Czy zdarzyło Ci się ostatnio korzystać z nowatorskich narzędzi sztucznej inteligencji i zastanawiać, czy mogłyby one wspomóc Cię w analizie danych biznesowych? Odpowiedź brzmi: tak! Te zaawansowane narzędzia, wykorzystujące sztuczną inteligencję, skutecznie eliminują trudności w analizie danych, automatyzując znaczną część tego procesu.
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje obszar analizy danych. Współczesne narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystują język naturalny do przyjmowania poleceń i generowania użytecznych informacji. Dodatkowo, sztuczna inteligencja sprawia, że nie ma już konieczności posiadania rozbudowanego działu analizy danych.
Czym właściwie jest analiza danych?
Analiza danych to proces, który obejmuje gromadzenie, porządkowanie, badanie i wizualizację danych. Faza analityczna polega na zastosowaniu odpowiednich formuł matematycznych i statystycznych, w zależności od problemu, który próbujemy rozwiązać.
Przykładowo, możemy użyć analizy średniej statystycznej, aby poznać przeciętną sprzedaż produktu w różnych lokalizacjach. Innym przykładem jest analiza progu rentowności, która pozwala określić moment, w którym dany produkt lub usługa przestaje generować straty lub zyski.
Od momentu zebrania danych, aż do ich finalnej wizualizacji, istnieje wiele kroków. Typowe procedury stosowane przez analityków danych obejmują weryfikację surowych danych, ich oczyszczanie, transformację, a na koniec – interpretację.
Warto przeczytać: Rozpocznij swoją przygodę z analizą danych, korzystając z tych kursów i zasobów.
Jak analiza danych wspiera podejmowanie decyzji biznesowych?
Analiza danych stanowi solidną podstawę dla podejmowania istotnych decyzji biznesowych, dostarczając nam konkretnych liczb. Wyobraźmy sobie, że planujesz zainwestować w model biznesowy SaaS. Aby zrozumieć, który z produktów SaaS przyniesie największe zyski, konieczne jest przeanalizowanie danych dotyczących przychodów.
Zgodnie z niedawnym raportem od Spendesk, przedsiębiorstwa i klienci końcowi wydadzą w tym roku aż 195,20 miliardów dolarów na usługi aplikacji w chmurze. Opierając się na takiej analizie, decyzja o inwestycji w ten sektor wydaje się być rozsądna.
Jak sztuczna inteligencja usprawnia analizę danych biznesowych?
Analiza danych oparta na sztucznej inteligencji wykorzystuje zaawansowane technologie obliczeniowe, takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, głębokie uczenie oraz sieci neuronowe do analizy surowych danych. Automatyzuje ona większość etapów związanych z analizą danych, umożliwiając użytkownikom uzyskanie potrzebnych informacji poprzez proste zapytania.
Analiza danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji eliminuje wiele przeszkód w procesie analizy danych biznesowych. Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji, pracownicy mogą wydawać polecenia w języku naturalnym i otrzymywać na ich podstawie istotne wnioski.
Spójrzmy na przykład na prostą analizę danych wykonaną przy użyciu ChatGPT:
Po wprowadzeniu przykładowych danych dotyczących wielkości sprzedaży, kosztu zakupu oraz ceny sprzedaży dla kilku smartfonów, narzędzie generatywnej sztucznej inteligencji przeanalizowało te informacje w mgnieniu oka, generując:
- Formułę do obliczania zysku netto na podstawie ceny zakupu i ceny detalicznej.
- Zyski z sprzedaży dla poszczególnych urządzeń.
- Sugestię, który produkt zapewni największy zysk.
Możesz zobaczyć przebieg rozmowy w tym linku do ChatGPT.
Podsumowując, narzędzia do analizy danych oparte na sztucznej inteligencji oferują:
- Analizę danych bez konieczności programowania.
