AI データ分析の進歩と、依然として代理店が必要な理由

公開: 2023-09-19

毎週さまざまなツールがリリースされるため、AI の世界の進歩を常に最新の状態に保つことがますます困難になってきています。 1 つのアグリゲーターからリリースされたツールの量を見るだけでも、進歩のスピードが驚くべきものであることがわかります。

2022 年 11 月に ChatGPT がリリースされたことにより、市場に投入されるツールが月ごとに大幅に急増していることがわかります (ただし、現在は状況が鈍化し始めているようです)。

大規模言語モデル (LLM) が「世に出た」現在、世界中で何千人もの開発者があらゆる業界の変化を推進しています。 生産性と生産性を大幅に向上させる非常に便利なツールがいくつか市場に出てきていますが、その一方で、一見存在理由が不明なツールも同じくらい多くあります。

私たち Semetrical が特に興味を持っている分野の 1 つはデータ分析です。 これは当社の既存クライアントの仕事の大部分を占める分野であり、私たちがチームとして本当に情熱を注いでいる分野です。しかし、これは明らかに AI が仕事として飲み込むであろう別の分野です。

しかし、AI とコンテンツに対する私たちの考え方と同様に、AI は個人の生産性を大幅に向上させ、創造的な取り組みをサポートすることができますが、人間を完全に置き換えるべきではありません。 (私たちの小さな信条は、 「人間は AI に置き換わることはありません。AI の使い方を知っている人間が置き換わります。」です。 )

そうは言っても、小規模なマーケティングチームを支援する優れたツールがいくつかあります。ここでは、市場で販売されている優れた製品のいくつかを紹介します。

データ分析 AI ツールのレビュー:

DataSquirrel.ai

DataSquirrel.ai は、ユーザーが自動洞察を生成し、データのパターンと傾向を即座に確認できる AI を活用したデータ分析ツールです。

長所

使いやすさ: DataSquirrel.ai の使いやすさは多くのユーザーから高く評価されています。
自動インサイト: このツールは自動インサイトを生成するため、ユーザーの時間と労力を節約できます。
クイック分析: ユーザーはデータを迅速に分析し、パターンと傾向を確認できます。
手頃な価格: 価格設定は柔軟で手頃な価格です。

短所

機能が制限されている: 一部のユーザーは、このツールには他のデータ分析ツールと比べて機能が制限されていると指摘しています。
自動化の失敗: キャプチャなどの Web サイトの制限により、自動化が失敗する可能性があります。
統合の問題: DataSquirrel.ai を他のアプリと統合するには、時間がかかる場合があります。

最も有用な使用例

DataSquirrel.ai は、ホテルの価格情報の特定、解約防止のための予測、学術 Web サイトからのデータ抽出など、さまざまなユースケースに役立ちます。このツールは、手動分析に多くの時間を費やすことなく、データを迅速に分析して洞察を得る必要があるユーザーに最適です。また、柔軟な価格設定オプションを備えた手頃な価格のデータ分析ツールを探しているユーザーにとっても良いオプションです。

回答ロケット.com

AnswerRocket は、自然言語処理と自動化を活用して、数秒で詳細な洞察と視覚化を提供する、AI を活用したビジネス分析プラットフォームです。

長所

ユーザーフレンドリーなインターフェイス: ユーザーは、AnswerRocket のフレンドリーで直感的なインターフェイスを高く評価しています。
高速分析: このツールは、超高速の高度な分析とビジネスインテリジェンスを提供します。
自然言語クエリ: ユーザーは平易な言語で質問し、関連する洞察を得ることができます。
カスタムモデル: AnswerRocket を使用すると、ユーザーはカスタムモデルを公開し、ビジネスチームがアクセスできるようになります。

短所

データソースの制限: 一部のユーザーは、AnswerRocket には特定のデータソースとの統合に関して制限がある可能性があると指摘しています。
学習曲線: ユーザーがプラットフォームとその機能に慣れるまでに時間がかかる場合があります。
価格設定: AnswerRocket の価格体系は、すべての予算に適しているわけではありません。

最も有用な使用例

AnswerRocket は、さまざまな使用例に役立つ強力なツールです。これにより、企業は企業データについて自然言語で質問し、実用的な洞察を得ることができます。これは、広範な技術知識を必要とせずにデータを迅速に分析し、データに基づいた意思決定を行いたいユーザーにとって特に価値があります。 AnswerRocket の視覚化を生成し、高速分析を提供する機能は、さまざまな業界の企業にとって有益です。

IBMワトソン

IBM Watson Analytics は、ユーザーがデータを迅速かつ簡単に分析し、洞察を得ることができる AI を活用したビジネス分析ツールです。

長所

使いやすさ: 多くのユーザーが、IBM Watson Analytics の使いやすさと直感的なインターフェイスを高く評価しています。
AI を活用した洞察: このツールは AI を活用した洞察を生成し、ユーザーの時間と労力を節約できます。
カスタマイズ可能なダッシュボード: ユーザーはカスタマイズ可能なダッシュボードを作成して、データと洞察を簡単に視覚化できます。
他の IBM ツールとの統合: IBM Watson Analytics は、IBM Watson Studio や IBM Watson Discovery などの他の IBM ツールと統合できます。

