡ 2. Power BI
🔹 Функции:
- Запросы на естественном языке (функция вопросов и ответов).
- Бесшовная интеграция с Microsoft 365 и Azure.
- Визуализация с использованием искусственного интеллекта и предиктивная аналитика.
🔹 Преимущества: ✅ Аналитические данные в режиме реального времени на интерактивных панелях мониторинга. ✅ Улучшенная визуализация данных. ✅ Масштабируемость корпоративного уровня.
🔹 Варианты использования:
- Прогнозирование продаж.
- Анализ поведения клиентов.
☁️ 3. SAS Viya
🔹 Функции:
- Расширенные возможности аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения на единой платформе.
- Облачная архитектура для масштабируемости и скорости.
- Визуализация конвейеров обработки данных и автоматизированное обучение моделей.
🔹 Преимущества: ✅ Упрощает развертывание модели. ✅ Обеспечивает надежную поддержку управления данными и соответствия нормативным требованиям. ✅ Идеально подходит для крупномасштабной корпоративной аналитики.
🔹 Варианты использования:
- Моделирование рисков.
- Прогнозирование цепочки поставок.
🔥 4. Databricks
🔹 Функции:
- Создан на базе Apache Spark для молниеносной обработки больших данных.
- Единая аналитика и блокноты для совместной работы.
- Интеграция AutoML и MLflow.
🔹 Преимущества: ✅ Легко масштабируется для обработки больших объемов данных. ✅ Способствует межфункциональному сотрудничеству. ✅ Ускоряет процессы преобразования данных в решения.
🔹 Варианты использования:
- Эксперименты в области машинного обучения.
- Автоматизация ETL.
🤖 5. Платформа Google Cloud AI
🔹 Функции:
- Инструменты для полного цикла разработки машинного обучения.
- AutoML, Vertex AI и сервисы разметки данных.
- Бесшовная интеграция с GCP.
🔹 Преимущества: ✅ Демократизирует ИИ для пользователей, не разбирающихся в технологиях. ✅ Легко справляется с крупномасштабными развертываниями. ✅ Исключительная производительность облачных решений.
🔹 Варианты использования:
- Выявление мошенничества в режиме реального времени.
- Анализ потребительских настроений.
🧠 6. IBM Watson Analytics
🔹 Функции:
- Когнитивные вычисления с использованием обработки естественного языка.
- Прогнозная аналитика и автоматизированная подготовка данных.
- Управляемый анализ данных.
🔹 Преимущества: ✅ Выявляет скрытые в ваших данных тенденции. ✅ Интерпретирует и объясняет полученные данные простым языком. ✅ Значительно сокращает время анализа.
🔹 Варианты использования:
- Стратегическое бизнес-планирование.
- Прогнозирование рынка.
🚀 7. RapidMiner
🔹 Функции:
- Визуальная студия обработки данных, основанная на рабочих процессах.
- Инструмент AutoML с функцией перетаскивания.
- Подготовка данных, моделирование, проверка и развертывание — на одной платформе.
🔹 Преимущества: ✅ Отлично подходит для команд с разным уровнем технических навыков. ✅ Встроенные функции очистки и преобразования данных. ✅ Активная поддержка сообщества разработчиков открытого исходного кода.
🔹 Варианты использования:
- Моделирование оттока клиентов.
- Прогнозируемое техническое обслуживание.
🌐 8. Alteryx
🔹 Функции:
- Автоматизация анализа данных с минимальным или полным отсутствием программирования.
- Объединение пространственных и демографических данных.
- Инструменты прогнозного моделирования и аналитика в режиме реального времени.
🔹 Преимущества: ✅ Оптимизирует рутинные задачи. ✅ Предоставляет бизнес-пользователям мощные аналитические возможности. ✅ Обеспечивает быстрое получение результатов.
🔹 Варианты использования:
- Оптимизация маркетинговой кампании.
- Операционная аналитика.
💡 9. H2O.ai
🔹 Функции:
- Платформа машинного обучения с открытым исходным кодом.
- Автоматизированное машинное обучение с возможностью объяснения (H2O Driverless AI).
- Интерпретируемость модели и гибкость развертывания.
🔹 Преимущества: ✅ Обеспечивает высокопроизводительные модели с прозрачностью. ✅ Легко масштабируется на разных платформах. ✅ Сильная поддержка со стороны сообщества и предприятий.
🔹 Варианты использования:
- Кредитный скоринг.
- Прогнозирование страховых выплат.
🧩 10. НОЖ
🔹 Функции:
- Модульные рабочие процессы анализа данных.
- Расширенная интеграция машинного обучения и глубокого обучения.
- Программное обеспечение с открытым исходным кодом и расширениями, разрабатываемыми сообществом.
🔹 Преимущества: ✅ Сочетает в себе среды разработки без кода и среды, допускающие написание кода. ✅ Бесшовно объединяет инженерию данных и науку о данных. ✅ Широкие возможности расширения за счет плагинов.
🔹 Варианты использования:
- Нормализация данных.
- Расширенный кластерный анализ.
📊 Сравнительная таблица: Инструменты аналитики на основе ИИ: краткий обзор
| Инструмент | AutoML | Облачные технологии | Низкокодовый | Запрос НЛП | Лучше всего подходит для |
|---|---|---|---|---|---|
| Таблица | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | Визуализация и бизнес-аналитика |
| Power BI | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | Бизнес-аналитика |
| SAS Viya | ✔️ | ✔️ | ❌ | ✔️ | Расширенная корпоративная аналитика |
| Databricks | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | Конвейеры обработки больших данных и машинного обучения |
| Google AI | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | Сквозное машинное обучение |
| IBM Watson | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | Прогностическая и когнитивная аналитика |
| RapidMiner | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | Визуальная наука о данных |
| Alteryx | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | Автоматизация рабочих процессов |
| H2O.ai | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | Прозрачное моделирование машинного обучения |
| НОЖ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | Аналитика рабочих процессов и модульная аналитика |
Найдите новейшие разработки в области ИИ в официальном магазине ИИ-помощников