Viisi parasta tekoälytyökalua datan analysointiin | Tekoäly liiketoiminnassa #84

Miten tekoäly muuttaa datan analysoinnin tiedoksi?

Big Data viittaa suuriin ja monimutkaisiin tietoaineistoihin, joita ihmisten on vaikea hallita. Tässä tekoäly tulee apuun ratkaisuilla, jotka eivät ainoastaan käsittele niiden määrää, vaan myös helpottavat tiedon poimimista, käsittelyä ja analysointia.

Esimerkiksi tekoälyn datan analysointityökalu, kuten ChatGPT Plus, johon on liitetty asiakirjojen analysointimoduuli, voi analysoida asiakastietoja ja luoda henkilökohtaisia markkinointiviestejä näiden tietojen perusteella, mikä auttaa parantamaan kampanjoiden tehokkuutta. Alustat kuten Tableau puolestaan käyttävät tekoälyä luodakseen edistyneitä datavisualisointeja, jotka auttavat tunnistamaan trendejä, jotka voivat olla relevantteja tuotteen tai palvelun kehittämisessä.

Tiedon muuttamisessa tiedoksi tekoäly mahdollistaa:

• ennustavan mallintamisen – tekoäly voi tehdä ennusteita, analysoida mahdollisia skenaarioita ja määrittää suotuisimmat lopputulokset,
• segmentointianalyysin – tekoälyn ansiosta on mahdollista tarkasti tunnistaa kohderyhmät, mikä vaikuttaa merkittävästi markkinointikampanjoiden tehokkuuteen,
• datapuhdistuksen – parhaat tekoälytyökalut datan analysointiin tunnistavat ja korjaavat automaattisesti tietovirheet, säästäen analyytikon aikaa,
• datavisualisoinnin – työkalut kuten Power BI mahdollistavat interaktiivisten kaavioiden ja raporttien luomisen, mikä helpottaa trendien ymmärtämistä.

Käyttämällä näitä huipputason tekoälytyökaluja yritykset voivat tehdä parempia liiketoimintapäätöksiä perustuen vankkaan datan analysointiin.

Tekoälyn käytön keskeiset hyödyt datan analysoinnissa

Automaatio ja ennustava datan analysointi ovat kaksi pääetua tekoälyn käytössä. Automaatio vapauttaa analyytikot toistuvista tehtävistä, jolloin he voivat keskittyä strategiaan. Tekoälyllä ei ole inhimillistä puolueellisuutta, ja se voi käsitellä tietoa uskomattomalla nopeudella, ennustaa kampanjoiden tuloksia ja tarjota ennakoivia näkemyksiä.

Tekoälyn käytön hyödyt datan analysoinnissa ovat ensisijaisesti:

• ajan ja resurssien säästäminen, joita voidaan käyttää strategiseen analyysiin ja asianmukaisten toimenpiteiden toteuttamiseen,
• datan analysoinnin standardointi, joka mahdollistaa datan seuraamisen ilman erikoistaitojen hankkimista datan käsittelyssä ja analysoinnissa,
• virheiden minimointi datan analysoinnissa lataamalla tiedostoja suoraan työkalulle, mikä tekee datan analysoinnista luotettavampaa.

Parhaat tekoälytyökalut datan analysointiin

Oikean tekoälytyökalun valinta datan analysointiin voi vaikuttaa merkittävästi liiketoiminnan menestykseen. Tässä on yleiskatsaus parhaista markkinoilla olevista tekoälytyökaluista.

ChatGPT Plus

Parhaiten tunnettu tehokas tekoälyn kielimalli, jonka on kehittänyt OpenAI, voi:

• luoda tekstiä ja kuvia,
• analysoida tietoa, ja
• vastata kysymyksiin luonnollisella kirjoitetulla ja puhutulla kielellä.

