ТОП нейросетей для аналитики данных. ИИ для принятия бизнес-решений

Визуализация данных была мейнстримом последних нескольких лет, но теперь на арене ИИ. Отчет The 2023 State of Social Media Report гласит, что 96% успешных владельцев компаний считают, что AI и машинное обучение (ML) положительно влияют на принятие бизнес решений. Специалисты все активнее применяют ИИ аналитику данных для разработки маркетинговых стратегий, обработки опросов клиентов, отзывов в социальных сетях и не только.

Так давайте поговорим про то, как ИИ аналитика упрощает традиционные процессы анализа маркетинговых (и не только) данных и помогает компаниям быть конкурентоспособными.

Благодаря использованию нейросетей, ИИ-аналитика помогает извлекать и анализировать квинтэссенцию полезной информации из больших объемов необработанных данных. Таким образом можно отслеживать закономерности и тренды, и как следствие — принимать более обоснованные решения.

Нейросети в маркетинге используются для анализа данных из разных источников: социальных сетей, отзывов клиентов, данных опросов. Например, даже хорошо известный chat GPT может помочь специалистам эффективно делать выводы из аналитики клиентского опыта и подсказать в принятии верного data-driven решения.

AI-решения для аналитики всегда имеют под капотом мощные алгоритмы, которые способны быстро и точно обрабатывать большие объемы данных. В отличие от традиционного способа обработки данных, который требует больше ручной работы и ограничен в масштабах, ИИ аналитика предоставляет более точные и оперативные результаты. Обработка звонков с помощью ИИ, например, может автоматически расшифровывать звонки, выявлять ключевые моменты и предоставлять подробные отчеты, что невозможно достичь с помощью ручных методов.

ИИ для бизнес аналитики позволяет компаниям автоматизировать сложные процессы и анализировать большие данные с высокой скоростью, среди неоспоримых плюсов этой технологии:

Анализировать данные, выявлять скрытые паттерны, обрабатывать текстовую информацию, включая диалоги и отзывы, прогнозировать тренды на основе анализа исторических данных ― это практически базовый функционал нейросетей, который может получить бизнес практически “из коробки”.

Для более сложных решений, учитывающих конфиденциальность данных и дополнительные вводные, стоит прибегнуть к индивидуальным разработкам.

Microsoft Power BI. Пожалуй, самая известная платформа для бизнес-анализа от Microsoft с интегрированными функциями искусственного интеллекта. Достаточно гибкая в настройках система, которая поможет визуализировать и получить важные инсайты из самых разных типов данных.

Google BigQuery ML. Облачный инструмент от Google для анализа больших данных с возможностью создания и выполнения моделей машинного обучения с использованием SQL-запросов. Интерфейс от Google сложнее для интеграции, но не менее прекрасен в функционале.

Tableau AI. Один из лучших инструментов визуализации данных с расширенными AI-функциями для прогнозирования и распознавания паттернов в бизнес-аналитике.

H2O.ai. Платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения и анализа больших данных, подходящая для построения прогнозов, кластеризации и анализа трендов.

RapidMiner. Среда для анализа данных и построения моделей машинного обучения, позволяющая автоматизировать бизнес-процессы и выявлять скрытые инсайты.

Alteryx. Платформа, объединяющая подготовку данных, аналитику и машинное обучение, автоматизирующая сложные аналитические задачи для бизнеса.

DataRobot. Автоматизированная платформа для создания и внедрения моделей машинного обучения, помогающая решать задачи предсказательной аналитики и оптимизации бизнес-решений.

Внедрить одно из предложенных выше решений не составляет труда команде инхаус специалистов. Но если существует запрос на кастомизацию или создание уникальных систем, то команда FlexiTech.ai готова помочь внедрить их в ваш бизнес, просто напишите Элеоноре!

Не упускайте возможность легко собирать и обрабатывать бизнес-аналитику из множества источников, а как итог ― глубже понимать потребности рынка. Эти данные становятся основой для персонализации взаимодействия с клиентами, повышения их удовлетворенности брендом и точного планирования выхода на новые рынки.