أفضل 7 أدوات للذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات لعام 2024 وكيفية استخدامها

يعد تحليل البيانات أحد الجوانب الرئيسية لشركة تعتمد على البيانات. فهو يساعد المؤسسات على تحويل بياناتها الأولية إلى تنسيق منظم وقابل للقراءة لتحسين عملية اتخاذ القرار. مع تقدم الذكاء الاصطناعي، أصبحت معالجة مجموعات البيانات المجمعة وتحليلها أمرًا سهلاً للغاية.

هناك العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التي يمكن أن تساعد في تصور بياناتك ومعالجتها وتحليلها لتوفير الوقت والموارد. دعونا نلقي نظرة على بعض أدوات تحليل البيانات الأكثر بروزًا وموثوقية لتلبية متطلبات معالجة البيانات الخاصة بك.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات؟

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات لأغراض متعددة مثل التحليل التنبؤي، وأتمتة المهام المتكررة، وتحديد اتجاهات البيانات، وما إلى ذلك. باستخدام أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي، يمكنك إنشاء نماذجك وتدريبها لإجراء التحليل التنبؤي.

سيساعدك ذلك على التنبؤ بالنتائج المستقبلية وتوقع الاتجاهات واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. فيما يلي بعض الطرق الأخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إجراءات تحليل البيانات.

• المهام المتكررة الآلية: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام الدنيوية المختلفة مثل تنظيف البيانات، وتنسيق البيانات، واستيراد البيانات، وما إلى ذلك. ومن خلال أتمتة هذه المهام، يمكنك التركيز على تفسير نتائج البيانات وتوليد رؤى ذات معنى.
• تحديد اتجاهات البيانات: يمكن للخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تحديد والتعرف على الأنماط المعقدة والارتباطات ضمن مجموعة بيانات كبيرة. ومن خلال تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن لأدوات تحليل البيانات أن تساعد في تحديد اتجاهات البيانات التي ربما فاتها المحللون البشريون.
• نشر نماذج البيانات ومراقبتها: تتيح لك هذه الأدوات نشر نماذج البيانات التي يمكنها مساعدتك في تحليل مجموعات البيانات وإجراء التنبؤات وجمع الرؤى في الوقت الفعلي. باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات، يمكنك أيضًا مراقبة أداء النموذج وتحديثه للحفاظ على دقة البيانات.
• استكشاف البيانات وتصورها: من خلال استخدام أدوات التصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكنك أيضًا تصور بياناتك والحصول على رؤى منها. تسهل هذه الأدوات التفاعل مع بياناتك للتعرف على الأنماط واكتشاف الحالات الشاذة.

قائمة بأفضل 7 أدوات ذكاء اصطناعي مجانية لتحليل البيانات

• مايكروسوفت باور بي
• Looker Studio من جوجل كلاود
• البوليمر
• لوحة
• مايكروسوفت اكسل
• أكيو
• كليك

دعونا نلقي نظرة على أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بناءً على ميزاتها وأسعارها. ستساعدك المعلومات المقدمة في هذه الأدوات على اختيار برنامج تحليل البيانات المناسب من بين أفضل أدوات تحليل البيانات.

1. Microsoft Power BI: الأفضل لإنشاء تقارير مفيدة

تساعد أداة ذكاء الأعمال Power BI محللي البيانات في تصور وتحليل البيانات من مصادر متعددة. يأتي مزودًا بلوحات معلومات تفاعلية ووظائف تصور البيانات لإنشاء صور مرئية مقنعة للبيانات ومشاركة الأفكار مع الآخرين في الوقت الفعلي.

إنها إحدى أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا التي يمكنك استخدامها لتصفية البيانات ونمذجة البيانات وتحويل البيانات الأولية وما إلى ذلك.

مميزات برنامج مايكروسوفت باور بي

• ينشر ويشارك تقارير البيانات
• يولد تقارير تفاعلية لتصور البيانات
• يولد مجموعات البيانات من مصادر البيانات المختلفة
• يكتشف الأنماط في مجموعات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• يضمن أن البيانات تلبي متطلبات الامتثال التنظيمي

كيفية استخدام مايكروسوفت باور بي آي؟

قم بالتسجيل في Power BI واستورد البيانات ذات الصلة لإنشاء التقارير. قم بإنشاء مخطط من اختيارك في التقرير. بعد ذلك، اختر من بين خيارات التمثيل المرئي المتعددة المتاحة لتصور البيانات. بعد ذلك، قم بضبط تخطيط لوحة المعلومات وإنشاء التقارير.

