I 5 migliori strumenti AI per l'analisi dei dati | L'intelligenza artificiale nell'attività n. 84

In che modo l’intelligenza artificiale trasforma l’analisi dei dati in conoscenza?

I Big Data si riferiscono a set di dati grandi e complessi difficili da gestire da parte degli esseri umani. È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale con soluzioni che non solo ne gestiscono il volume, ma facilitano anche l’estrazione, l’elaborazione e l’analisi delle informazioni.

Ad esempio, uno strumento di analisi dei dati AI come ChatGPT Plus con un modulo di analisi dei documenti allegato può analizzare i dati dei clienti e creare messaggi di marketing personalizzati basati su tali dati, contribuendo a migliorare l'efficacia della campagna. Piattaforme come Tableau, d'altro canto, utilizzano l'intelligenza artificiale per creare visualizzazioni avanzate di dati che aiutano a identificare le tendenze che potrebbero essere rilevanti per lo sviluppo di prodotti o servizi.

Nel contesto della conversione dei dati in conoscenza, l’intelligenza artificiale consente:

• modellazione predittiva : l’intelligenza artificiale può fare previsioni, analizzare potenziali scenari e determinare i risultati più favorevoli,
• analisi di segmentazione – grazie all’intelligenza artificiale è possibile identificare con precisione i gruppi target, il che influisce in modo significativo sull’efficacia delle campagne di marketing,
• pulizia dei dati : i migliori strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati identificano e correggono automaticamente gli errori dei dati, facendo risparmiare tempo all'analista,
• visualizzazione dei dati : strumenti come Power BI consentono di creare grafici e report interattivi, semplificando la comprensione delle tendenze.

Utilizzando questi eccellenti strumenti di intelligenza artificiale, le aziende possono prendere decisioni aziendali migliori basate su una solida analisi dei dati.

Principali vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati

L’automazione e l’analisi predittiva dei dati sono i due principali vantaggi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale. L'automazione libera gli analisti da attività ripetitive, consentendo loro di concentrarsi sulla strategia. L’intelligenza artificiale non ha pregiudizi umani ed è in grado di elaborare i dati a una velocità incredibile, prevedendo i risultati delle campagne e fornendo approfondimenti proattivi.

I vantaggi derivanti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’analisi dei dati sono principalmente:

• risparmiare tempo e risorse , che possono essere utilizzati per l'analisi strategica e l'adozione di azioni appropriate,
• standardizzazione dell'analisi dei dati , che consente il tracciamento dei dati senza la necessità di acquisire competenze specializzate nell'elaborazione e nell'analisi dei dati,
• ridurre al minimo gli errori nell'analisi dei dati caricando direttamente i file nello strumento, rendendo l'analisi dei dati più affidabile.

I migliori strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati

La scelta del giusto strumento AI per l’analisi dei dati può avere un impatto significativo sul successo di un’azienda. Ecco una panoramica dei migliori strumenti di intelligenza artificiale disponibili sul mercato.

ChatGPT Plus

Il potente modello linguistico AI più noto sviluppato da OpenAI, può:

• generare testo e immagini,
• analizzare i dati e
• rispondere alle domande nella lingua naturale scritta e parlata.

Nella versione a pagamento disponibile nei piani Plus, Team ed Enterprise, può essere utilizzato per automatizzare report o creare script analitici per la trasformazione dei dati in Python o R, utilizzando comandi in linguaggio naturale.

Grazie alla possibilità di allegare file al prompt di ChatGPT, possiamo facilmente "parlare con i dati", il che lo rende uno dei migliori strumenti di intelligenza artificiale. La precisione nel seguire le istruzioni dell'utente è un vantaggio fondamentale, mentre uno svantaggio è la necessità di preparare i dati per l'analisi utilizzando altri software.

Tuttavia, ChatGPT è in grado di gestire:

• righe ripetute,
• dati mancanti,
• incoerenze unitarie,
• identificare i valori anomali,
• controllo degli errori e anche
• pulizia, preelaborazione, analisi e visualizzazione dei dati.

L’intelligenza artificiale funziona bene con i dati strutturati. Puoi caricare file Excel o CSV e istruire ChatGPT a descrivere, elaborare, analizzare, visualizzare e interpretare i dati.

Quadro

Tableau è una piattaforma per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Consente una facile interpretazione di set di dati complessi. Grazie alla sua interfaccia intuitiva, gli utenti possono creare dashboard avanzati senza la necessità di competenze di programmazione.

Tableau dispone della funzionalità "Chiedi dati" che consente agli utenti di formulare query in linguaggio naturale e quindi creare automaticamente visualizzazioni di dati appropriate. Questa funzionalità utilizza l'intelligenza artificiale per interpretare la query di un utente e fornire una risposta basata sui dati. Tableau offre anche altre funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, come "Explain Data", che esegue automaticamente l'analisi dei dati e fornisce informazioni preziose.

