6 лучших инструментов искусственного интеллекта для аналитиков данных июнь 2024 г

Прогнозная аналитика уже используется для оценки спроса на товары и услуги, определения рисков мошенничества, вычисления вероятности отказов в работе механизмов, персонализации маркетинговых предложений. Другими словами, это мощный инструмент, который приносит пользу в самых разных сферах деятельности. Что собой представляет, как работает и какие еще возможности для бизнеса и не только открывает прогнозная аналитика — читайте в нашей статье. 

• Определение понятия «прогнозная аналитика»
• Как работает прогнозная аналитика 
• Три техники прогнозной аналитики (прогнозные модели)
• Применение и примеры использования прогнозной аналитики
• Лучшие инструменты прогнозной аналитики

Определение понятия «прогнозная аналитика»

Прогнозная (она же предиктивная) аналитика — это одна из областей анализа данных, которая сфокусирована на прогнозировании будущих событий на основе исторических данных. Узнавать, что с высокой вероятностью произойдет дальше, стало возможным благодаря развитию искусственного интеллекта, машинного обучения и статистики. Вместе они используются для выявления закономерностей и определения вероятных сценариев развития событий с высокой точностью прогнозирования. 

По оценкам Fortune, глобальный рынок предиктивной аналитики, который на начало 2024 года составлял $18.02 млрд, к 2023-му вырастет до $95.3 млрд. Этому будет способствовать растущий интерес к прогнозированию на базе ИИ и количество случаев внедрения подобных решений, дальнейшее проникновение технологий во все сферы экономики, интеграция прогнозной аналитики с искусственным интеллектом и IoT. 

Как работает прогнозная аналитика

Специалисты в области данных при решении разных задач, где необходимо точное прогнозирование на минуты, дни и месяцы вперед, используют похожие подходы в работе. Условно весь процесс получения прогноза можно разбить на пять этапов.

Есть и другой, немного иной вариант последовательности действий для получения тех же результатов.

Этап 1: Определение задачи. Формируют требования к результатам прогнозирования.  Например, оценить вероятность невозврата кредита в банке или определить размеры складских запасов перед «черной пятницей», чтобы товары на сайте смогли приобрести все желающие. 

Этап 2: Подготовка данных. Собирают и систематизируют данные, которыми располагает организация. Потребуются как исторические данные, накопленные за несколько лет, так и текущие, которые продолжают генерироваться в результате взаимодействия с клиентами. Удобно работать с данными, которые хранятся в специальных репозиториях.

Этап 3: Предварительная обработка данные. Очищают данные, чтобы удалить аномалии и данные, полученные в нетипичных для организации условиях работы, чтобы снизить вероятность ошибок в прогнозировании. 

Этап 4: Разработка прогностических моделей. Выбирают наиболее подходящую модель в зависимости от задачи, сформированной на первом этапе, и имеющегося набора данных. Чаще всего используют машинное обучение, хотя возможны другие варианты — например, регрессионная модель или дерево решений.

Этап 5: Проверка результатов. Тестируют точность работы прогнозной модели и вносят изменения до тех пор, пока она не начнет выдавать приемлемые результаты. 

Три техники прогнозной аналитики (прогнозные модели)

Вернемся к этапу разработки прогностических моделей и рассмотрим подробнее методы, которые используются в прогнозной аналитике.

Деревья решений 

Используются для визуализации и анализа возможных вариантов развития событий в условиях неопределенности. Привлекают своей наглядностью — легко представить в понятной форме самые сложные сценарии и одновременно учесть все варианты развития событий. Для получения результатов строится дерево с узлами — точками принятия решений, — а затем для каждого узла формируют вопрос или условие для перехода к следующему узлу, после чего суммируют вероятности и ценности каждого варианта развития событий. 

В качестве примера возьмем работу обычного магазина. Дерево принятия решений поможет оценить местоположение будущей точки продаж и подобрать ассортимент товаров с учетом оптимальной локации и целевой аудитории. 

Регрессивный анализ

Используется для оценки взаимосвязей между переменными, а именно для выявления закономерностей в больших наборах непрерывных данных. Это может быть прогнозирование качественных показателей, оценка точности прогнозирования или влияния одних переменных на другие. Метод привлекает высокой точностью, а также простой использования и интерпретации.

В нашем примере регрессионный анализ позволит выяснить, как на объемы продаж влияют такие факторы как стоимость товаров, эффективность маркетинговых мероприятий, сезонность.  

Машинное обучение (нейронные сети)

Оптимальный выбор для сложного моделирования — а именно, выявления нейронных связей (закономерностей, которые незаметны человеку) в наборах больших данных. Привлекает своей точностью, эффективностью и масштабируемостью. Подходит для тех случаев, когда невозможно применить стандартную математическую формулу для решения задачи, автоматизации процессов анализа данных и построения точных прогнозных моделей. Алгоритмы могут обучаться на наборах данных с заранее известными или неизвестными результатами, а также путем проб и ошибок в имитационной среде. Нейронные сети можно использовать в паре с двумя другими моделями — для проверки результатов их работы.

Чем может быть полезно машинное обучение в нашем примере: персонализация маркетинговых предложений, прогнозирование спроса в определенный промежуток времени, оценка рисков мошенничества, вероятности ухода клиентов. 

