5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych | Sztuczna inteligencja w biznesie #84

Jak sztuczna inteligencja przekształca analizę danych w wiedzę?

Big Data odnosi się do dużych i złożonych zbiorów danych, którymi człowiek trudno zarządzać. Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja z rozwiązaniami, które nie tylko radzą sobie z ich wolumenem, ale także ułatwiają wydobywanie, przetwarzanie i analizę informacji.

Na przykład narzędzie do analizy danych AI, takie jak ChatGPT Plus z dołączonym modułem analizy dokumentów, może analizować dane klientów i tworzyć na ich podstawie spersonalizowane komunikaty marketingowe, pomagając poprawić skuteczność kampanii. Z kolei platformy takie jak Tableau wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia zaawansowanych wizualizacji danych, które pomagają identyfikować trendy, które mogą być istotne dla rozwoju produktu lub usługi.

W kontekście przekształcania danych w wiedzę sztuczna inteligencja umożliwia:

• modelowanie predykcyjne – sztuczna inteligencja może przewidywać, analizować potencjalne scenariusze i określać najkorzystniejsze wyniki,
• analiza segmentacyjna – dzięki sztucznej inteligencji możliwa jest precyzyjna identyfikacja grup docelowych, co znacząco wpływa na skuteczność kampanii marketingowych,
• czyszczenie danych – najlepsze narzędzia AI do analizy danych automatycznie identyfikują i korygują błędy w danych, oszczędzając czas analityka,
• wizualizacja danych – narzędzia takie jak Power BI pozwalają na tworzenie interaktywnych wykresów i raportów, dzięki czemu łatwiej zrozumieć trendy.

Korzystając z tych najlepszych narzędzi AI, firmy mogą podejmować lepsze decyzje biznesowe w oparciu o solidną analizę danych.

Kluczowe korzyści z wykorzystania AI w analizie danych

Automatyzacja i predykcyjna analiza danych to dwie główne korzyści wynikające ze stosowania sztucznej inteligencji. Automatyzacja uwalnia analityków od powtarzalnych zadań, pozwalając im skupić się na strategii. Sztuczna inteligencja nie ma ludzkich uprzedzeń i może przetwarzać dane z niewiarygodną szybkością, prognozując wyniki kampanii i zapewniając proaktywne spostrzeżenia.

Korzyści z wykorzystania AI w analizie danych to przede wszystkim:

• oszczędność czasu i zasobów , które można wykorzystać na analizę strategiczną i podjęcie odpowiednich działań,
• standaryzacja analizy danych , która umożliwia śledzenie danych bez konieczności nabywania specjalistycznych umiejętności w zakresie przetwarzania i analizy danych,
• minimalizacja błędów w analizie danych poprzez bezpośrednie przesyłanie plików do narzędzia, dzięki czemu analiza danych jest bardziej wiarygodna.

Najlepsze narzędzia AI do analizy danych

Wybór odpowiedniego narzędzia AI do analizy danych może znacząco wpłynąć na sukces biznesu. Oto przegląd najlepszych narzędzi AI dostępnych na rynku.

CzatGPT Plus

Najbardziej znany, potężny model języka AI opracowany przez OpenAI może:

• generować tekst i obrazy,
• analizować dane i
• odpowiadać na pytania w naturalnym języku pisanym i mówionym.

W płatnej wersji dostępnej w planach Plus, Team i Enterprise można go wykorzystać do automatyzacji raportów lub tworzenia skryptów analitycznych do transformacji danych w Pythonie lub R, z wykorzystaniem poleceń języka naturalnego.

Dzięki możliwości dołączania plików do monitu w ChatGPT możemy łatwo „rozmawiać z danymi”, co czyni go jednym z najlepszych narzędzi AI. Kluczową zaletą jest precyzja w wykonywaniu instrukcji użytkownika, wadą jest konieczność przygotowania danych do analizy przy użyciu innego oprogramowania.

Jednak ChatGPT jest w stanie obsłużyć:

• powtarzające się linie,
• brakujące dane,
• niespójności jednostkowe,
• identyfikowanie wartości odstających,
• sprawdzanie błędów, a także
• czyszczenie, wstępne przetwarzanie, analizowanie i wizualizacja danych.

Sztuczna inteligencja dobrze radzi sobie z danymi strukturalnymi. Możesz przesłać pliki Excel lub CSV i poinstruować ChatGPT, aby opisywał, przetwarzał, analizował, wizualizował i interpretował dane.

Żywy obraz

Tableau to platforma do analizy i wizualizacji danych. Umożliwia łatwą interpretację złożonych zbiorów danych. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownicy mogą tworzyć zaawansowane dashboardy bez konieczności posiadania umiejętności programowania.

Tableau posiada funkcję „Ask Data”, która pozwala użytkownikom formułować zapytania w języku naturalnym, a następnie automatycznie tworzyć odpowiednie wizualizacje danych. Ta funkcja wykorzystuje sztuczną inteligencję do interpretacji zapytania użytkownika i zapewnienia odpowiedzi opartej na danych. Tableau oferuje także inne funkcje oparte na sztucznej inteligencji, takie jak „Explain Data”, które automatycznie przeprowadza analizę danych i dostarcza cennych spostrzeżeń.