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

Potenza BI

Power BI è un prodotto Microsoft che integra l'intelligenza artificiale per fornire analisi approfondite e visualizzazione dei dati. Dispone di funzionalità basate sull'intelligenza artificiale come AI Insights che consentono agli utenti di scoprire modelli e relazioni nascosti nei dati.

Power BI offre un set completo di strumenti basati sull'intelligenza artificiale per arricchire i dati in modo semplice e efficiente utilizzando modelli di machine learning predefiniti o personalizzati. L'intelligenza artificiale in Microsoft Power BI, nota come AI Insights, consente:

• analisi delle emozioni nel testo,
• estrazione di parole e frasi chiave,
• identificazione della lingua e
• riconoscimento dei nomi propri.

Viene utilizzato per analizzare le recensioni dei clienti, rilevare automaticamente i temi chiave nelle recensioni dei prodotti, riconoscere la lingua delle e-mail e identificare i nomi di persone, organizzazioni e luoghi negli articoli di giornale. Power BI consente inoltre di lavorare con le immagini, inclusa la codifica automatica delle immagini e la classificazione con etichette che ne descrivono il contenuto. Viene utilizzato per classificare le immagini dei prodotti, taggare paesaggi o foto di animali, riconoscere volti o loghi e creare descrizioni di scene sulle immagini. Inoltre, Power BI è integrato con Azure, offrendoti l'accesso a modelli analitici avanzati e funzionalità cloud.

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

Microsoft Excel

Il secondo strumento Microsoft ottimo per l'analisi dei dati è Excel basato su Microsoft 365 Copilot. Questa suite è uno dei migliori strumenti di intelligenza artificiale disponibili, con funzionalità per creare visualizzazioni e query di dati utilizzando il linguaggio naturale. Excel basato sull'intelligenza artificiale è disponibile per gli abbonati a Microsoft 365, a partire da $ 99 all'anno.

Polimero

Polymer è una soluzione intelligente di analisi dei dati (BI) che non richiede configurazioni complesse o una ripida curva di apprendimento. Ti consente di creare visualizzazioni, creare dashboard e presentare dati in pochi minuti. Ecco le sue principali caratteristiche e vantaggi:

• facile integrazione dei dati : Polymer consente un facile trasferimento di set di dati per avviarne l'esplorazione e la visualizzazione. Non sono necessarie competenze tecniche.
• automazione degli insight : questo straordinario strumento utilizza l'intelligenza artificiale per generare automaticamente insight dai dati, come tendenze, modelli, anomalie e previsioni. Gli utenti possono anche porre domande in linguaggio naturale e ricevere risposte sotto forma di grafici e tabelle,

È importante sottolineare che, se non sei convinto, Polymer offre una prova gratuita di 14 giorni. I piani tariffari partono da $ 9 al mese per utente. I suoi sviluppatori si sono inoltre assicurati che visualizzazioni e dashboard possano essere facilmente condivisi e commentati, nonché esportati e incorporati in pagine Web o presentazioni.

Fonte: Polimero (https://www.polymersearch.com/)

Quali aree del business traggono maggiori benefici dall’analisi dei dati

Vari settori aziendali possono sfruttare l’analisi dei dati per ottenere un vantaggio competitivo e comprendere meglio il mercato e i clienti. Ecco alcuni esempi:

1. Prevedere le tendenze del mercato attraverso l’intelligenza artificiale : strumenti come ChatGPT possono aiutare le piccole imprese a prevedere le tendenze, il che è fondamentale per il loro sviluppo e l’adattamento alle mutevoli condizioni del mercato.
2. AI nell'analisi competitiva – Gli strumenti AI possono essere utilizzati per analizzare le azioni dei concorrenti, consentendoti di ottimizzare la tua strategia aziendale.
3. Comprendere il cliente : la segmentazione e l'analisi dei dati AI aiutano ad analizzare grandi set di dati, il che è particolarmente utile per le piccole imprese con risorse limitate. Ad esempio, Polymer segmenta automaticamente i clienti in base alla loro attività online.
4. Generazione automatica di report : consente di risparmiare tempo e risorse automatizzando il processo di reporting, consentendo alle aziende di concentrarsi su altre aree chiave dell'attività. Ad esempio, Microsoft Excel può generare automaticamente report sulle vendite basati sui dati del sistema CRM.

Riepilogo

Utilizzando i migliori strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati, le aziende non solo possono aumentare l'efficienza, ma anche scoprire nuove opportunità di business e comprendere meglio i propri clienti. Tutto ciò si traduce in decisioni migliori e in una posizione più forte sul mercato. L’introduzione dell’intelligenza artificiale nel processo di analisi è un passo che può portare vantaggi tangibili alle aziende e aiutarle a raggiungere il successo a lungo termine.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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