- Możliwość uzyskania wartościowych wniosków przez każdego, kto ma podstawową wiedzę z zakresu matematyki i statystyki, a także orientuje się w zarządzaniu przedsiębiorstwem.
- Zmniejszenie zapotrzebowania na wyspecjalizowanych analityków i naukowców danych, co przekłada się na oszczędności kadrowe.
- Szybką eksplorację danych biznesowych, w celu odkrycia ukrytych wzorców i praktycznych spostrzeżeń, co w tradycyjnym podejściu zajęłoby miesiące.
Porównanie narzędzi do analizy danych AI z tradycyjnymi narzędziami
| Cechy i funkcjonalności | Narzędzia do analizy danych AI | Tradycyjne narzędzia do analizy danych |
|---|---|---|
| Personel | Nie wymagają dużego zespołu. Wystarczy kilku analityków lub naukowców danych. | Wymagają większej liczby pracowników w porównaniu do narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. |
| Praktyczne spostrzeżenia | Generują przydatne informacje szybciej i efektywniej, bez konieczności wcześniejszego programowania. Potrafią generować innowacyjne wnioski, których sami byśmy nie przewidzieli. | Wymagają wcześniejszego zaprogramowania procesu analizy, aby uzyskać użyteczne informacje. Analiza jest zależna od człowieka, operatora i programisty, przez co jest podatna na błędy. |
| Błędy | Narzędzia AI są wolne od błędów ludzkich i ryzyka, chyba że zawodzi programowanie zaplecza. | Tradycyjne narzędzia są zależne od operatora i programisty, a przez to podatne na błędy. |
| Adaptacyjność | Narzędzia do analizy danych AI są dynamiczne i elastyczne, szybko dostosowują się do zmieniających się modeli biznesowych. | Tradycyjne narzędzia są statyczne i nie zmieniają się, dopóki analitycy nie przeprogramują ich. |
| Generowanie wyników | Narzędzia AI bezpośrednio odpowiadają na pytanie dlaczego nastąpiła zmiana przychodów lub wydajności operacyjnej. | Narzędzia te odpowiadają głównie na pytania typu „jak”, a nie „dlaczego”. |
| Zależność od hipotezy | Narzędzia AI są oparte na danych, a nie hipotezach. | Tradycyjne narzędzia analizy danych często opierają się na wcześniej ustalonych hipotezach. |
| Planowanie projektu | Narzędzia te odpowiadają głównie na serię „Jakie pytania” w Twojej firmie, abyś mógł dowiedzieć się, „Dlaczego” | Wymaga zaplanowania szczegółowego projektu przed przystąpieniem do analizy danych. |
Teraz, gdy znasz już znaczenie analizy danych, przejdźmy do omówienia narzędzi, które możesz wykorzystać.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI to zaawansowana aplikacja, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostarczania cennych informacji biznesowych, stanowiąc centralne źródło danych. Wystarczy zadać pytanie, a to oprogramowanie wygeneruje interaktywne raporty wizualne, wykorzystując do tego nowoczesne narzędzia AI. Aplikacja oferuje rozbudowaną ochronę danych.
Umożliwia transformację surowych danych w atrakcyjne wizualizacje, a dzięki intuicyjnemu interfejsowi każdy może bez problemu tworzyć raporty. Power BI integruje się z różnymi aplikacjami, jak Power Apps, Power Automate, Dynamics 365, Azure, SharePoint, Excel, czy Salesforce, co przyspiesza proces podejmowania decyzji.
Zoho Analytics
Zoho Analytics to rozbudowane narzędzie analityczne, które pozwala na automatyczne generowanie wniosków. Posiada nawet asystenta konwersacyjnego opartego na sztucznej inteligencji, Zię. Za pomocą NLP, Zia w kilka sekund dostarcza kluczowe informacje biznesowe.
Wystarczy rozpocząć konwersację z Zią, aby uzyskać odpowiedzi na nurtujące pytania. Asystent pomoże Ci szybko podejmować decyzje biznesowe, dostarczając użyteczne informacje, takie jak kluczowe wskaźniki wydajności i zaawansowane wizualizacje.
Niezależnie od tego, czy chodzi o dane dotyczące sprzedaży, marketingu, czy finansów, narzędzie to zapewni Ci pełny obraz sytuacji. Dodatkowo, oferuje ono inteligentne interpretacje, sugestie, analizy predykcyjne i analitykę na żywo, a także wspiera integrację z ChatGPT.
Polymer Search
Polymer Search to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które umożliwia tworzenie przejrzystych pulpitów nawigacyjnych oraz raportów wydajności w kilka minut. Dzięki silnikowi analizy danych, narzędzie samo sugeruje formuły i elementy wizualizacji danych, które należy wykorzystać w raportach.
Narzędzie to zostało starannie dostosowane do potrzeb firm z branż takich jak e-commerce, operacje biznesowe, sprzedaż i marketing. Oferuje szeroką gamę integracji z różnymi źródłami danych, a lista ta jest stale aktualizowana. Możesz dostarczyć surowe dane w formatach XLS, CSV, Arkuszy Google oraz z platform takich jak Facebook Ads, Google Ads, Shopify, Jira i Linear.
Warto przeczytać: Narzędzia do raportowania reklam na Facebooku dla dynamicznego wzrostu.
Akkio
Akkio to narzędzie AI/ML do analizy danych, a także tworzenia modeli uczenia maszynowego do tworzenia własnych aplikacji AI.
Moduł Chat Data Prep ułatwia czyszczenie, porządkowanie i transformację nieprzetworzonych danych. Nie musisz pisać skomplikowanych skryptów w Pythonie ani zapytań SQL. Wystarczy poprosić Akkio o scalenie, konwersję formatów, a narzędzie zrobi resztę.
Moduł Chat Explore służy do przetwarzania języka naturalnego. Po załadowaniu danych z różnych źródeł, takich jak Salesforce, Big Query, Arkusze Google, możesz zapytać model AI o potrzebne informacje, na przykład „Jaka była sprzedaż w zeszłym roku?” lub „Jak radzi sobie Tom w zespole sprzedaży?”. Odpowiedzi są generowane szybko, w formie wykresów, tabel i pulpitów nawigacyjnych.
KNIME
KNIME to platforma analityczna typu open source. Możesz dostosować ją do swoich potrzeb. Posiada solidny system automatyzacji przepływu pracy, który przyspiesza proces gromadzenia, transformacji, analizy i wizualizacji danych.
Jednak moduły automatyzacji są dostępne tylko po wykupieniu subskrypcji. KNIME to dobre rozwiązanie dla osób poszukujących niedrogiej platformy do automatyzacji arkuszy kalkulacyjnych i rozwoju nauki o danych.
Insight7
Insight7 pomaga zrozumieć opinie o Twoich produktach lub usługach, zbierane bezpośrednio od klientów. Dzięki Insight7 nie musisz już analizować rozmów z klientami, transkrypcji rozmów telefonicznych. Wystarczy podłączyć źródła danych do tego narzędzia i zadawać pytania w języku naturalnym.
Narzędzie analizuje terabajty wywiadów, dane NPS, zgłoszenia do pomocy technicznej i transkrypcje rozmów. Następnie generuje wizualizacje danych wraz z sugestiami, jak udoskonalić produkt i zwiększyć zaangażowanie klientów.
Notably AI
Czy posiadasz dużą ilość danych z rozmów z klientami w mailach, transkrypcjach rozmów telefonicznych i czatach? Czy masz dane z wywiadów, grup fokusowych i opinii online? Wykorzystaj je z Notably AI, aby w kilka sekund uzyskać podsumowania i wnioski.
Dodatkowo, narzędzie to oferuje popularne szablony, jak wywiad z interesariuszem biznesowym, 4 What’s, Jobs to Done, dzięki czemu możesz od razu przejść do pozyskiwania potrzebnych informacji.
Kanaries
Czy prowadzisz małą firmę? Czy pracujesz w szkole lub na platformie edukacyjnej z zakresu analizy danych? A może prowadzisz duże przedsiębiorstwo, gdzie terabajty nieprzetworzonych danych leżą bezczynnie? Zacznij korzystać z Kanaries i zobacz różnicę w kilka minut, jeśli nie sekund.
Zaawansowany silnik analityczny przetwarza dostarczone dane i generuje profesjonalne analizy, wzorce, prognozy i sugestie, aby pomóc w rozwoju firmy.
Narzędzie posiada również moduły do automatycznego przygotowywania danych do projektów z zakresu data science. Jeśli posiadasz już dział analityczny, Kanaries może stać się jego częścią, wspomagając generowanie wartościowych wniosków.
AI Surge Cloud
AI Surge Cloud wspiera zespoły zajmujące się danymi w prowadzeniu badań i opracowywaniu praktycznych wniosków, oferując platformę danych o niskim kodzie. Głównym zastosowaniem tego narzędzia AI jest przygotowywanie i analiza danych. Działa ono jako platforma danych, którą można zastosować w każdej branży, takiej jak tworzenie oprogramowania, marketing, sprzedaż, handel detaliczny.
Oprócz platformy Data Fabric, narzędzie pomaga również tworzyć pulpity nawigacyjne do wizualizacji danych. Narzędzie wspomaga generowanie rekomendacji, analiz biznesowych i predykcyjnych, pobierając i transformując dane z różnych źródeł zewnętrznych.
Seek AI
Nie pozwól, aby bariery informacyjne ograniczały rozwój Twojej firmy. Wykorzystaj Seek AI do tworzenia innowacyjnych zapytań do baz danych opartych na sztucznej inteligencji, co usprawni Twoją analizę biznesową. Dzięki temu oprogramowaniu, zespoły analizy danych nie muszą już wysyłać zapytań ad hoc, a użytkownicy biznesowi mogą sami korzystać z danych.
Seek AI zapobiega podejmowaniu decyzji biznesowych opartych na trendach branżowych, bez dogłębnej analizy. Wykorzystuje wbudowaną, opatentowaną technologię Workflow, zapewniając wysoką dokładność analizy danych. Możesz bezpiecznie połączyć platformę z różnymi hurtowniami danych, takimi jak BigQuery, Snowflake, Redshift, AWS S3, SQL Server i Synapse.
Jak wybrać najlepsze narzędzie do analizy danych AI?
- Zastanów się nad złożonością i technologiami analizy danych, których będziesz potrzebować. Wybierz oprogramowanie, które jest w stanie sprostać tym wymaganiom.
- Upewnij się, że wybrane narzędzie AI zapewnia pełną prywatność danych. Nie powinno ono wysyłać Twoich danych do zewnętrznych programistów bez Twojej wiedzy i zgody.
- Ważne jest, aby narzędzie posiadało zaawansowane szyfrowanie danych i kontrolę dostępu opartą na rolach, co zapewnia bezpieczeństwo poufnych danych biznesowych.
- Przed ostatecznym wyborem narzędzia, przeprowadź dokładne testy w celu sprawdzenia jego dokładności.
- Upewnij się, że dostawca narzędzia oferuje pomoc techniczną i dostęp do rozbudowanej dokumentacji.
Podsumowanie
Mamy nadzieję, że po lekturze tego artykułu masz już wiedzę o narzędziach do analizy danych AI, które są obecnie na topie. Są to najlepsze dostępne narzędzia, które mogą zrewolucjonizować analizę danych w Twojej firmie. Wypróbuj te rozwiązania i wybierz to, które najbardziej odpowiada potrzebom Twojej organizacji.
Na koniec zachęcamy do zapoznania się z najlepszymi dodatkami do Arkuszy Google, które pomogą Ci w analizie danych.
newsblog.pl