تسعير مايكروسوفت باور بي آي

خطة مجانية متاحة | تبدأ الخطة المدفوعة من 830.12 روبية هندية شهريًا

2. Looker Studio من Google Cloud: الأفضل لإنشاء التقارير من مجموعات بيانات متعددة

Looker Studio عبارة عن منصة لتصور البيانات واستكشافها تستخدم للتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي. يمكّن هذا النظام الأساسي المستخدمين من إنشاء لوحات معلومات وتقارير ومرئيات مخصصة بسهولة لتحليل البيانات من مصادر متنوعة.

بفضل واجهة السحب والإفلات البديهية، يمكن للمستخدمين التعامل بسهولة مع حقول البيانات لإنشاء المخططات والرسوم البيانية والتمثيلات المرئية الأخرى دون الحاجة إلى معرفة تقنية متقدمة. يمكن أن تساعدك منصة الذكاء الاصطناعي المجانية هذه أيضًا على تخصيص أوراق البيانات وإدراج محتوى قابل للنقر عليه في التقارير.

ميزات استوديو المشاهد

• يدعم التعاون في الوقت الحقيقي لمشاركة البيانات
• يقدم مزج البيانات لإنشاء مجموعة بيانات موحدة
• يوفر لوحات معلومات تفاعلية للحصول على رؤى قيمة
• يعلق التقارير بشعار العلامة التجارية والصور
• استيراد البيانات من BigQuery وMySQL وPostgreSQL وما إلى ذلك.

كيفية استخدام ستوديو Looker؟

ابدأ في إنشاء التقارير عن طريق استيراد البيانات إليها. بعد ذلك، قم بإضافة مخططات أو رسوم بيانية لتصور بيانات التقرير. بعد ذلك قم بالضغط على إرسال وسيتم إنشاء التقرير. إذا كنت راضيًا، فسيكون تقريرك جاهزًا للمشاركة لمزيد من التحليل.

تسعير استوديو Looker

خطة مجانية متاحة | تبدأ الخطة المدفوعة من 747.16 روبية هندية/مشروع/شهر

3. Polymer AI: الأفضل لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية

تساعد أداة تحليلات Polymer AI في تحويل البيانات الأولية إلى قواعد بيانات يمكن الوصول إليها وتحسينها دون الحاجة إلى الترميز. إنه يعزز فهم البيانات من خلال التحليل القائم على الذكاء الاصطناعي ويحول بيانات جداول البيانات إلى لوحات معلومات تفاعلية للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.

بفضل ميزة التعاون في الوقت الفعلي، يمكنك بسهولة مشاركة رابط لوحة معلومات البيانات أو تضمينه في العروض التقديمية للتعاون مع أعضاء الفريق. كما أنها تستخدم لفرز البيانات وتصفيتها وتنظيمها بتنسيق قابل للقراءة.

مميزات البوليمر

• يقدم موصلات البيانات لدمج البيانات
• ينشئ لوحات معلومات مذهلة ويحلل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
• يوفر قوالب معدة مسبقًا لإنشاء التقارير بسرعة
• يقدم أنواعًا مختلفة من المخططات مثل الخريطة الحرارية والمؤامرة الخطية لتصور البيانات
• يدعم التنسيق الشرطي لتسليط الضوء على الأنماط في التقارير

كيفية استخدام البوليمر؟

حدد أهداف تحليل البيانات الخاصة بك. بعد ذلك، قم باستيراد بياناتك وتنقيتها وإعادة تنسيقها. ثم حدد تقنيات تحليل البيانات المناسبة مثل تحليل الانحدار والتحليل التجميعي لتحليل البيانات.

بعد ذلك، قم بتفسير بياناتك وتصورها عبر خيارات مختلفة مثل المخططات الشريطية أو المخططات الدائرية. بمجرد الانتهاء من ذلك، تصبح البيانات جاهزة للمشاركة مع أعضاء الفريق الآخرين.

سعر ورقة البوليمر

لا توجد خطة مجانية متاحة | تبدأ الخطة المدفوعة من 4,150.84 روبية هندية//شهريًا

4. Tableau: الأفضل للكشف عن رؤى البيانات بشكل أسرع

Tableau عبارة عن منصة أخرى للتحليلات وتصور البيانات يمكنك استخدامها للتفاعل مع بياناتك. بفضل لوحة المعلومات التفاعلية وأدوات تصور البيانات الغنية، يعد تحليل البيانات وتصورها أمرًا بسيطًا للغاية.

يمكن مشاركة تقارير البيانات التي تم إنشاؤها عبر هذه الأداة بسهولة مع أفراد آخرين عبر تطبيق سطح المكتب والهاتف المحمول. يمكن أيضًا استخدام تعبيرات مستوى التفاصيل (LOD) الخاصة به لإجراء استعلامات معقدة.