Plus-, Team- ja Enterprise-suunnitelmissa saatavilla olevassa maksullisessa versiossa sitä voidaan käyttää raporttien automatisointiin tai analyyttisten skriptien luomiseen datan muuntamiseksi Pythonissa tai R:ssä luonnollisen kielen komentoja käyttäen.

ChatGPT:n kyky liittää tiedostoja kehotteeseen mahdollistaa “keskustelun datan kanssa”, mikä tekee siitä yhden parhaista tekoälytyökaluista. Sen tarkkuus käyttäjän ohjeiden noudattamisessa on keskeinen etu, kun taas haittapuolena on tarve valmistella dataa analysointia varten muiden ohjelmistojen avulla.

Kuitenkin ChatGPT pystyy käsittelemään:

• toistuvia rivejä,
• puuttuvia tietoja,
• yksikköinconsistenssejä,
• poikkeamien tunnistamista,
• virheiden tarkistamista, ja myös
• datapuhdistusta, esikäsittelyä, analysointia ja visualisointia.

Tekoäly toimii hyvin rakenteellisen datan kanssa. Voit ladata Excel- tai CSV-tiedostoja ja ohjata ChatGPT:tä kuvaamaan, käsittelemään, analysoimaan, visualisoimaan ja tulkitsemaan tietoja.

Tableau

Tableau on alusta datan analysointiin ja visualisointiin. Se mahdollistaa monimutkaisten tietoaineistojen helpon tulkinnan. Sen intuitiivisen käyttöliittymän ansiosta käyttäjät voivat luoda edistyneitä koontinäyttöjä ilman ohjelmointitaitoja.

Tableau sisältää “Kysy dataa” -ominaisuuden, joka mahdollistaa käyttäjien muotoilla kyselyitä luonnollisella kielellä ja luo sitten automaattisesti sopivia datavisualisointeja. Tämä ominaisuus käyttää tekoälyä käyttäjän kyselyn tulkitsemiseen ja datalähtöisen vastauksen antamiseen. Tableau tarjoaa myös muita tekoälypohjaisia ominaisuuksia, kuten “Selitä dataa”, joka suorittaa automaattisesti datan analysoinnin ja tarjoaa arvokkaita näkemyksiä.

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

Power BI

Power BI on Microsoftin tuote, joka integroi tekoälyn syvällisen analyysin ja datavisualisoinnin tarjoamiseksi. Siinä on tekoälypohjaisia ominaisuuksia, kuten AI Insights, jotka mahdollistavat käyttäjien löytää piilotettuja kaavoja ja suhteita datassa.

Power BI tarjoaa kattavan joukon tekoälypohjaisia työkaluja datan tehokkaaseen ja helppoon rikastamiseen valmiiden tai mukautettujen koneoppimismallien avulla. Tekoäly Microsoft Power BI:ssä, joka tunnetaan nimellä AI Insights, mahdollistaa:

• tunneanalyysin tekstissä,
• avainsanojen ja -lauseiden poiminnan,
• kielen tunnistamisen, ja
• erityisnimien tunnistamisen.

Sitä käytetään asiakasarvioiden analysoimiseen, avainsanojen automaattiseen tunnistamiseen tuotearvioissa, sähköpostien kielen tunnistamiseen ja ihmisten, organisaatioiden ja paikkojen nimien tunnistamiseen sanomalehtijutuissa. Power BI mahdollistaa myös kuvien käsittelyn, mukaan lukien kuvien automaattisen merkitsemisen ja luokittelun niiden sisällön kuvaavilla tunnisteilla. Sitä käytetään tuotteen kuvien luokittelemiseen, maisemien tai eläinkuvien merkitsemiseen, kasvojen tai logojen tunnistamiseen ja kuvien kohtauksen kuvaamiseen. Lisäksi Power BI on integroitu Azureen, mikä antaa pääsyn edistyneisiin analytiikkamalleihin ja pilvitoimintoihin.