Применение и примеры использования прогнозной аналитики

Приведенные выше примеры с офлайн-магазином — лишь одна из немногих возможностей использовать потенциал прогнозной аналитики. Сегодня ее применяют в маркетинге, финансах, здравоохранении, на производстве, в ритейле, телекоммуникациях, логистике, энергетике и госсекторе. 

Что умеет делать прогнозная аналитика?

• Прогнозировать: спрос на товары и услуги, поведение клиентов, финансовые показатели организации, риски (ухода клиентов, отказа оборудования и т. п.).
• Сегментировать: клиентов по их жизненному циклу, поведенческим факторам, демографическим признакам.
• Создавать персонализированные предложения: рекомендации (как это делают YouTube, Netflix) и маркетинговый контент.
• Оптимизировать: ценообразование, маркетинговые кампании, бизнес-процессы.
• Обнаруживать аномалии: мошенничество, отказы оборудования, несоответствия в данных.
• Визуализировать: результаты предиктивной аналитики, выявления закономерностей в данных.

Таким образом, прогнозная аналитика может принести пользу в самых разных задачах и сферах деятельности.

«Совместное использование предиктивной аналитики и облачных технологий позволяет быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных, используя самые современные методы прогнозирования. Кроме того, благодаря облаку (а именно, доступности виртуальных инфраструктур) прогнозная аналитика становится более доступной для компаний, которые раньше не использовали ее из-за отсутствия компетенций и соответствующей IT-инфраструктуры. В облаке можно довольно быстро развернуть платформу для прогнозной аналитики и легко масштабировать ее, если через время потребности изменятся: увеличится объем данных, появятся новые цели и т. п. По сути, облачные технологии уже стали game-changer для прогнозной аналитики — тем, что сильно изменило все, что связано с принятием решений на основе данных». 

Лучшие инструменты прогнозной аналитики

Для работы с прогнозной аналитикой используют следующие инструменты:

• Python — язык программирования с большим количеством библиотек для машинного обучения и обработки данных. Подходит для большинства задач в прогнозной аналитике.
• R — язык программирования, который был специально разработан для статистического моделирования. Часто применяется для обработки и анализа данных.
• SAS — комплект ПО для обработки данных, бизнес-аналитики и прогнозирования. Позволяет находить закономерности в данных и визуализировать результаты. Применяется для анализа рисков, прогнозирования спроса и сегментирования клиентов. 
• Power BI — программное решение от Microsoft для бизнес-аналитики и визуализации данных с возможностью прогнозирования. Хорошо справляется с простыми прогнозами, анализом трендов и визуализацией данных. 
• Microsoft Excel — популярное приложение из пакета MS Office, которое поддерживает инструменты статистического анализа (регрессионного). Из-за ограниченной функциональности нашло  применение в анализе трендов и составлении простейших прогнозов. 

Если вы не знаете, как начать работать с прогнозной аналитикой, какие ресурсы и IT-компетенции для этого необходимы, мы готовы вам помочь. Обратитесь к специалистам Colobridge, и мы предложим лучшее решение для прогнозной аналитики под вашу задачи, используя самые современные методы и технологии.

Predictive Analytics — или по-русски плановая или прогнозная аналитика, в основе которой лежит ответ на вопрос: «Что может произойти?»

Predictive Analytics — что это и зачем нужна бизнесу

Что это?

Данный вид аналитики позволяет прогнозировать события в будущем, например, прогноз продаж на 12 месяцев или анализ вероятности кассового разрыва (будет ли в ближайшее время, когда именно может произойти).

Проще говоря, плановая аналитика представляет собой совокупность методов сбора и последующего анализа данных на основе информации о ранее совершенных событиях. За счет исследования собранных и анализируемых показателей — определяется вектор будущих событий. Имея представление, что произойдет в будущем, можно сориентироваться по поиску оптимальных решений той или иной конкретной ситуации.

Стоит учесть, что результат прогностического анализа не 100%-процентный, то есть прогнозируемые события предоставляются с определенной долей вероятности, а не в формате, что точно свершится.

Зачем бизнесу?

Рассмотрим ряд примеров, где применима предиктивная модель анализа и чем она может помочь в бизнесе:

• на производстве, в отношении простоев в производстве продукции, или возможной поломки дорогостоящего оборудования, за счет анализа прошлых событий.

  Например, когда следует провести техническое обслуживание оборудования и возможную замену деталей, чтобы избежать выхода из строя данного оборудования

• в продажах, когда знания той же сезонности или спроса на определенные товары, в разрезе временного / недельного периода позволяют прогнозировать предстоящие события поведения покупателя на приобретение товара / услуги.

  Например, зная сезонность и соответствующий спрос на продукцию — ритейлеру делать закупки заблаговременно к сезону, чтобы удовлетворить все потребности клиента вовремя

• в финансах, для построения наиболее правдоподобной финансовой модели или более точного расчета тех или иных затрат на конкретные потребности в будущем, на основе анализа рынка прошлых лет, имея представление динамики роста цен, сравнивания с сегодняшними показателями рынка, учитывая показатели ранее совершенных затрат в компании на те же нужды, или простой пример — банковская сфера.