短所

価格設定: IBM Watson Analytics の価格体系は、すべての予算に適しているとは限りません。
学習曲線: ユーザーがプラットフォームとその機能に慣れるまでに時間がかかる場合があります。

最も有用な使用例

IBM Watson Analytics は、顧客データの傾向とパターンの特定、売上予測、マーケティングキャンペーンの最適化など、さまざまなユースケースに役立ちます。このツールは、手動分析に多くの時間を費やすことなく、データを迅速に分析して洞察を得る必要があるユーザーに最適です。他の IBM ツールと統合できる強力なデータ分析ツールを探しているユーザーにとっても良いオプションです。

Rapidminer.com

RapidMiner は、分析と機械学習のためのさまざまな機能を提供するデータサイエンスおよびデータマイニングプラットフォームです。

長所

使いやすさ: RapidMiner は、そのユーザーフレンドリーなインターフェイスと直感的なプラットフォームで高く評価されています。
包括的な分析: このツールを使用すると、ユーザーは複数の機械学習モデルを実行し、統計分析を実行し、探索的データ分析 (EDA) を実行できます。
自動化: RapidMiner は自動化機能を提供し、ユーザーがデータプロセスとワークフローを合理化できるようにします。
データ抽出: ユーザーは、RapidMiner が学術 Web サイトを含むさまざまなソースからデータを抽出するのに便利であると感じています。

短所

制限されたデータソース: 一部のユーザーは、RapidMiner には特定のデータソースとの統合に関して制限がある可能性があると指摘しています。
学習曲線: ユーザーがプラットフォームとその機能に慣れるまでに時間がかかる場合があります。
価格設定: RapidMiner の価格構造は、すべての予算に適しているわけではありません。

最も有用な使用例

RapidMiner は、クラスタリング、チャーン防止、予測モデリングなどのさまざまなユースケースに役立ちます。このツールは、機械学習と分析を活用してデータから洞察を得たいユーザーにとって特に価値があります。 RapidMiner の自動化機能とデータ抽出機能により、RapidMiner はさまざまな業界のユーザーにとって多用途のツールになります。

オルタリックス.com

Alteryx は、データ分析、機械学習、自動化のためのさまざまな機能を提供する分析およびデータサイエンスプラットフォームです。

長所

包括的な分析: Alteryx は、データ統合、データ準備、機械学習などの幅広い分析機能を提供します。
自動化: このプラットフォームは、ユーザーが分析プロセスとワークフローを合理化できる自動化機能を提供します。
ユーザーフレンドリーなインターフェイス: Alteryx は、そのユーザーフレンドリーなインターフェイスとドラッグアンドドロップ機能で高く評価されています。
コミュニティサポート: Alteryx には、知識やリソースを共有する強力なユーザーコミュニティがあります。

短所

学習曲線: ユーザーがプラットフォームとその機能に慣れるまでに時間がかかる場合があります。
価格設定: Alteryx の価格体系は、すべての予算に適しているわけではありません。
制限されたデータソース: 一部のユーザーは、Alteryx には特定のデータソースとの統合に関して制限がある可能性があると指摘しています。

最も有用な使用例

Alteryx は、データ統合、データ準備、予測モデリング、機械学習など、さまざまなユースケースに役立ちます。このプラットフォームは、高度な分析を活用してデータプロセスを自動化したいユーザーにとって特に価値があります。 Alteryx のドラッグアンドドロップインターフェイスと広範なツールライブラリにより、Alteryx はさまざまな業界のユーザーにとって多用途なツールとなっています。

では、誰もが AI データ分析を使用すべきでしょうか?

AI データ分析ツールは企業に多くのメリットをもたらし、データの管理、分析、解釈の方法に革命をもたらします。 AI データ分析ツールが企業にとって良いものである理由は間違いなくたくさんあります。