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

Microsoft Excel

Toinen Microsoftin työkalu, joka on erinomainen datan analysointiin, on Excel, jota tehostaa Microsoft 365 Copilot. Tämä paketti on yksi parhaista saatavilla olevista tekoälytyökaluista, ja siinä on kykyjä visualisointien ja datakyselyjen luomiseen luonnollisella kielellä. Excel, jota tehostaa tekoäly, on saatavilla Microsoft 365 -tilaajille, alkaen 99 dollarista vuodessa.

Polymer

Polymer on älykäs datan analysointiratkaisu (BI), joka ei vaadi monimutkaista konfigurointia tai jyrkkää oppimiskäyrää. Se mahdollistaa visualisointien luomisen, koontinäyttöjen rakentamisen ja datan esittämisen minuuteissa. Tässä ovat sen keskeiset ominaisuudet ja hyödyt:

• helppo datan integrointi — Polymer mahdollistaa tietoaineistojen helpon siirtämisen niiden tutkimisen ja visualisoinnin aloittamiseksi. Ei tarvita teknisiä taitoja.
• näkemyksien automatisointi — tämä erinomainen työkalu käyttää tekoälyä automaattisesti luodakseen näkemyksiä datasta, kuten trendeistä, kaavoista, poikkeamista ja ennusteista. Käyttäjät voivat myös esittää kysymyksiä luonnollisella kielellä ja saada vastauksia kaavioiden ja taulukoiden muodossa,

Tärkeää on, että jos et ole vakuuttunut, Polymer tarjoaa ilmaisen 14 päivän kokeilujakson. Hinnoittelusuunnitelmat alkavat 9 dollarista kuukaudessa käyttäjää kohti. Sen kehittäjät ovat myös varmistaneet, että visualisointeja ja koontinäyttöjä voidaan helposti jakaa ja kommentoida, sekä viedä ja upottaa verkkosivuille tai esityksiin.

Lähde: Polymer (https://www.polymersearch.com/)

Mitkä liiketoiminta-alueet hyötyvät eniten datan analysoinnista

Erilaiset liiketoiminta-alueet voivat hyödyntää datan analysointia saadakseen kilpailuetua ja ymmärtääkseen paremmin markkinoita ja asiakkaita. Tässä on muutama esimerkki:

1. Markkinatrendien ennustaminen tekoälyn avulla – työkalut kuten ChatGPT voivat auttaa pieniä yrityksiä ennustamaan trendejä, mikä on ratkaisevan tärkeää niiden kehitykselle ja sopeutumiselle muuttuviin markkinaolosuhteisiin.
2. Tekoäly kilpailuanalyysissä – tekoälytyökaluja voidaan käyttää kilpailijoiden toimien analysoimiseen, mikä mahdollistaa oman liiketoimintastrategian optimoinnin.
3. Asiakkaan ymmärtäminen – segmentointi ja tekoälyn datan analytiikka auttavat analysoimaan suuria tietoaineistoja, mikä on erityisen hyödyllistä pienille yrityksille, joilla on rajalliset resurssit. Esimerkiksi Polymer segmentoi automaattisesti asiakkaita heidän verkkotoimintansa perusteella.
4. Automaattinen raporttien luominen – säästää aikaa ja resursseja automatisoimalla raportointiprosessin, mikä mahdollistaa yritysten keskittymisen muihin liiketoiminnan keskeisiin alueisiin. Esimerkiksi Microsoft Excel voi automaattisesti luoda myyntiraportteja CRM-järjestelmän tiedoista.

Yhteenveto

Käyttämällä parhaita tekoälytyökaluja datan analysoinnissa yritykset voivat paitsi lisätä tehokkuuttaan myös löytää uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja ymmärtää asiakkaitaan paremmin. Kaikki tämä kääntyy paremmiksi päätöksiksi ja vahvemmaksi asemaksi markkinoilla. Tekoälyn tuominen analytiikkaprosessiin on askel, joka voi tuoda konkreettisia etuja yrityksille ja auttaa niitä saavuttamaan pitkäaikaista menestystä.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.