  Например, когда необходимо понимать, что перед тобой платежеспособный клиент, которому нужно выдать кредит (имея информацию о нем за счет анализа его доходов — прошлых и текущих (и их возможных различных источников), мест работы (прошлые и текущее), социальных сетей (а значит поведения, интересов и возможных расходов)) — можно спрогнозировать — можно ли выдать кредит данному клиенту или нет

Например, за счет построения модели поведения покупателей на основе детального анализа прошлых событий (один товар пользуется спросом на постоянной основе, значит на него скидки можно не предоставлять, в то время, как другой товар имеет спрос только в определенные дни, например, алкогольная продукция к выходным дням, значит на ряд позиций можно предоставить скидки среди недели)

● обеспечить кибербезопасность

● обнаружить мошенничество оптимизировать логистику

● улучшить процессы снабжения

● повысить лояльность клиентов

● определить страховые выплаты

● оценить спрос / рассчитать предложение

● определить причины текучести кадров

● выявить факторы риска тех или иных заболеваний

Спектр применения весьма велик и список можно продолжать и продолжать. А примеров можно привести великое множество, и это лучше тогда сделать в отдельной статье.

Область применения

Ввиду вышеизложенного, где применима предиктивная модель анализа данных, условно, можно разделить на ряд основных сфер деятельности.

Что касается, в каких отраслях может быть применима прогнозная аналитика, то легче, наверно, будет сказать, в каких она НЕ применима.

Рассмотрим самые распространенные.

Наиболее активно прогнозные анализы проводятся в сферах:

• финансы и страхование

Если брать сферу деятельности, то с точки зрения мЕньшей востребованности можно выделить маркетинг, т. к. крайне много параметров, неизвестных и переменных величин, на которые влияет множество меняющихся внешних факторов, которые могут изменять ход событий, а значит вероятность прогноза существенно снижается. Затраты большие, а результат не тот, который ожидается, в результате чего стоит тщательно взвесить, стоит ли тратить ресурсы на построение прогнозов или нет?!

Как работает прогнозная аналитика?

Как и любая аналитика, для ее осуществления требуются данные.

Если коротко рассматривать процесс, из чего складывается прогностическая аналитика, то есть 3 ключевых этапа:

1. Исследовательский анализ собранных данных

Сбор данных

О каких же данных идет речь?

Например, цифры, характеристики, количество тех или иных параметров, взаимосвязи факторов внешних и внутренних, временные рамки, пользовательское поведение и так далее.

Что нужно сделать, прежде чем собирать информацию?

Первостепенно нужно определить все значения, по которым потребуется собрать данные, чтобы построить прогнозную модель будущих событий.

Как собирать данные?

Для того чтобы что-то спрогнозировать, требуется наличие огромного объема данных, а значит вручную все собрать, фактически, невозможно. Для это понадобится специальное ПО, которое позволит автоматизировать бОльшую часть процессов сбора и последующей обработки информации.

Исследовательский анализ собранных данных

Обработка собранных данных, с последующим выводом из общего пула информации, возможна при помощи следующих схем систематизации данных:

• привязка одного параметра к определенной группе схожих показателей

• определение зависимости результата от собранных данных

• группировка объектов по заданным параметрам

• выявление найденных закономерностей между событиями + определение временных рамок — то есть возможность получить ответ — через какое время произойдет следующее событие после предшествующего

• обнаружение ряда исключений из правил

После предварительной обработки, за счет их, по сути, систематизации, данные можно интерпретировать.

Предиктивное моделирование

И вот, собрав и обработав данные, которые у нас разделены на классы, кластеры и т.д. — начинается этап интерпретации полученной информации.

Перед тем, как интерпретировать данные — задайте себе вопросы:

• Что вы хотите получить в итоге?

• На какой временной период / до какого времени вам нужен прогноз

• в какое время нужно провести диагностику оборудования

• расчет прибыли на 12 месяцев

• прогноз спроса в зимний период по тому или иному товару / услуге / направлению деятельности

То есть поставьте конкретную задачу.

Далее следуют этапы:

• выбор статистической модели

• подбор показателей и параметров

• изучение и выдача прогностических данных

Общую схему можно отобразить следующим образом:

1. обозначение цели и критериев

2. выбор алгоритма прогноза

3. этап интерпретации данных

Предиктивная аналитика в России сегодня

Безусловно, востребованность в России, в сравнении с мировым рынком, на сегодняшний день, не так велика, т. к., все же, у нас нет готовых инструментов, чтобы работать с большим объемом данных. Ввиду чего, под каждый, по сути, проект, разрабатывается своя система, которая может лишь основываться на готовых инструментах. А это долго и дорого, как мы все прекрасно понимаем. Нужны ресурсы.

Однако крупные игроки (в том же Ритейл или Производстве) уже не могут БЕЗ технологии Predictive Analytics, т. к. текущие реалии диктуют, что легче что-то предупредить и найти решение, нежели потом устранять появившиеся проблемы, которых можно было избежать с помощью составления прогноза событий (устранение проблем может выйти, в итоге, в десятки раз дороже).

Например, закупка товаров в бОльшем объеме, нежели спрос на этот товар. Как итог — потеря прибыли.

