Postęp analizy danych AI i dlaczego nadal potrzebujesz agencji

Coraz trudniej jest być na bieżąco z postępami w świecie sztucznej inteligencji, ponieważ co tydzień udostępniane są różne narzędzia. Już samo spojrzenie na liczbę narzędzi udostępnionych przez jeden agregator pokazuje, że tempo postępu jest zdumiewające:

Wraz z wydaniem ChatGPT w listopadzie 2022 r. można zauważyć ogromny wzrost liczby narzędzi pojawiających się na rynku z miesiąca na miesiąc (chociaż wygląda na to, że sytuacja zaczęła zwalniać).

Ponieważ modele dużych języków (LLM) są już „w akcji”, tysiące programistów na całym świecie forsuje zmiany w każdej branży. Na rynku pojawia się kilka niezwykle przydatnych narzędzi, które drastycznie poprawiają produktywność i wyniki, choć równie wiele ma pozornie nieznane przyczyny istnienia!

Jednym z obszarów, który szczególnie interesuje nas w Semetrical, jest analiza danych. Jest to obszar, który stanowi dużą część pracy naszych obecnych klientów i jest czymś, co naprawdę nas pasjonuje jako zespół. Jest to jednak kolejny obszar, który najwyraźniej sztuczna inteligencja pochłonie jako pracę.

Ale podobnie jak nasze podejście do sztucznej inteligencji i treści, chociaż mogą one poważnie zwiększyć produktywność jednostek i wesprzeć nasze wysiłki twórcze, nigdy nie powinny całkowicie zastępować ludzi. (Nasza mała mantra brzmi: „Ludzie nie zostaną zastąpieni przez sztuczną inteligencję. Ludzie, którzy wiedzą, jak korzystać ze sztucznej inteligencji, zrobią to.” )

Biorąc to pod uwagę, istnieje kilka świetnych narzędzi, które mogą pomóc mniejszym zespołom marketingowym. Oto przegląd niektórych z lepszych ofert na rynku.

Przegląd narzędzi AI do analizy danych:

DataSquirrel.ai

DataSquirrel.ai to narzędzie do analizy danych oparte na sztucznej inteligencji, które umożliwia użytkownikom automatyczne generowanie wniosków i natychmiastowe sprawdzanie wzorców i trendów w danych.

Plusy

• Łatwy w użyciu : Wielu użytkowników chwali DataSquirrel.ai za łatwość obsługi.
• Automatyczne statystyki : narzędzie generuje automatyczne statystyki, co pozwala użytkownikom zaoszczędzić czas i wysiłek.
• Szybka analiza : użytkownicy mogą szybko analizować swoje dane i widzieć wzorce i trendy.
• Niedrogie : ceny są elastyczne i przystępne.

Cons

• Ograniczone funkcje : niektórzy użytkownicy zauważyli, że narzędzie ma ograniczone funkcje w porównaniu z innymi narzędziami do analizy danych.
• Awarie automatyzacji : automatyzacja może się nie powieść z powodu ograniczeń witryny, takich jak captcha.
• Problemy z integracją : Integracja DataSquirrel.ai z innymi aplikacjami może zająć trochę czasu.

Najbardziej przydatny przypadek użycia

DataSquirrel.ai może być przydatny w różnych przypadkach użycia, w tym w identyfikowaniu informacji o cenach hoteli, prognozowaniu zapobiegania odejściu klientów i wydobywaniu danych z akademickich witryn internetowych. Narzędzie najlepiej sprawdzi się dla użytkowników, którzy potrzebują szybko przeanalizować swoje dane i wygenerować wnioski bez konieczności poświęcania dużej ilości czasu na ręczną analizę. Jest to również dobra opcja dla użytkowników, którzy szukają niedrogiego narzędzia do analizy danych z elastycznymi opcjami cenowymi.

Answerrocket.com

AnswerRocket to platforma do analityki biznesowej oparta na sztucznej inteligencji, która wykorzystuje przetwarzanie i automatyzację języka naturalnego, aby w ciągu kilku sekund zapewnić szczegółowe informacje i wizualizacje.

Plusy

• Przyjazny dla użytkownika interfejs : Użytkownicy chwalą AnswerRocket za przyjazny i intuicyjny interfejs.
• Szybka analityka : Narzędzie zapewnia błyskawiczną, zaawansowaną analizę i analizę biznesową.
• Zapytania w języku naturalnym : użytkownicy mogą zadawać pytania prostym językiem i uzyskiwać odpowiednie informacje.
• Modele niestandardowe : AnswerRocket umożliwia użytkownikom publikowanie niestandardowych modeli i udostępnianie ich zespołom biznesowym.