Źródło: Tableau (https://www.tableau.com/)

PowerBI

Power BI to produkt firmy Microsoft, który integruje sztuczną inteligencję w celu zapewnienia głębokiej analizy i wizualizacji danych. Posiada funkcje oparte na sztucznej inteligencji, takie jak AI Insights, które pozwalają użytkownikom odkrywać ukryte wzorce i relacje w danych.

Usługa Power BI zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które umożliwiają wydajne i łatwe wzbogacanie danych przy użyciu wstępnie utworzonych lub niestandardowych modeli uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja w Microsoft Power BI, znana jako AI Insights, umożliwia:

• analiza emocji w tekście,
• ekstrakcja słów i fraz kluczowych,
• identyfikacja językowa i
• rozpoznawanie rzeczowników własnych.

Służy do analizy recenzji klientów, automatycznego wykrywania kluczowych wątków w recenzjach produktów, rozpoznawania języka wiadomości e-mail oraz identyfikowania nazwisk osób, organizacji i miejsc w artykułach prasowych. Power BI umożliwia także pracę z obrazami, w tym automatyczne tagowanie obrazów i klasyfikowanie ich za pomocą etykiet opisujących ich zawartość. Służy do kategoryzowania zdjęć produktów, oznaczania zdjęć krajobrazów lub zwierząt, rozpoznawania twarzy lub logo oraz tworzenia opisów scen na obrazach. Co więcej, Power BI jest zintegrowany z Azure, dając Ci dostęp do zaawansowanych modeli analitycznych i możliwości chmury.

Źródło: Microsoft Power BI (https://powerbi.microsoft.com/)

Microsoft Excel

Drugim narzędziem firmy Microsoft, które świetnie sprawdza się w analizie danych, jest Excel oparty na rozwiązaniu Microsoft 365 Copilot. Ten pakiet jest jednym z najlepszych dostępnych narzędzi AI, z możliwością tworzenia wizualizacji i zapytań o dane przy użyciu języka naturalnego. Program Excel oparty na sztucznej inteligencji jest dostępny dla subskrybentów platformy Microsoft 365 w cenie już od 99 USD rocznie.

Polimer

Polymer to inteligentne rozwiązanie do analizy danych (BI), które nie wymaga skomplikowanej konfiguracji ani stromej nauki. Pozwala tworzyć wizualizacje, budować dashboardy i prezentować dane w ciągu kilku minut. Oto jego najważniejsze cechy i zalety:

• łatwa integracja danych — Polymer umożliwia łatwe przesyłanie zbiorów danych w celu rozpoczęcia ich eksploracji i wizualizacji. Nie są potrzebne żadne umiejętności techniczne.
• automatyzacja wglądu — to świetne narzędzie wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznego generowania wniosków z danych, takich jak trendy, wzorce, anomalie i prognozy. Użytkownicy mogą także zadawać pytania w języku naturalnym i otrzymywać odpowiedzi w formie wykresów i tabel,

Co ważne, jeśli nie jesteś przekonany, Polymer oferuje darmowy 14-dniowy okres próbny. Ceny planów zaczynają się od 9 USD miesięcznie za użytkownika. Jego twórcy zadbali również o to, aby wizualizacje i dashboardy można było łatwo udostępniać i komentować, a także eksportować i osadzać na stronach internetowych lub prezentacjach.

Źródło: Polimer (https://www.polymersearch.com/)

Które obszary biznesu najbardziej czerpią korzyści z analizy danych

Różne sektory biznesowe mogą wykorzystać analizę danych, aby zyskać przewagę konkurencyjną i lepiej zrozumieć rynek i klientów. Oto kilka przykładów:

1. Przewidywanie trendów rynkowych poprzez sztuczną inteligencję – narzędzia takie jak ChatGPT mogą pomóc małym firmom w prognozowaniu trendów, co jest kluczowe dla ich rozwoju i adaptacji do zmieniających się warunków rynkowych.
2. AI w analizie konkurencji – narzędzia AI można wykorzystać do analizy działań konkurencji, pozwalając na optymalizację własnej strategii biznesowej.
3. Zrozumienie klienta – segmentacja i analityka danych AI pomagają analizować duże zbiory danych, co jest szczególnie przydatne w przypadku małych firm o ograniczonych zasobach. Na przykład Polymer automatycznie segmentuje klientów na podstawie ich aktywności online.
4. Automatyczne generowanie raportów – oszczędza czas i zasoby poprzez automatyzację procesu raportowania, co pozwala przedsiębiorstwom skoncentrować się na innych kluczowych obszarach działalności. Przykładowo Microsoft Excel może automatycznie generować raporty sprzedaży na podstawie danych z systemu CRM.

Streszczenie

Wykorzystując najlepsze narzędzia AI do analizy danych, firmy mogą nie tylko zwiększyć efektywność, ale także odkryć nowe możliwości biznesowe i lepiej zrozumieć swoich klientów. Wszystko to przekłada się na lepsze decyzje i silniejszą pozycję na rynku. Wprowadzenie AI do procesu analitycznego to krok, który może przynieść firmom wymierne korzyści i pomóc im osiągnąć długoterminowy sukces.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii
83. Rewolucja AI w mediach społecznościowych
84. Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym. Przegląd światowych liderów
85. 4 najlepsze narzędzia do tworzenia obrazów AI
86. 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych