Narzędzia prognostyczne oparte na sztucznej inteligencji (AI) i rozwiązania do analizy predykcyjnej to jedne z najwspanialszych narzędzi dostępnych dla organizacji każdej wielkości, które zapewniają wgląd w przyszłość. Są częścią szerszej dziedziny analizy danych i identyfikują wzorce, które są przydatne w podejmowaniu decyzji.
W handlu elektronicznym narzędzia prognostyczne AI mogą być wykorzystywane do analizowania danych klientów, podczas gdy branża marketingowa i ubezpieczeniowa mogą wykorzystywać je do analizowania ratingów kredytowych i identyfikowania oszukańczych działań. To tylko kilka z wielu branż, które zostały zrewolucjonizowane przez narzędzia prognostyczne AI.
Oto spojrzenie na 9 najlepszych narzędzi do prognozowania AI dostępnych na rynku:
1. Chmura analityczna SAP
SAP jest jedną z największych międzynarodowych firm programistycznych. Jego poprzednia platforma analityczna, SAP Analityka predykcyjna, zostało stopniowo włączone do większej platformy Cloud Analytics firmy.
Nowa platforma działa w oparciu o sztuczną inteligencję i służy do udoskonalonego planowania biznesowego i prognozowania oraz może działać na wszystkich urządzeniach. Jest łatwo skalowalny, co oznacza, że mogą z niego korzystać organizacje różnej wielkości. Dzięki rozszerzonej analityce firma może wykorzystywać NLP do uzyskiwania informacji z dużych zbiorów danych, podczas gdy uczenie maszynowe automatyzuje przepływy pracy w celu identyfikowania relacji i wzorców.
Oto niektóre z aplikacji SAP:
- Data mining
- Analityka predykcyjna
- Rozszerzona analityka
- Prognozy
- Business Intelligence
2. Zaawansowane analizy SAS
SAS, kolejna międzynarodowa firma programistyczna, oferuje wysoko oceniane oprogramowanie analityczne. SAS Advanced Analytics to kompletny zestaw narzędzi do analizy predykcyjnej.
Może uprościć dane poprzez eksplorację danych przed przejściem do modelowania danych i oferuje analizę statystyczną. SAS Advanced Analytics wykorzystuje również narzędzia prognostyczne do automatycznego generowania modeli dla przyszłych prawdopodobieństw.
Oto niektóre zastosowania SAS:
- Analiza tekstu
- Analiza statystyczna
- Prognozy
- Analiza predykcyjna
3. Alteryx
Alteryx jest liderem danych w Magicznym Kwadracie Gartnera nauka i uczenie maszynowe. Jej topowym produktem jest platforma APA, czyli automatyzacja procesów analitycznych, która łączy data science z analityką predykcyjną.
Alteryx jest skierowany do osób nieprogramujących, dostarczając setki „elementów konstrukcyjnych” automatyzacji i może przekształcić duże zbiory danych w spostrzeżenia, które pomagają w procesie podejmowania decyzji. Jest to również dobre narzędzie do współpracy, umożliwiające zespołom dzielenie się spostrzeżeniami.
Oto niektóre z zastosowań Alteryx:
- Nauka o danych
- Analityka biznesowa
- Dane nieustrukturyzowane
- Analiza sentymentów
4. RapidMiner
RapidMiner to kolejne jedno z najlepszych narzędzi do prognozowania AI. Platforma kompleksowej analizy danych, RapidMiner, wykorzystuje modelowanie danych i uczenie maszynowe, aby zapewnić szczegółową analizę predykcyjną.
Platforma wykorzystuje interfejs „przeciągnij i upuść” i ma bibliotekę ponad 1,500 algorytmów, które można zastosować do danych. To także mocne narzędzie do wizualizacji danych, co pozwala zobaczyć przyszłe skutki decyzji biznesowych.