مميزات التابلوه

• يدعم الحسابات المعقدة ومزج البيانات
• تجميع مجموعات البيانات لتبسيط تحليل البيانات
• يدعم التنبؤ والنمذجة التنبؤية
• يدعم التحليلات الجغرافية المكانية
• يحول البيانات الأولية إلى بيانات مكررة
• يوفر محرك بيانات في الذاكرة لتحليل أسرع

كيفية استخدام التابلو؟

استيراد البيانات من موصلات بيانات متعددة. بعد ذلك، استخدم خيار السحب والإفلات لتصور بياناتك. بعد ذلك، استخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمعالجة بياناتك وتحليلها. وبعد ذلك، قم بإنشاء تقارير بناءً على تحليل البيانات التي يمكنك مشاركتها ونشرها بسهولة.

تسعير التابلوه

تبدأ الخطة المدفوعة من 996.13 روبية هندية شهريًا

5. MS Excel: الأفضل لحساب البيانات في جدول البيانات

يعد Microsoft Excel أحد أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا التي يمكنك وضعها في الاعتبار لتحليل البيانات. يمكن استخدامه لتحليل ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتصورها عبر الرسوم البيانية والمخططات المتعددة. يمكن أن يساعد برنامج Excel في تصفية البيانات بسرعة عبر الجداول المحورية ومربعات البحث.

ومن خلاله، يمكنك أيضًا تطوير نماذج التعلم الآلي واستخدام الصيغ لإجراء عمليات حسابية معقدة. كما يوفر أيضًا مجموعة أدوات تحليل البيانات لتحليل الانحدار وأخذ العينات واختبار الفرضيات وما إلى ذلك.

مميزات برنامج MS Excel

• إنشاء جداول بيانات متعددة في مصنف واحد
• يقدم صيغ متعددة لإجراء العمليات الحسابية
• يوفر رسومًا بيانية وأنواعًا مختلفة من المخططات لتصور البيانات
• يقدم جداول محورية لتلخيص وتحليل مجموعات البيانات الضخمة
• يدعم قواعد التحقق من صحة البيانات لضمان دقة البيانات

كيفية استخدام مايكروسوفت إكسل؟

استيراد وتنظيم البيانات الخاصة بك في شكل جدول. بعد ذلك، قم بتنظيف بياناتك وتصورها عبر العديد من خيارات التصور والتنسيق. بعد ذلك، قم بنشر نماذج التعلم الآلي لتحليل البيانات والحصول على رؤى قيمة منها.

أسعار مايكروسوفت إكسل

خطة مجانية متاحة | تبدأ الخطة المدفوعة ضمن Microsoft 365 من 497.29 روبية هندية شهريًا

6. أكيو: الأفضل للتحليل التنبئي

يساعد برنامج Akkio لتحليل الأعمال والتنبؤ المستخدمين على تحليل مجموعات البيانات الخاصة بهم والتنبؤ بالنتائج بناءً على رؤى البيانات. تأتي منصة عدم البرمجة هذه مع اختيار تسجيل العملاء المتوقعين لتأهيل قوائم العملاء المتوقعين وتقسيمها وتحديد أولويات العملاء المتوقعين المهمين.

تتيح لك أداة الذكاء الاصطناعي هذه تحميل أي مجموعة بيانات واختيار المتغير الذي ترغب في التنبؤ به والذي يساعد في إنشاء شبكة عصبية، وهو أمر مفيد للغاية للتحليل التنبئي.

مميزات اكيو

• يبني ويشارك التقارير الحية
• استخراج ودمج البيانات في ورقة واحدة
• يدعم نمذجة الانحدار والتصنيف لتحليل البيانات
• إنشاء chatbot للتفاعل مع مجموعات البيانات
• يقوم بإجراء تحليل تنبؤي ويشارك الأفكار مع العملاء

كيفية استخدام أكيو؟

قرر ما تريد التنبؤ به باستخدام النموذج الخاص بك. بعد ذلك، املأ البيانات ذات الصلة في أوراق البيانات. بعد ذلك، قم بإنشاء النموذج الخاص بك وتدريبه لإجراء التحليلات نيابةً عنك. في النهاية، قم بنشر هذا النموذج وإجراء التحليل باستخدام النموذج الذي تم إنشاؤه.

تسعير أكيو

خطة مجانية متاحة | تبدأ الخطة المدفوعة من 4,071.38 روبية هندية شهريًا

7. Qlik Sense: الأفضل لتحويل البيانات وتنظيفها

يساعد Qlik Sense المؤسسات على دمج بياناتها من مصادر متعددة في ورقة بيانات واحدة. يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي هذا لتحليل البيانات ولدمج التحليلات المرئية في تطبيقاتك الحالية.