Cons

• Ograniczone źródła danych : niektórzy użytkownicy zauważyli, że AnswerRocket może mieć ograniczenia w zakresie integracji z niektórymi źródłami danych.
• Krzywa uczenia się : Użytkownicy mogą potrzebować trochę czasu na zapoznanie się z platformą i jej funkcjami.
• Ceny : Struktura cen AnswerRocket może nie być odpowiednia dla wszystkich budżetów.

Najbardziej przydatny przypadek użycia

AnswerRocket to potężne narzędzie, które może być przydatne w różnych przypadkach użycia. Umożliwia firmom zadawanie pytań w języku naturalnym na temat danych przedsiębiorstwa i uzyskiwanie przydatnych spostrzeżeń. Dzięki temu jest szczególnie cenny dla użytkowników, którzy chcą szybko analizować swoje dane i podejmować decyzje w oparciu o dane, bez konieczności posiadania rozległej wiedzy technicznej. Zdolność AnswerRocket do generowania wizualizacji i zapewniania szybkich analiz może być korzystna dla firm z różnych branż.

IBM-a Watsona

IBM Watson Analytics to narzędzie do analityki biznesowej oparte na sztucznej inteligencji, które umożliwia użytkownikom szybkie i łatwe analizowanie danych oraz generowanie spostrzeżeń:

Plusy

• Łatwy w użyciu : wielu użytkowników chwaliło IBM Watson Analytics za łatwość obsługi i intuicyjny interfejs.
• Statystyki oparte na sztucznej inteligencji : narzędzie generuje spostrzeżenia oparte na sztucznej inteligencji, które mogą zaoszczędzić czas i wysiłek użytkowników.
• Konfigurowalne pulpity nawigacyjne : użytkownicy mogą tworzyć konfigurowalne pulpity nawigacyjne, aby łatwo wizualizować swoje dane i spostrzeżenia.
• Integracja z innymi narzędziami IBM : IBM Watson Analytics można zintegrować z innymi narzędziami IBM, takimi jak IBM Watson Studio i IBM Watson Discovery.

Cons

• Ceny : struktura cen IBM Watson Analytics może nie być odpowiednia dla wszystkich budżetów.
• Krzywa uczenia się : Użytkownicy mogą potrzebować trochę czasu na zapoznanie się z platformą i jej funkcjami.

Najbardziej przydatny przypadek użycia

IBM Watson Analytics może być przydatny w różnych przypadkach użycia, w tym w identyfikowaniu trendów i wzorców w danych klientów, przewidywaniu sprzedaży i optymalizacji kampanii marketingowych. Narzędzie najlepiej sprawdzi się dla użytkowników, którzy potrzebują szybko przeanalizować swoje dane i wygenerować wnioski bez konieczności poświęcania dużej ilości czasu na ręczną analizę. Jest to także dobra opcja dla użytkowników poszukujących wydajnego narzędzia do analizy danych, które można zintegrować z innymi narzędziami IBM.

Rapidminer.com

RapidMiner to platforma do nauki i eksploracji danych, która oferuje szereg funkcji i możliwości w zakresie analityki i uczenia maszynowego.

Plusy

• Łatwy w użyciu : RapidMiner jest chwalony za przyjazny dla użytkownika interfejs i intuicyjną platformę.
• Kompleksowa analityka : narzędzie umożliwia użytkownikom uruchamianie wielu modeli uczenia maszynowego, przeprowadzanie analiz statystycznych i eksploracyjnej analizy danych (EDA).
• Automatyzacja : RapidMiner oferuje możliwości automatyzacji, umożliwiając użytkownikom usprawnienie procesów danych i przepływów pracy.
• Ekstrakcja danych : Użytkownicy uznali, że RapidMiner jest przydatny do wydobywania danych z różnych źródeł, w tym ze stron akademickich.

Cons

• Ograniczone źródła danych : Niektórzy użytkownicy zauważyli, że RapidMiner może mieć ograniczenia, jeśli chodzi o integrację z niektórymi źródłami danych.
• Krzywa uczenia się : Użytkownicy mogą potrzebować trochę czasu na zapoznanie się z platformą i jej funkcjami.
• Ceny : Struktura cen RapidMiner może nie być odpowiednia dla wszystkich budżetów.

Najbardziej przydatny przypadek użycia

RapidMiner może być przydatny w różnych przypadkach użycia, w tym w klastrowaniu, zapobieganiu rezygnacji i modelowaniu predykcyjnym. Narzędzie jest szczególnie przydatne dla użytkowników, którzy chcą wykorzystać uczenie maszynowe i analitykę do wyciągania wniosków ze swoich danych. Możliwości automatyzacji RapidMiner i funkcje ekstrakcji danych sprawiają, że jest to wszechstronne narzędzie dla użytkowników z różnych branż.

alteryx.com

Alteryx to platforma analityczna i do nauki o danych, która oferuje szereg możliwości analizy danych, uczenia maszynowego i automatyzacji.