Oto niektóre zastosowania RapidMiner:
- Modelowanie danych
- Wizualizacja danych
- Algorytmy uczenia maszynowego
5. IBM SPSS
SPSS to rozwiązanie IBM do obsługi statystyk i produktów, które specjalizuje się w zaawansowanych analizach statystycznych. Jego dwa moduły to SPSS Statistics i SPSS Modeler. Ten pierwszy przeprowadza analizy predykcyjne, łącząc analizę ad hoc, testowanie hipotez i analizę geoprzestrzenną.
SPSS Modeler jest bardziej otwarty i zamienia analizę predykcyjną w graficzne wizualizacje, umożliwiając identyfikację wzorców i anomalii w danych.
Oto niektóre zastosowania IBM SPSS:
- Analiza statystyczna
- Modelowanie danych
- Wizualizacje
6. Punktowe ognisko TIBCO
TIBCO Spotfire wykorzystuje wiele narzędzi do pracy na dużych zbiorach danych i jest łatwym w użyciu narzędziem dla każdego. Dzięki przewidywaniom jednym kliknięciem oferuje zaprogramowane sposoby klasyfikowania i grupowania danych.
TIBCO Spotfire pokazuje również zależności i przeprowadza prognozy, a także tworzy przydatne wizualizacje danych.
Oto niektóre zastosowania TIBCO Spotfire:
- Analityka predykcyjna
- Wizualizacja danych
- Prognozy
- Klasyfikacja i grupowanie
7. H2O.ai
Platforma typu open source, H2O.ai, oferuje wiele narzędzi do analizy biznesowej, które opierają się na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym (ML). H2O Driverless AI ma na celu naukowcy danych, natomiast H2O AutoML jest skierowany do osób nietechnicznych. Oferuje również różne szablony dla różnych branż.
Oto niektóre branże, które najlepiej pasują do H2O.ai:
- Enterprise
- Startups
- Marketing
- Finanse
- Ubezpieczenia
- Zdrowie
8. ibi WebFOCUS
Information Builders (ibi) oferuje platformę analityczną WebFOCUS, która jest narzędziem samoobsługowym. Każdy może uzyskać do niego dostęp za pośrednictwem przeglądarki internetowej i składa się z wielu baz danych. Za pośrednictwem platformy możesz monitorować i śledzić różne wskaźniki KPI, a także oferuje przydatne interaktywne pulpity nawigacyjne. Niektóre z jego innych narzędzi analitycznych obejmują rozwiązania dla opieki zdrowotnej, finansów, handlu detalicznego i logistyki, a platforma jest niezwykle elastyczna, co jest korzystne dla małych firm, które chcą zwiększyć skalę.
Oto niektóre z zastosowań ibi WebFOCUS:
- Praca drużynowa
- Monitorowanie KPI
- Interaktywne pulpity nawigacyjne
9. Emcień
Ostatnim narzędziem na naszej liście jest Emcien, które posiada platformę o nazwie EmcienPatterns zbudowaną na dwóch silnikach. Mechanizm analizy wykorzystuje dane do identyfikowania wzorców przed przekazaniem ich do mechanizmu przewidywania.
W silniku Prediction podejmowanie decyzji odbywa się dalej, a praktyczne spostrzeżenia są aktualizowane w czasie rzeczywistym. Obejmuje wizualizację danych i analizę wykresów oraz zapewnia ważone prognozy i oceny podobieństwa. Emcien jest w stanie obsłużyć nieustrukturyzowane dane i brudne dane bez konieczności przygotowania.
Oto niektóre zastosowania Emcien:
- Podejmowanie decyzji
- Zatrzymanie klienta
- Dostawa na czas
- Wizualizacja danych i analiza wykresów
Chociaż wielu liderów biznesu może myśleć, że potrzebują dużej ilości pieniędzy lub dobrze wyposażonego zespołu analityków danych, aby wykorzystać te narzędzia, nie zawsze tak jest. Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi, które mogą pomóc firmie stać się opartej na technologii i przygotowanej na przyszłość sztucznej inteligencji.
Te 9 najlepszych narzędzi do prognozowania AI ma kluczowe znaczenie dla każdej wielkości organizacji, która chce przenieść swoje możliwości danych na wyższy poziom.
Dodaj komentarz