يمكن أن يساعدك Qlik في إنشاء نماذج ML لتحليل البيانات، وبناء خطوط أنابيب البيانات والتقارير، والحصول على رؤى البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، وبناء سير عمل آلي، وما إلى ذلك.

مميزات كليك

• يربط ويجمع البيانات من مصادر متعددة
• يقوم بإعداد البيانات وتنقيتها باستخدام الذكاء الاصطناعي
• يقدم تحليلات تنبؤية لتحديد اتجاهات البيانات
• يوفر محركًا ارتباطيًا لاستكشاف علاقات البيانات
• يولد التحليلات ذات الصلة وفقا للاكتشاف البصري القائم على البحث

كيفية استخدام كليك؟

استيراد البيانات من مصادر متعددة باستخدام الموصلات المضمنة. بعد ذلك، قم بتنظيف بياناتك ومعالجتها وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتحليل. بعد ذلك، قم بتصور بياناتك باستخدام تخطيطات ومخططات وخيارات تنسيق مختلفة وما إلى ذلك. بعد ذلك، تفاعل واستكشف بياناتك لتحليلها.

تسعير كليك

تبدأ الخطة المدفوعة من 1,660.10 روبية هندية شهريًا لخطة التحليلات الخاصة بها

العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كثيرًا في أتمتة معظم إجراءات تحليل البيانات، مما يسمح لك بمعالجة البيانات المجمعة بسرعة وبدقة أكبر من البشر. يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط البيانات المعقدة وتقديم رؤى لا يمكن للمحللين البشريين تحديدها.

في تحليل البيانات التقليدية، من الصعب معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسبب انخفاض سرعة المعالجة وسعة التخزين المحدودة. ومع ذلك، يمكن لتحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسهولة وبسرعة عالية، مما يجعلها نهجًا مناسبًا لتحليل البيانات في الوقت الفعلي.

بالإضافة إلى ذلك، تعاملت التحليلات التقليدية في المقام الأول مع البيانات المنظمة مثل المنظمة في جدول البيانات. من ناحية أخرى، يمكن للتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات المنظمة وغير المنظمة مثل الصوت والفيديو لإجراء تحليل أكثر شمولاً.

ما أهمية الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات؟

باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكنك بسهولة تحديد حالات عدم الاتساق في مجموعات البيانات، في حالة إغفال المحللين البشريين لها. وبالمثل، يمكنك إجراء حسابات بيانات معقدة بسرعة مما يوفر وقتك الثمين. بالإضافة إلى ذلك، تعد أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات مهمة للأسباب التالية.

• السرعة وقابلية التوسع: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي معالجة مجموعات البيانات الضخمة بشكل أسرع بكثير من البشر، مما يجعلها مثالية لتحليل البيانات الضخمة. وهذا يسمح بالحصول على رؤى أسرع واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.
• أتمتة المهام: يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام المتكررة مثل تنظيف البيانات وإعدادها. وهذا يحرر محللي البيانات ويتيح لهم التركيز على الأنشطة ذات المستوى الأعلى مثل حل المشكلات والتفسير والتحليل الاستراتيجي.
• إجراء حسابات معقدة: تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بإجراء حسابات معقدة وتكشف عن الأنماط المخفية التي قد تفوتها الطرق التقليدية. وهذا يؤدي إلى رؤى أعمق وتوقعات أكثر دقة.
• إجراء تحليل تنبؤي: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات التاريخية للتنبؤ باتجاهات ونتائج البيانات المستقبلية لتحسين عملية صنع القرار وتخفيف المخاطر.
• تحسين تنظيف البيانات: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تنظيف البيانات وإعدادها بشكل أكثر فعالية، مما يضمن جودة التحليل وموثوقيته.
• إنشاء التقارير تلقائيًا: باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكنك إنشاء تقارير آلية بسرعة. بدلاً من إنشاء التقارير يدويًا، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي استخراج البيانات ذات الصلة من أوراق البيانات وإنشاء تقارير عنها.

خاتمة

تلعب أدوات تحليل البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا في استخلاص رؤى قيمة من مجموعات البيانات المعقدة، مما يتيح اتخاذ قرارات مستنيرة وتعزيز نجاح الأعمال. تعمل هذه الأدوات على تمكين المستخدمين من الكشف عن الأنماط والاتجاهات والارتباطات بين المعلومات التي قد تظل غير مكتشفة.

يمكنك الاختيار من بين أدوات تحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه لمؤسستك. ومع ذلك، ضع في اعتبارك متطلبات الميزانية والميزات الخاصة بك قبل اختيار أي منها.

الأسئلة الشائعة المتعلقة بأدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات