Analitičar podataka koji koristi alate za AI analitiku na dva monitora u modernoj kancelariji.

10 najboljih alata za analitiku umjetne inteligencije koji su vam potrebni za unapređenje vaše strategije podataka

Alati za analitiku zasnovanu na umjetnoj inteligenciji . Od predviđanja u stvarnom vremenu do modela strojnog učenja, ovi alati pomažu tvrtkama da donesu preciznije odluke, pojednostave poslovanje i nadmaše konkurenciju.

Bez obzira da li ste iskusni stručnjak za podatke ili tek počinjete s analitikom, ovaj vodič otkriva 10 najboljih alata za analitiku zasnovanih na umjetnoj inteligenciji.

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Najbolji alati za izvještavanje zasnovani na umjetnoj inteligenciji za transformaciju vaše poslovne analitike
Otkrijte vodeće platforme za izvještavanje zasnovane na umjetnoj inteligenciji koje pretvaraju sirove podatke u praktične poslovne uvide u stvarnom vremenu.

🔗 Najbolji AI alati za analizu podataka – Otključavanje uvida uz analitiku zasnovanu na AI
Istražite najsavremenije AI analitičke alate koji pojednostavljuju vaš radni tok podataka i povećavaju efikasnost donošenja odluka.

🔗 Alati za predviđanje potražnje zasnovani na vještačkoj inteligenciji za poslovnu strategiju
Budite ispred konkurencije uz alate vještačke inteligencije koji predviđaju trendove potražnje, optimizuju zalihe i poboljšavaju strateško planiranje.


🏆 1. Tablo

🔹 Karakteristike:

  • Intuitivni interfejs za prevlačenje i ispuštanje.
  • Integracija podataka u stvarnom vremenu i interaktivne nadzorne ploče.
  • Predviđanja zasnovana na vještačkoj inteligenciji uz Einstein Discovery (integracija sa Salesforceom).

🔹 Prednosti: ✅ Vizualizira složene podatke bez napora. ✅ Omogućava ne-tehnološkim timovima samouslužnu analitiku. ✅ Poboljšava kolaborativno donošenje odluka u svim odjeljenjima.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Praćenje marketinških performansi.
  • Izvršne KPI kontrolne ploče.

🔗 Pročitajte više


⚡ 2. Power BI

🔹 Karakteristike:

  • Upiti na prirodnom jeziku (funkcija Pitanja i odgovori).
  • Besprijekorna integracija sa Microsoft 365 i Azureom.
  • Vizualni prikazi i prediktivna analitika pokretani umjetnom inteligencijom.

🔹 Prednosti: ✅ Uvidi u stvarnom vremenu na interaktivnim kontrolnim pločama. ✅ Poboljšano pripovijedanje s podacima. ✅ Skalabilnost na nivou preduzeća.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Prognoziranje prodaje.
  • Analiza ponašanja kupaca.

🔗 Pročitajte više


☁️ 3. SAS Viya

🔹 Karakteristike:

  • Napredne analitičke, umjetne inteligencije i strojnog učenja na jednoj ujedinjenoj platformi.
  • Arhitektura zasnovana na oblaku za skalabilnost i brzinu.
  • Vizualni cjevovodi i automatizirano obučavanje modela.

🔹 Prednosti: ✅ Pojednostavljuje implementaciju modela. ✅ Snažna podrška za upravljanje podacima i usklađenost. ✅ Idealno za analitiku velikih preduzeća.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Modeliranje rizika.
  • Prognoziranje lanca snabdijevanja.

🔗 Pročitajte više


🔥 4. Cigle podataka

🔹 Karakteristike:

  • Izgrađeno na Apache Sparku za munjevito brzu obradu velikih podataka.
  • Ujedinjena analitika i kolaborativne bilježnice.
  • Integracija AutoML-a i MLflow-a.

🔹 Prednosti: ✅ Bez napora se skalira s velikim opterećenjima podataka. ✅ Podstiče međufunkcionalnu saradnju. ✅ Ubrzava procese od podataka do donošenja odluka.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Eksperimenti mašinskog učenja.
  • ETL automatizacija.

🔗 Pročitajte više


🤖 5. Google Cloud AI platforma

🔹 Karakteristike:

  • Alati za kompletan životni ciklus razvoja strojnog učenja (ML).
  • AutoML, Vertex AI i usluge označavanja podataka.
  • Besprijekorna GCP integracija.

