L’analisi dei dati dell’intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione che combina la scienza dei dati con l’intelligenza artificiale per ottenere informazioni più precise e utili dai dati. L’obiettivo è semplificare il processo di analisi, automatizzando attività ripetitive e scoprendo modelli nascosti che sfuggirebbero all’occhio umano.
A differenza dell’analisi dei dati tradizionale, che si concentra sull’estrazione di informazioni da dati strutturati, l’analisi dei dati dell’IA utilizza l’apprendimento automatico per analizzare anche dati non strutturati, come testo, immagini e video. Questo apre nuove possibilità per le aziende, che possono sfruttare l’IA per comprendere meglio i propri clienti, migliorare i propri prodotti e servizi e prendere decisioni più informate.
L’analisi dei dati dell’IA trova applicazione in diversi settori e ambiti. Ad esempio, l’analisi del sentiment permette di monitorare l’opinione pubblica online, analizzando i commenti sui social media e le recensioni dei clienti. L’analisi predittiva e la previsione aiutano le aziende a prevedere le tendenze future, come le abitudini di acquisto dei consumatori. Il rilevamento delle anomalie e la prevenzione delle frodi proteggono le aziende da attività sospette e truffe online. L’analisi di immagini e video consente di estrarre informazioni da contenuti multimediali, come l’identificazione di oggetti o persone.
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un’altra importante applicazione dell’IA nell’analisi dei dati. La NLP permette ai sistemi di IA di comprendere e interpretare il linguaggio umano, aprendo la strada all’analisi di testi non strutturati come e-mail, post sui social media e documenti.
Infine, le tecniche di clustering e segmentazione consentono di raggruppare dati simili in base a determinate caratteristiche, aiutando le aziende a identificare gruppi di clienti con comportamenti simili e a personalizzare le proprie strategie di marketing.
Ecco alcuni dei migliori strumenti AI per analizzare i dati di tendenza nel 2024:
- Polymer
Con PolymerSearch.com, uno strumento di business intelligence (BI) di facile utilizzo, puoi realizzare visualizzazioni di dati, dashboard e presentazioni di qualità professionale. E tutto questo senza mai toccare un pezzo di codice. Molti tipi diversi di origini dati possono essere facilmente integrati con Polymer. Integra facilmente origini dati come Google Analytics, Facebook, Google Ads, Fogli Google, Airtable, Shopify, Jira, Stripe, WooCommerce, BigCommerce e altre ancora. Puoi anche caricare set di dati utilizzando file XSL o CSV. Dopo il collegamento, l’intelligenza artificiale di Polymer valuterà automaticamente i tuoi dati, fornirà suggerimenti approfonditi e creerà dashboard visivamente accattivanti.
- Tableau
Con Tableau, i clienti possono interagire con i propri dati senza sapere come programmare, grazie alle sue funzionalità di analisi e visualizzazione dei dati. La piattaforma intuitiva facilita la creazione, la modifica e la condivisione in tempo reale di dashboard e report tra utenti e team. Come ci si aspetterebbe da uno strumento di questo tipo, supporta database di varie dimensioni e fornisce agli utenti diverse scelte di visualizzazione per aiutarli a dare un senso ai propri dati.
- MonkeyLearn
Un altro strumento che non richiede codifica è MonkeyLearn, che consente ai clienti di vedere e riorganizzare i propri dati con funzionalità di analisi dei dati AI. A seconda delle esigenze dell’utente, le funzionalità di analisi del testo integrate nella piattaforma possono valutare e visualizzare rapidamente i dati. L’ordinamento automatico dei dati per argomento o intento, l’estrazione di funzionalità dai prodotti e l’estrazione dei dati utente sono tutti sotto il controllo dell’utente con classificatori di testo ed estrattori di testo.
- Microsoft Power BI
Un noto prodotto di business intelligence, Microsoft Power BI, consente inoltre agli utenti di visualizzare e filtrare i propri dati per ottenere approfondimenti. Gli utenti possono iniziare subito a creare report e dashboard dopo aver importato dati da quasi tutte le fonti. Oltre a utilizzare funzionalità basate sull’intelligenza artificiale per analizzare i dati, gli utenti possono costruire modelli di apprendimento automatico. Nonostante il prezzo più alto, la piattaforma offre l’integrazione nativa di Excel e un’interfaccia utente più rapida e reattiva rispetto alle opzioni concorrenti. Inoltre viene fornito con molte integrazioni.
- Sisense
Un altro software di analisi dei dati che aiuta sviluppatori e analisti a organizzare e visualizzare i dati è Sisense. L’interfaccia utente dinamica della piattaforma e le numerose funzionalità di trascinamento della selezione ne semplificano l’utilizzo. Quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni, la tecnologia “In-Chip” di Sisense rende i calcoli più veloci consentendo agli utenti di scegliere tra RAM e CPU per gestire i dati. Gli utenti con esigenze di reporting e visualizzazione di base che lavorano con set di dati più piccoli potrebbero trovare la piattaforma adatta, nonostante le sue funzionalità di visualizzazione limitate.
- Microsoft Excel
Quando è stato rilasciato per la prima volta, Microsoft Excel era al di sopra della concorrenza quando si trattava di analisi dei dati. Elabora e analizza rapidamente i dati, crea varie visualizzazioni di base e filtra i dati con caselle di ricerca e tabelle pivot, il tutto con Data Analysis Toolpak di Excel. Modelli di apprendimento automatico, calcoli di dati di cluster e complicate reti neurali possono essere tutti creati in Excel utilizzando formule e il programma consente persino agli utenti di evitare del tutto la codifica. Anche senza la necessità di codificare, il paradigma del foglio di calcolo di Excel e la ripida curva di apprendimento ne limitano il potenziale.
- Akkio
Per aiutare le aziende a prendere decisioni informate, Akkio fornisce una piattaforma per l’analisi e la previsione dei dati. Puoi qualificare, segmentare e dare priorità ai tuoi elenchi di lead con l’aiuto degli strumenti di lead scoring di questa piattaforma senza codifica. Utilizzando i dati a loro disposizione, gli utenti possono accedere alle previsioni future su quasi tutti i set di dati grazie alle funzionalità di previsione. Veloce e facile da usare, lo strumento dispone di un piccolo ma utile set di connettori per il trasferimento di dati da e verso altri programmi.
- Qlik
Sia gli utenti tecnici che quelli non tecnici apprezzeranno l’adattabilità della piattaforma e le numerose opzioni di esplorazione dei dati che offre. I team possono lavorare insieme sulla piattaforma con facilità, utilizzando flussi di lavoro ed editor drag-and-drop per personalizzare i propri dati. Nonostante la sua solida funzionalità, QlikView è adatto solo agli utenti che possono sfruttare appieno la piattaforma a causa del suo prezzo elevato e del set di funzionalità AI relativamente limitato.
- Looker
Looker è un ulteriore strumento senza codice per l’analisi dei dati e la business intelligence che fa parte di Google Cloud. Ha caratteristiche importanti e si integra con numerosi servizi. Looker può consolidare tutte le origini dati di un utente in un’unica posizione, gestire enormi database e consentire agli utenti di creare numerosi dashboard e report. Oltre ad avere il supporto di Google, la piattaforma dispone di potenti funzionalità di modellazione dei dati. Il sito è facile da usare, tuttavia manca di opzioni di personalizzazione e rende la creazione di report un processo noioso.
- SAP BusinessObjects
SAP BusinessObjects si integra bene con il resto della suite SAP e consente agli utenti meno tecnici di analizzare, visualizzare e creare report sui propri dati. Offre alle persone l’accesso a strumenti di intelligenza artificiale e ML, che possono utilizzare per cose come la visualizzazione e la modellazione dei dati, un migliore reporting e dashboarding. Con questo strumento gli utenti possono anche ottenere funzionalità di previsione predittiva per approfondire i propri dati. Nonostante le riduzioni di prezzo della piattaforma, il costo complessivo della soluzione, soprattutto quando si acquistano le licenze della piattaforma, può essere troppo alto per alcuni. Gli utenti che sono attualmente clienti SAP e possono utilizzare uno strumento di dati AI che si integra con le funzionalità SAP esistenti troveranno questo strumento più adatto.