Простои на предприятии — колоссальные затраты, в то время, как прогностическая аналитика позволяет сократить простои на 30% (в среднем), что существенно снижает расходы.

Или, возьмем здравоохранение, структуру деятельности Скорой помощи.

Как спланировать выезды таким образом, чтобы специалисты максимально быстро приезжали на вызов? Вручную возможно ли это? Разумеется, нет.

Здесь крайне много разных факторов, влияющих на прогноз, НО без них не рассчитать даже предварительно, как сделать так, чтобы помощь была оказана оперативно, потому что на кону жизнь и здоровье человека.

Здесь без масштабного сбора и анализа данных прошлых событий, которые нужно наложить на текущие события, никак не обойтись, чтобы решить вопросы готовности к оказанию действительно СКОРОЙ помощи.

Это и наличие необходимого количества соответствующего персонала (как для обработки вызовов, так и для выездов по данным вызовам), и наличие машин в должном количестве (и их работоспособность), а значит корректный расчет потребления бензина и потребности в техническом осмотре (это все для расчета тех же затрат + времени, чтобы в эти моменты машин хватало всегда).

И это мы обговорили лишь ключевые параметры, а их гораздо больше.

Ввиду всего вышеизложенного, прогнозная аналитика все больше и больше входит в деятельность, практически, любой отрасли.

А в ближайшем будущем будет, скорее всего, везде.

С учетом взаимодействия еще и с ИИ, это неизбежно, т. к. везде, где требуется длительное планирование — необходима помощь сторонних ресурсов, позволяющих анализировать огромный поток данных, составляя прогнозы на годы вперед, при этом необходимости в расширении того же штата или увеличения иных ресурсов — нет.

И тем не менее, даже ввиду довольно быстрого набора популярности темы, за счет ее трудозатратности, на сегодняшний день, позволить себе подобный метод повышения эффективности предприятия могут не все, а только масштабные структуры.

Наш опыт внедрения прогностического анализа

Потребность в составлении прогнозов действительно растет, т. к. это не просто позволяет оперативно реагировать на те или иные события, но делать это с более высокой эффективностью.

Чем больше данных с каждым годом будет собираться, тем точнее будет требуемый прогноз.

Конечно же, перед тем, как вписаться в разработку ПО для предиктивной аналитики, хочется получить ответы на ключевые вопросы, да?

• Какой экономический эффект мне даст это внедрение?

• Сколько стоит внедрение?

• Какие сроки внедрения?

• Что требуется от меня?

Прежде, чем ответить на первый вопрос, нужно понимание того, есть ли в компании уже выстроенные бизнес-процессы. Если нет, то, к сожалению, уже на первый вопрос будет ответ — на данном этапе никакого, потому что всегда, для старта работ по составлению дальнейших прогнозов любых событий, требуется основа, а это данные, которые нужно собрать. БЕЗ уже выстроенных бизнес-процессов — ни о какой плановой аналитики речи идти не может, если основа под собираемые данные будет отсутствовать.

Коротко об этапах работ

1. Соответственно, мы всегда начинаем с анализа бизнес-процессов клиента и самого бизнеса

2. Обозначаем цели и критерии сбора данных

3. Собираем статистические данные

4. Выводим форму / модель предиктива (на основе предыдущих этапов)

5. Проверяем модель и тестируем

Когда же вы получите ответы на свои вопросы?

• Какой экономический эффект мне даст это внедрение? — когда мы проанализируем ваш бизнес и обозначим цели и критерии

• Сколько стоит внедрение? — на этапе оценки решения

• Какие сроки внедрения? — на этапе оценки решения

• Что требуется от меня? — на этапе старта анализа бизнеса и ваших бизнес-процессов

• Каковы гарантии? — на этапе оценки решения

Наши клиенты, обычно, — это сельхозпроизводство, деревообработка, металлообработка, промышленное производство, производство электроники.

Рассмотрим кратко пример внедрения Predictive Analytics в сфере животноводства.

Для того чтобы животное правильно развивалось — необходимо строгое соблюдение норм поения и кормления, в зависимости от возраста и веса животного.

Помимо кормления, стоит учитывать, когда, например, требуются осмотры животного, а также оценку того, когда животное готово к убою.

Как же сделать так, чтобы постоянно знать показатели развития животного, например, чтобы корректно рассчитать раздачу корма?

Ответ — измерять и учитывать показатели ежедневно, но необходимо помнить, что это трудоемкий процесс и стрессовый для животного

! Стресс может спровоцировать снижение массы тела.

ИЛИ Вести вручную расчеты по скорости роста животного

Для того чтобы показатели были максимально достоверны, стоит учесть ряд факторов:

А — климат и погодные условия и иные внешние факторы могут влиять на развитие животного

В — в разные возрастные периоды рост животного различается

! Полученные показатели и кривые роста сравнивают со средними показателями развития молодняка, что позволяет определить закономерности роста.

!! Для того чтобы вывести средние значения, необходимо вручную получить данные по весу в разрезе возраста животного за разные периоды.

!!! НЕ стоит забывать про то, что помимо весового роста требуется учитывать и линейный рост.

При этом вы все равно вряд ли сможете получить достоверные прогнозы показателей веса в будущем, чтобы заранее планировать объемы кормления.