効率性: AI ツールは手動タスクと時間のかかるプロセスを自動化し、企業がより効率的にデータを分析できるようにします。テクノロジーにあまり精通していない人にとって、日常的なタスクを自動化できることで、戦略と創造性を倍増させることができ、貴重な時間とリソースが節約され、チームが戦略的な意思決定に集中できるようになります。
インサイト: AI を活用した分析ツールは、高度なパターン検出、自然言語クエリと生成、組み込み分析機能を提供します。自分のスキルセット内にデータ分析が不足している可能性があるが、より効率化するためにデータ分析が切実に必要としている小規模なマーケティングチームにとって、これらのツールを使用すると、データからより深い洞察を得ることができ、通常なら何時間もかかるような傾向を特定し、データに基づいた意思決定を行うことができます。リアルタイムの洞察について。
コラボレーション: チームが独自の分析を実行できるようになれば、これらの洞察を社内で共有してビジネス上の意思決定を支援できるため、コラボレーションがはるかに簡単になります。さまざまなレベルの技術的専門知識を持つビジネスアナリストとユーザーが協力して、洞察を共有し、より簡単に仮説を立て、複数のテストを実行できるようになりました。これらはすべて、他の方法では発見されなかったデータに基づいています。
高度な分析と視覚化: 予測分析は、より多くの LLM の開発のおかげで状況を大きく変えました。このタイプの機能は、あらゆる場所のチームを支援します。しかし、自分の主張を理解できることが非常に重要であるため、データの視覚化は AI のさらなる進歩の好例となります。インタラクティブなダッシュボードやレポートから、複雑なデータのスマートな視覚化に至るまで、AI データ分析ツールは真価を発揮しつつあります。
データ管理の合理化: これは、これらの分析ツールの開発により確かに前向きに捉えられるものですが、多くの既製ツールではデータのフォーマットが依然として問題となっています。ただし、企業はさまざまなソースからデータにアクセスして分析できるため、データの一貫性と正確性をはるかに簡単に確保できます。
費用対効果: AI データ分析ツールは、プロセスを自動化し、手動によるデータ分析の必要性を減らすことでコストを削減できます。また、柔軟な価格オプションも提供しているため、企業はニーズと予算に基づいて最適なプランを選択できます。

これらのツールは (ほとんどが) 直感的に使用できるため、誰でも簡単に複雑なデータセットにアクセスし、そこから戦略的な意思決定を行うことができます。少なくともそれがトップレベルの見出しです。しかし、今日のデータ主導のビジネス環境であらゆる企業が競争力を維持するには、これらのツールを効率的に使用し、そこから吐き出される分析を検証できることが不可欠です。

「私たちは、クライアントに最も適切な分析ソリューションを提供するためにプロセスを継続的に適応させています。 AI テクノロジーのブームに伴い、当社のスペシャリストは常に新しい戦略を採用し、クライアントがデータを活用する方法を見つけています。 」

Danny Smith 氏、シニア分析マネージャー

データ分析を支援する代理店が依然として必要な理由

史上最大の AI 技術スタックを持っている可能性がありますが、それを使用する人々がデータ分析の基本原則を理解していなければ、使用される前に戦略的決定に欠陥がある可能性があります。

AI データ分析ツールの利点にもかかわらず、企業が認識すべき欠点がいくつかあります。すべてではありませんが、AI データ分析ツールを選択する際に注意すべき重要な領域の一部を以下に示します。

機能が制限されている: 一部の AI データ分析ツールには、他のデータ分析ツールと比べて機能が制限されている場合があります。これは通常、無料バージョンのツールに当てはまりますが、より複雑な分析要件がある場合は常に考慮する必要があります。
統合の問題: 多数のデータソースを使用している場合は、分析ニーズの統合要件を理解することが重要です。一部の AI データ分析ツールには、他のアプリやデータソースとの統合に問題がある場合があり、これは、たとえば CRM、Web サイト、製品データの組み合わせを検討している企業にとっては課題となる可能性があります。
学習曲線: これが Semetrical が強調する最大のポイントです。分析の専門家として、私たちは何百ものツールに精通していますが、新しいキットの場合と同様に、新しいツールを初めて使用するときは常に学ぶべきことが存在します。これは、手動分析 (多くの企業の要件) に多くの時間を費やすことなく、データを迅速に分析して洞察を得る必要がある企業にとっては不利になる可能性があります。
価格設定: 一部の AI データ分析ツールの価格構造は、すべての予算に適しているわけではありません。エンタープライズソリューションは通常、大企業 (および予算) でのみ実行可能であるためです。私たちの多くは予算を削減して事業を行っているか、利用可能なものを最大限に活用する必要があるため、手頃な価格のデータ分析ツールを探している企業にとっては不利になる可能性があります。

Semetrical のチームは、手作業による基本的なタスクを高速化するために毎日 AI を使用していますが、AI がチームの賢さに取って代わることは決してありません。ただし、そうは言っても、私たちは日々、より多くのソリューションについてクライアントと議論しながら、社内プロセスにさまざまなツールを活用しています。

これまでと同様に、私たちの長年の経験と大規模なデータセットとの人間的対話、コンテキストを解釈し季節性を理解できることは、クライアントへの分析サービスに常に価値をもたらします。 AI ツールの統合により、それがさらに強化されています。

支援が必要な分析プロジェクトはありますか? どのツールを使用すればよいか迷っていますか? それとも、経験豊富な分析チームの技術サポートと戦略的方向性が必要なだけですか? それでは、チャットの手配をさせていただきたいと思います。今すぐご連絡ください。