🔹 Prednosti: ✅ Demokratizuje vještačku inteligenciju za korisnike koji nisu tehnološki napredni. ✅ S lakoćom se nosi sa velikim implementacijama. ✅ Izuzetne performanse u oblaku.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Otkrivanje prevare u realnom vremenu.
  • Analiza raspoloženja kupaca.

🔗 Pročitajte više


🧠 6. IBM Watson Analytics

🔹 Karakteristike:

  • Kognitivno računarstvo s obradom prirodnog jezika.
  • Prediktivna analitika i automatska priprema podataka.
  • Vođeno istraživanje podataka.

🔹 Prednosti: ✅ Identifikuje trendove skrivene u vašim podacima. ✅ Interpretira i objašnjava uvide ljudskim jezikom. ✅ Dramatično smanjuje vrijeme analize.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Strateško poslovno planiranje.
  • Prognoziranje tržišta.

🔗 Pročitajte više


🚀 7. RapidMiner

🔹 Karakteristike:

  • Studio za nauku o podacima zasnovan na vizuelnom toku rada.
  • Alat za AutoML s funkcijom prevlačenja i ispuštanja.
  • Priprema podataka, modeliranje, validacija i implementacija na jednoj platformi.

🔹 Prednosti: ✅ Odlično za timove sa različitim tehničkim sposobnostima. ✅ Ugrađeno čišćenje i transformacija podataka. ✅ Snažna podrška zajednice otvorenog koda.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Modeliranje odliva kupaca.
  • Prediktivno održavanje.

🔗 Pročitajte više


🌐 8. Alteryx

🔹 Karakteristike:

  • Automatizacija analize podataka s malo koda/bez koda.
  • Spajanje prostornih i demografskih podataka.
  • Alati za prediktivno modeliranje i uvidi u stvarnom vremenu.

🔹 Prednosti: ✅ Pojednostavljuje repetitivne zadatke. ✅ Osnažuje poslovne korisnike analitičkim supermoćima. ✅ Nudi brzo vrijeme potrebno za uvid.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Optimizacija marketinške kampanje.
  • Operativna analitika.

🔗 Pročitajte više


💡 9. H2O.ai

🔹 Karakteristike:

  • Platforma za strojno učenje otvorenog koda.
  • AutoML sa objašnjivošću (H2O Driverless AI).
  • Interpretabilnost modela i fleksibilnost implementacije.

🔹 Prednosti: ✅ Pruža visokoučinkovite modele s transparentnošću. ✅ Lako se skalira na različitim platformama. ✅ Snažna podrška zajednice i preduzeća.

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Kreditni bodovanje.
  • Predviđanje zahtjeva za osiguranje.

🔗 Pročitajte više


🧩 10. NOŽ

🔹 Karakteristike:

  • Modularni tokovi rada za analizu podataka.
  • Napredne integracije strojnog učenja i dubokog učenja.
  • Otvorenog koda sa ekstenzijama koje pokreće zajednica.

🔹 Prednosti: ✅ Kombinuje okruženja bez koda i ona prilagođena kodu. ✅ Besprijekorno premošćuje inženjerstvo podataka i nauku. ✅ Snažna proširivost putem dodataka (plug-inova).

🔹 Primjeri upotrebe:

  • Normalizacija podataka.
  • Napredna analitika klastera.

🔗 Pročitajte više


📊 Tabela poređenja: Pregled alata za analitiku umjetne inteligencije

Alat AutoML Cloud-Native Low-Code NLP upit Najbolje za
Tablo ✔️ ✔️ ✔️ Vizualizacija i poslovno savjetovanje
Power BI ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Poslovna inteligencija
SAS Viya ✔️ ✔️ ✔️ Napredna analitika preduzeća
Cigle podataka ✔️ ✔️ Veliki podaci i ML procesi
Googleova umjetna inteligencija ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ML od početka do kraja
IBM Watson ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ Prediktivna i kognitivna analitika
RapidMiner ✔️ ✔️ ✔️ Vizualna nauka o podacima
Alteryx ✔️ ✔️ ✔️ Automatizacija radnog toka
H2O.ai ✔️ ✔️ Transparentno ML modeliranje
NOŽ ✔️ ✔️ ✔️ Tok rada i modularna analitika

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

Nazad na blog