Как оптимизировать процесс учета показателей развития животного и расчетов кормления?

Smart Pig — автоматизированная система учета тех самых показателей.

В чем суть системы?

Главный элемент Predictive Analytics в предлагаемой нами системе, в данном случае, это «кривые роста».

В них сопоставляются вес и возраст животных (на основе получения реальных данных в прошлом, предварительно проанализированных и интерпретированных).

Благодаря этим данным предсказывается вес животного в будущем на ближайшую дату.

Вес на более дальние даты рассчитывается уже автоматически, исходя из данных кривых роста.

Т. о., по итогу вы получаете прогноз о весе животного в те или иные даты, которые вас интересуют.

! Предоставление отчетности может быть в разных вариантах (как табличные форматы, так и графические).

Кому подойдет подобное решение?

• Любая сфера животноводства, не только свиноводства

! Система оптимизируется под вас.

• Требуется прогнозирование веса в зависимости от возраста животного

• Необходимо получение возможности стандартизации выхода живой массы тела особей

• Необходимо автоматизированное отслеживание эффективности производства

Если хотя бы один из пунктов ваш? Вам подойдет данное решение.

Итак, подытожим

Если вы решили, все же, что хотите быть в курсе событий и не быть реактивным, а стать максимально проактивным, чтобы быть готовым к любым изменениям, а также повышая эффективность своего бизнеса на различных уровнях, подготовьтесь к предиктивной аналитике.

Для построения любого прогноза — требуется наличие данных (то есть уже должны быть процессы, по которым будут собираться эти данные), т. о., первостепенное — это построение процессов. И только потом:

— снова проверка

Чем более детальный прогноз вам нужен, тем больше данных у вас должно быть (с точки зрения временного периода и переменных)

Что вам понадобится?

1. Определитесь с бизнес-целями (ответьте на вопрос — что вы хотите получить? именно конечная цель, а не что требуется прогнозировать)

2. Постарайтесь собрать данные, которые у вас уже есть (из всех доступных источников)

3. Проверьте все собранные данные, все ли точно соответствует действительности и актуально ли

4. Проанализируйте — корректно ли в целом собираются данные

5. Выберите функциональную платформу с инструментами прогнозирования для создания модели предиктивной аналитики

6. Проверьте результаты внедрения на соответствие, заданных на первом шаге, метрик

! Проверка на соответствие позволит вам оценить — даст ли желаемый эффект внедрение прогнозной аналитики, модель которой будет давать результат при разных сценариях, но в соответствии с заданными параметрами.

Анализ данных теперь является одной из основных функций в любой организации, управляемой данными. Это позволяет компаниям преобразовывать необработанные данные в полезную информацию, которая может улучшить процессы принятия решений. Самое приятное в анализе данных то, что на рынке существует множество инструментов как для профессионалов, так и для людей с ограниченным опытом в этой области. Эти инструменты помогают визуализировать, анализировать и отслеживать данные, чтобы вы могли получить информацию, необходимую для достижения ваших бизнес-целей. 

ИИ в аналитике

ИИ является движущей силой любой эффективной стратегии анализа данных. Это мощный, эффективный и доступный способ обработки данных. 

Искусственный интеллект исследует огромные объемы данных, чтобы найти тенденции и закономерности, которые можно использовать для получения информации для улучшения бизнес-процессов. ИИ также помогает оптимизировать анализ данных, объединяя все данные в одно решение, что позволяет пользователям иметь полный обзор данных. Когда ИИ и данные объединяются для прогнозирующего ИИ, пользователи могут разрабатывать прогнозы и анализировать определенные сценарии, чтобы определить шансы на успех. 

Инструменты анализа данных на основе искусственного интеллекта являются ключевыми для любой организации, стремящейся добиться успеха в этом мире, управляемом данными.

Вот посмотрите на 6 лучших инструментов искусственного интеллекта для аналитиков данных: 

Юлиус А.И.

Юлиус: ваш аналитик данных искусственного интеллекта

Julius AI — это интеллектуальный инструмент анализа данных, который интерпретирует, анализирует и визуализирует сложные данные интуитивно понятным и удобным для пользователя способом. Его сила заключается в его способности сделать анализ данных доступным и полезным даже для тех, кто не является специалистом по данным или статистиками.

Они поддерживают любой формат файлов данных, включая, помимо прочего, электронные таблицы (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), базы данных Google Sheets и Postgres.

После привязки источника данных вы можете проанализировать его с помощью подсказок на естественном языке на странице чата — попробуйте запросить информацию или поручить Юлиусу создать визуализацию.

Этот инструмент лучше всего подходит для простых в использовании и простых проектов.

Вот некоторые из преимуществ Tableau: 

• Ссылка на источник прямо в интерфейсе чата.
• Анализируйте электронные таблицы с несколькими вкладками.
•  Строгий контроль доступа, поскольку каждый пользователь имеет доступ только к своим данным.
• Простой в использовании;

ДатаЛаб

Демонстрация продукта DataLab

DataLab — это блокнот данных на базе искусственного интеллекта, предназначенный для упрощения и ускорения преобразования данных в полезную информацию. Он сочетает в себе мощную интегрированную среду разработки (IDE) с генеративной технологией искусственного интеллекта, позволяя пользователям взаимодействовать со своими данными через интуитивно понятный интерфейс чата. Эта настройка позволяет пользователям писать, обновлять и отлаживать код, анализировать данные и создавать подробные отчеты без необходимости переключения между несколькими инструментами.