Plusy

• Kompleksowa analityka : Alteryx zapewnia szeroki zakres możliwości analitycznych, w tym integrację danych, przygotowanie danych i uczenie maszynowe.
• Automatyzacja : platforma oferuje funkcje automatyzacji, które pozwalają użytkownikom usprawnić procesy analityczne i przepływy pracy.
• Przyjazny dla użytkownika interfejs : Alteryx jest chwalony za przyjazny dla użytkownika interfejs i funkcję „przeciągnij i upuść”.
• Wsparcie społeczności : Alteryx ma silną społeczność użytkowników, którzy dzielą się wiedzą i zasobami.

Cons

• Krzywa uczenia się : Użytkownicy mogą potrzebować trochę czasu na zapoznanie się z platformą i jej funkcjami.
• Ceny : Struktura cen Alteryx może nie być odpowiednia dla wszystkich budżetów.
• Ograniczone źródła danych : Niektórzy użytkownicy zauważyli, że Alteryx może mieć ograniczenia, jeśli chodzi o integrację z niektórymi źródłami danych.

Najbardziej przydatny przypadek użycia

Alteryx może być przydatny w różnych przypadkach użycia, w tym w integracji danych, przygotowywaniu danych, modelowaniu predykcyjnym i uczeniu maszynowym. Platforma jest szczególnie cenna dla użytkowników, którzy chcą wykorzystać zaawansowaną analitykę i zautomatyzować procesy przetwarzania danych. Interfejs Alteryx typu „przeciągnij i upuść” oraz obszerna biblioteka narzędzi sprawiają, że jest to wszechstronne narzędzie dla użytkowników z różnych branż.

Czy zatem każdy powinien korzystać z analizy danych AI?

Narzędzia do analizy danych AI oferują wiele korzyści dla firm, rewolucjonizując sposób zarządzania, analizowania i interpretacji danych. Zdecydowanie istnieje wiele powodów, dla których narzędzia do analizy danych AI są dobrym rozwiązaniem dla firm:

1. Wydajność : narzędzia AI automatyzują zadania ręczne i czasochłonne procesy, umożliwiając firmom efektywniejszą analizę danych. Dla tych z nas, którzy są mniej obeznani z technologią, możliwość zautomatyzowania przyziemnych zadań, dzięki czemu można podwoić strategię i zwiększyć kreatywność, oszczędza cenny czas i zasoby, umożliwiając zespołom skupienie się na podejmowaniu strategicznych decyzji.
2. Statystyki : narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji zapewniają zaawansowane wykrywanie wzorców, zapytania i generowanie w języku naturalnym oraz wbudowane funkcje analityczne. W przypadku mniejszych zespołów marketingowych, którym może brakować analizy danych w ramach swoich umiejętności, a mimo to desperacko jej potrzebują, aby działać bardziej efektywnie, narzędzia te pozwalają na głębszy wgląd w dane, wykrywanie trendów, które w przeciwnym razie zajmowałyby godziny, i podejmowanie decyzji w oparciu o dane na spostrzeżeniach w czasie rzeczywistym.
3. Współpraca : jeśli zespoły mogą teraz przeprowadzać własne analizy, dzielenie się tymi spostrzeżeniami wewnętrznie i w celu wspomagania decyzji biznesowych oznacza, że ​​współpraca jest znacznie łatwiejsza. Analitycy biznesowi i użytkownicy o różnym poziomie wiedzy technicznej mogą teraz współpracować, dzielić się spostrzeżeniami, łatwiej stawiać hipotezy i przeprowadzać wiele testów, a wszystko to w oparciu o dane, które w innym przypadku nie zostałyby odkryte.
4. Zaawansowana analiza i wizualizacja : analityka predykcyjna zmieniła zasady gry dzięki rozwojowi większej liczby LLM i właśnie tego typu funkcjonalność pomaga zespołom na całym świecie. Jednak umiejętność przedstawienia swojego stanowiska jest kluczowa, dlatego wizualizacja danych jest doskonałym przykładem dalszych postępów w zakresie sztucznej inteligencji. Od interaktywnych pulpitów nawigacyjnych i raportów po inteligentne wizualizacje złożonych danych – narzędzia do analizy danych AI naprawdę sprawdzają się.
5. Usprawnione zarządzanie danymi : Chociaż z pewnością można to uznać za zaletę rozwoju tych narzędzi analitycznych, formatowanie danych nadal stanowi problem w przypadku wielu gotowych narzędzi. Jednak firmy mogą uzyskiwać dostęp do danych z różnych źródeł i je analizować, co zapewnia spójność i dokładność danych w znacznie łatwiejszym tempie.
6. Opłacalność : narzędzia do analizy danych AI mogą zapewnić oszczędności poprzez automatyzację procesów i zmniejszenie potrzeby ręcznej analizy danych. Oferują również elastyczne opcje cenowe, umożliwiając firmom wybór najbardziej odpowiedniego planu w oparciu o ich potrzeby i budżet.

