Умный анализ данных: Как искусственный интеллект трансформирует бизнес-аналитику

В новой версии АИС «Визари BI» объединены модуль бизнес-аналитики и передовые технологии искусственного интеллекта, что открывает новые возможности для умного анализа данных.

Одной из ключевых особенностей системы является возможность полного управления многомерными данными в рамках единой системы. Все этапы, начиная от сбора и обработки данных, заканчивая их анализом, визуализацией и хранением, реализуются внутри платформы. Это позволяет существенно упростить процесс работы с данными и повысить эффективность аналитических задач.

Одним из ключевых инструментов АИС «Визари BI» является no-code конструктор, который позволяет пользователям самостоятельно создавать, настраивать и тестировать нейросети, не требуя специальных знаний в области машинного обучения. На этапе сбора данных нейросеть обучается распознавать скрытые аналитические сведения и выявлять взаимосвязи и закономерности с помощью инструментов сегментации, классификации и детекции.

АИС «Визари BI» позволяет анализировать данные из различных источников, таких как аэрокосмические снимки, видео, фотографии и документы разных форматов. Интеллектуальные компоненты платформы обрабатывают эти данные, предоставляя интуитивно понятные BI-отчеты.

Одним из примеров применения интеллектуального функционала системы является распознавание изменений в лесных массивах на основе аэрокосмических снимков с высокой точностью. После обработки данных, пользователь получает детальный и понятный отчет о состоянии природных ресурсов и других аналитических срезах.

Также АИС может быть применена для анализа парковочной зоны с использованием камер видеонаблюдения, что позволяет оптимизировать использование парковочных мест и улучшить управление парковкой. С помощью искусственного интеллекта точно определяется количество свободных и занятых мест, а также предоставляется дополнительная информация о грузоподъемности, габаритах, модели и марке автомобилей.

Решение применимо в различных отраслях экономики для мониторинга, выявления и анализа изменений с использованием механизмов Data Science, Computer Vision и NLP.

Проект был реализован при поддержке Российского фонда развития информационных технологий (РФРИТ).