AI Assistant в DataLab позволяет пользователям «общаться со своими данными», что позволяет легко и быстро получить ценную информацию. Он помогает писать и исправлять код, объяснять структуры данных и предоставляет контекстно-зависимые предложения, повышая общую эффективность рабочего процесса. DataLab также поддерживает совместную работу в режиме реального времени, позволяя командам вместе работать над проектами данных, обмениваться информацией и беспрепятственно поддерживать контроль версий.

По мере того как пользователи изучают свои данные, DataLab автоматически создает обновляемые в реальном времени отчеты, которые можно легко настраивать и делиться ими. Он подключается к различным источникам данных, таким как файлы CSV, Google Sheets, Snowflake и BigQuery, что упрощает импорт и анализ данных.

• DataLab — это блокнот данных на базе искусственного интеллекта с интерфейсом чата для интуитивного взаимодействия с данными.
• AI Assistant помогает писать код, исправлять его и предоставлять контекстно-зависимые предложения.
• Поддерживает совместную работу в режиме реального времени для создания слаженных командных проектов и контроля версий.
• Автоматически создает обновляемые в реальном времени отчеты, которые легко настраивать и делиться ими.
• Подключается к различным источникам данных, таким как файлы CSV, Google Таблицы, Snowflake и BigQuery.

Microsoft Power BI

Еще одним популярным инструментом искусственного интеллекта для анализа данных является Microsoft Power BI, очень полезная платформа бизнес-аналитики, которая позволяет пользователям сортировать свои данные и визуализировать их для понимания. Платформа позволяет пользователям импортировать данные практически из любого источника и сразу же приступать к созданию отчетов и информационных панелей. 

Microsoft Power BI также позволяет пользователям создавать модели машинного обучения и использовать другие функции искусственного интеллекта для анализа данных. Он поддерживает несколько интеграций, таких как встроенная интеграция Excel и интеграция с машинным обучением Azure. Если предприятие уже использует инструменты Microsoft, Power BI можно легко внедрить для составления отчетов, визуализации данных и создания информационных панелей. 

Вот некоторые из преимуществ Microsoft Power BI: 

• Легко интегрируется с существующими приложениями.
• Создает персонализированные информационные панели. 
• Помогает публиковать защищенные отчеты.
• Нет ограничений по памяти и скорости. 

Полимер

Полимерное краткое введение

Еще одним отличным вариантом для аналитиков данных является Polymer, надежный инструмент искусственного интеллекта, предлагающий мощный искусственный интеллект для преобразования данных в оптимизированную, гибкую и мощную базу данных. Как и в других замечательных инструментах искусственного интеллекта, одним из лучших аспектов Polymer является то, что он не требует никакого кодирования. 

Инструмент использует ИИ для анализа данных и улучшения их понимания пользователями. Polymer достигает всего этого без длительного процесса адаптации. Все, что нужно сделать пользователю, это загрузить свою электронную таблицу на платформу, чтобы мгновенно преобразовать ее в оптимизированную базу данных, которую затем можно изучить для получения информации. 

Polymer гордится тем, что является единственным инструментом, который делает электронные таблицы пользователя «мгновенно доступными для поиска, интеллектуальными и интерактивными». Инструмент используется широким кругом профессионалов, включая аналитиков данных, специалистов по цифровому маркетингу, создателей контента и многих других. 

Вот некоторые преимущества полимера: 

• Надежный инструмент искусственного интеллекта, который преобразует данные в базу данных. 
• Не требует никакого кодирования.
• Анализирует данные и улучшает понимание пользователями. 
• Делает электронные таблицы доступными для поиска и интерактивными. 

Аккио

Ближе к концу нашего списка 5 лучших инструментов искусственного интеллекта для аналитиков данных находится Akkio, инструмент бизнес-аналитики и прогнозирования, позволяющий пользователям анализировать свои данные и прогнозировать потенциальные результаты. Инструмент предназначен для начинающих и идеально подходит для пользователей, желающих начать работу со своими данными. 

Инструмент AI позволяет пользователям загружать свой набор данных и выбирать переменную, которую они хотят предсказать, что помогает Akkio построить нейронную сеть вокруг этой переменной. Это очень полезно для прогнозного анализа, маркетинга и продаж. Как и многие другие лучшие инструменты в этом списке, Akkio не требует предварительного опыта программирования. 

Akkio использует 80 процентов загруженных данных в качестве данных для обучения, а остальные 20 процентов используются в качестве данных для проверки. Вместо того, чтобы предсказывать результаты, инструмент ИИ предлагает оценку точности моделей и выявляет ложные срабатывания. 

Вот некоторые из преимуществ Аккио: 

• Платформа машинного обучения без кода.
• Отлично подходит для начинающих, которые хотят начать работу с данными.
• Создайте нейронную сеть вокруг выбранных переменных.
• Рейтинг точности моделей.

Обезьяна

Бесплатный инструмент Word Cloud на базе искусственного интеллекта — MonkeyLearn

Завершает наш список 5 лучших инструментов ИИ для анализа данных MonkeyLearn, еще одна платформа без кодирования, которая использует функции анализа данных ИИ, чтобы помочь пользователям визуализировать и реорганизовать свои данные. 

MonkeyLearn включает в себя несколько инструментов анализа текста на базе ИИ, которые мгновенно анализируют и визуализируют данные в соответствии с потребностями пользователя. Его также можно использовать для настройки классификаторов текста и экстракторов текста, которые помогают автоматически сортировать данные в соответствии с темой или намерением, а также извлекать характеристики продукта или пользовательские данные. 

Полагаясь на машинное обучение для автоматизации бизнес-процессов и анализа текста, MonkeyLearn может сэкономить часы ручной обработки данных. Одной из функций, которые больше всего нравятся пользователям, является способность MonkeyLearn автоматически извлекать данные из билетов по мере их поступления. Он классифицирует данные с помощью ключевых слов и высококачественного анализа текста, выделяет определенный текст и распределяет его по категориям для удобства сортировки и обработки. 

Вот некоторые из преимуществ MonkeyLearn: 

• Классифицирует текст в метках простым способом.
• Облегчает очистку, организацию и визуализацию обратной связи. 
• Кодирования не требуется. 
• Экономит часы за счет автоматизации бизнес-процессов и анализа текста. 

Живая картина

Еще один популярный инструмент — Tableau, платформа аналитики и визуализации данных, которая позволяет пользователям взаимодействовать со своими данными. Одним из главных преимуществ Tableau является то, что он не требует каких-либо знаний в области программирования. С помощью Tableau пользователи могут создавать отчеты и делиться ими на настольных и мобильных платформах. 

Инструмент анализа данных поддерживает визуализацию данных и аналитику для создания отчетов, которыми можно поделиться в браузере или встроить в приложение. Все это может происходить во время работы Tableau в облаке или локально. 

Язык запросов, на котором работает платформа Tableau, называется VizQL, который переводит компоненты панели управления и визуализации с помощью перетаскивания в серверные запросы. Кроме того, требуется небольшая потребность в оптимизации производительности конечного пользователя. 

Вот некоторые из преимуществ Tableau: 

• Поддерживает сложные вычисления, смешивание данных и создание информационных панелей. 
• Быстро создавайте интерактивные визуализации. 
• Обрабатывает большие объемы данных. 

Итого

В заключение хотелось бы отметить интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в анализ данных производит революцию в том, как организации интерпретируют и используют свои данные. Инструменты аналитики на базе искусственного интеллекта упрощают обработку данных, позволяя получать ценную информацию, которая способствует более эффективному принятию решений и совершенствованию бизнес-стратегий. Используя ИИ, компании могут эффективно анализировать обширные наборы данных, прогнозировать результаты и оптимизировать операции, гарантируя, что они останутся конкурентоспособными в мире, управляемом данными.

Эти передовые инструменты предназначены как для опытных профессионалов, так и для новичков, предлагая удобные интерфейсы и устраняя необходимость в обширных знаниях в области кодирования. От создания интуитивно понятных визуализаций до автоматизации рабочих процессов и расширения возможностей прогнозирования — инструменты аналитики ИИ позволяют пользователям принимать решения на основе данных с большей точностью и скоростью.

Инструменты, рассмотренные в этой статье, представляют собой одни из лучших решений на основе искусственного интеллекта, доступных сегодня, каждое из которых предлагает уникальные функции и преимущества, отвечающие широкому спектру потребностей. Поскольку ИИ продолжает развиваться, эти инструменты, несомненно, станут еще более неотъемлемой частью успеха организаций, управляемых данными.

Представьте ситуацию: крупный производитель регулярно сталкивается с проблемой при продажах скоропортящихся продуктов питания. Их доставляют в торговые точки в согласованных объёмах, но часто та или иная часть товара остаётся нераспроданной и идёт под списание. При сокращении поставок продукции на полке не хватает. В итоге компания постоянно теряет часть дохода.

Как исправить ситуацию? С помощью прогнозной аналитики на основе ИИ. Вместе с экспертами из Сбер Бизнес Софт разбираемся, как её внедрить и от чего зависит точность прогнозирования.

Предиктивная (прогнозная, предсказательная) аналитика на основе ИИ — технология, которая с помощью накопленных данных, машинного обучения и искусственного интеллекта проводит анализ и строит прогнозы. Этот инструмент востребован практически во всех сферах, например:

ретейл — для прогнозирования спроса и распределения товаров;

промышленность — для снижения времени простоя оборудования;

логистика — для расчёта времени доставки грузов;

финансовая сфера — для расчёта платежей по кредитам.

По прогнозам Reports Insights Consulting, глобальный рынок предиктивной аналитики до 2030 года вырастет в 3,2 раза по сравнению с 2022 годом — до 44,3 млрд долларов.

вырастет рынок предиктивной аналитики к 2030 году

«Прогнозирование нужно всем, однако его окупаемость зависит от оборотов компании, — отмечают эксперты Сбер Бизнес Софт. — Чаще всего к нам обращается средний, крупный и крупнейший бизнес».