Narzędzia te są intuicyjne w obsłudze (większość z nich), dzięki czemu każdy może łatwo uzyskać dostęp do skomplikowanych zbiorów danych i podejmować na ich podstawie strategiczne decyzje. Przynajmniej taki jest nagłówek z najwyższej półki. Aby jednak każda firma mogła pozostać konkurencyjna w dzisiejszym krajobrazie biznesowym opartym na danych, konieczne jest efektywne korzystanie z tych narzędzi i możliwość zweryfikowania analiz, które wypluwa.

Dlaczego nadal potrzebujesz agencji, która pomoże Ci w analizie danych

Możesz mieć największy w historii stos technologii sztucznej inteligencji, ale jeśli osoby z niego korzystające nie rozumieją podstawowych zasad analizy danych, prawdopodobnie Twoje strategiczne decyzje mogą być błędne, zanim zostaną wykorzystane.

Pomimo zalet narzędzi do analizy danych AI, istnieją pewne wady, o których firmy powinny wiedzieć. Chociaż to nie wszystko, oto niektóre z kluczowych obszarów, na które należy zwrócić uwagę przy wyborze narzędzia do analizy danych AI:

1. Ograniczone funkcje : niektóre narzędzia do analizy danych AI mogą mieć ograniczone funkcje w porównaniu do innych narzędzi do analizy danych. Dzieje się tak zazwyczaj w przypadku bezpłatnych wersji narzędzi i zawsze należy to wziąć pod uwagę, jeśli masz bardziej złożone wymagania analityczne.
2. Problemy z integracją : jeśli pracujesz z wieloma źródłami danych, ważne jest, aby zrozumieć wymagania integracyjne swoich potrzeb analitycznych. Niektóre narzędzia do analizy danych AI mogą mieć problemy z integracją z innymi aplikacjami i źródłami danych, co może stanowić wyzwanie dla firm chcących na przykład połączyć dane CRM, strony internetowe i produkty.
3. Krzywa uczenia się : to najważniejszy punkt, na który zwróciłby uwagę Semetrical. Jako eksperci w dziedzinie analityki znamy setki narzędzi, ale jak w przypadku każdego nowego zestawu, zawsze będzie coś do nauczenia się, gdy po raz pierwszy użyjesz nowego narzędzia. Może to być niekorzystne dla firm, które muszą szybko analizować swoje dane i generować wnioski bez poświęcania dużej ilości czasu na ręczną analizę (wymaganie wielu firm).
4. Ceny : struktura cen niektórych narzędzi do analizy danych AI może nie być odpowiednia dla wszystkich budżetów, ponieważ rozwiązania bardziej korporacyjne są zwykle opłacalne tylko dla większych firm (i budżetów). Ponieważ wielu z nas pracuje z ograniczonym budżetem lub musi wykorzystać dostępne zasoby, może to być niekorzystne dla firm poszukujących niedrogiego narzędzia do analizy danych.

Zespół Semetrical codziennie korzysta ze sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć wykonywanie podstawowych, ręcznych zadań, ale nigdy nie zastąpi to sprytu zespołu. Mając to jednak na uwadze, w naszych własnych procesach wewnętrznych wykorzystujemy szerszą gamę narzędzi, codziennie omawiając z klientami więcej rozwiązań.

Jak zawsze, nasze wieloletnie doświadczenie i interakcja międzyludzka z dużymi zbiorami danych, umiejętność interpretacji kontekstu i zrozumienia sezonowości zawsze będą wnosić wartość do naszej oferty analitycznej dla naszych klientów. Jest po prostu doładowywany dzięki integracji narzędzi AI.

Czy masz projekt analityczny i potrzebujesz pomocy? Nie wiesz, jakiego narzędzia użyć? A może po prostu potrzebujesz wsparcia technicznego i wskazówek strategicznych ze strony niezwykle doświadczonego zespołu analitycznego? W takim razie chętnie umówimy się na pogawędkę. Skontaktuj się z nami już dziś!