качество, состав и глубина данных компании;

качество данных из открытых источников по рынку и конкурентам;

горизонт и детализация прогнозирования;

используемая модель прогнозирования;

количество параметров, которые модель учитывает при анализе;

глобальные внешние факторы.

Кейс: прогнозирование с помощью ИИ в «Абрау-Дюрсо»

Сбер Бизнес Софт разработал для компании инновационную ИИ-модель для долгосрочного годового планирования продаж и краткосрочного планирования на 10 недель.

Внедрение было разбито на три основных этапа:

разработка ИИ-модели по предиктивной аналитике спроса для отдельной товарной группы на основе внутренних данных компании;

создание ИИ-моделей прогнозирования спроса на весь ассортимент компании;

улучшение всех реализованных прогнозных моделей за счёт расширения используемых ими параметров (сведения о динамике рынка, обезличенные данные о поведении покупателей и так далее).

По итогам реализации первого этапа ИИ-модель показала результаты, превзошедшие ожидания производителя. По оценкам экспертов компании, итоговая система позволит в два раза улучшить качество как долгосрочных, так и краткосрочных прогнозов на продукцию, что существенно снизит издержки хранения и списания испорченных товаров и повысит прибыльность бизнеса.

Компаниям, только начинающим внедрять у себя инструменты прогнозной аналитики, стоит обратить внимание на три аспекта.

Культура данных. Предиктивная аналитика основывается на исторических данных, которые есть у компании и на открытом рынке. Точность прогноза напрямую зависит от умения их собирать, хранить и анализировать. Например, если ID-номер в системе принадлежал разным товарам, работа с данными будет некорректной: информация о товарах объединится и прогноз окажется неверным.

Предмет прогнозирования. Важно учитывать оборачиваемость товаров. По продуктам, спрос на которые нестабилен (скажем, комплектующая деталь от промышленного оборудования), модели сложно понять зависимости, поэтому её прогноз может быть неточным. Все данные вроде бы есть, но событий с товаром довольно мало. Данные по изделиям, пользующимся стабильным массовым спросом, как правило, можно собрать легко, и качество прогноза по ним будет выше.

Открытость компании. Не всегда заказчики готовы раскрывать данные полностью. Иногда в распоряжении разработчиков моделей прогнозирования есть статистические данные о товаре, но сам он не называется. «Это сильно влияет на качество модели. Если аналитики не узнают, что это за продукт, то не смогут его кластеризовать, объединить с другими товарами, — объясняют эксперты Сбер Бизнес Софт. — Прежде всего это касается новинок, продажи которых прогнозируются по схожей продукции». Чтобы обеспечить высокое качество аналитики, Сбер Бизнес Софт со всеми клиентами подписывает соглашение о неразглашении, никак не переиспользует данные и после завершения работы удаляет их.

Обычно внедрение системы предиктивной аналитики разбивают на несколько стандартных этапов.

Определение цели анализа.

Анализ данных и выявление закономерностей.

Развёртывание модели в среде компании.

помогут внедрить предиктивную аналитику

Эксперты Сбер Бизнес Софт рекомендуют действовать пошагово, стартовав с пробного этапа и постепенно, с учётом получаемого эффекта, масштабируя модель.

Начните с пилотного запуска. Прежде чем приступить к полномасштабному развёртыванию системы аналитики, можно сперва опробовать технологию. Для этого Сбер Бизнес Софт проводит пилотные запуски: прогнозная модель разрабатывается для какой-либо отдельной группы товаров или локации. Такие пилоты требуют незначительных расходов и позволят оценить влияние современного прогнозирования на бизнес-показатели компании.

Используйте индивидуальную модель. Пока большинство компаний используют готовые решения и инструменты с классическими моделями — прогнозная модель уже есть, в неё только нужно загрузить данные заказчика. Однако эффективнее другой подход — разработка персональной прогнозной модели, которая учитывает весь набор данных организации, поведение её клиентов, внешние факторы и другие переменные. В этом случае она показывает прогнозы максимальной точности.

Регулярно обновляйте модель. Со временем методология прогнозирования улучшается, информации становится всё больше, накапливается опыт. Однако сама модель постепенно может терять в качестве: меняется поведение покупателей, состав товаров, сам рынок. Чтобы модель всё это учла, её нужно переобучить и заново запустить в среде заказчика. Периодичность таких обновлений зависит прежде всего от вида бизнеса и особенностей операционной деятельности компании.

Привлеките эксперта для оценки данных. «На данный момент ИИ не готов полностью заменить человека. Поэтому всё ещё необходимо, чтобы эксперт внутри компании также проверял данные и следил за их динамикой», — поясняют эксперты Сбер Бизнес Софт. Большого штата аналитиков это не требует, замечает они. Обычно это один специалист внутри компании.

СберПро Медиа теперь можно читать в Телеграме и Дзене. Чтобы быть в курсе важных трендов, свежих кейсов лидеров бизнеса и мнений ведущих экспертов, следите за нами в Телеграм-канале. Развитие навыков управления, личностный рост, актуальные подходы в маркетинге, новинки бизнес-литературы — эти темы мы подробно рассматриваем в Дзен.