Автоматизација на собирање податоци и ВИ
Еден од клучните начини на кои вештачката интелигенција го подобрува собирањето податоци е преку автоматизација. Традиционалните методи, кои се потпираат на рачно внесување и обработка, често се бавни и склони кон грешки. Системите за вештачка интелигенција можат автоматски да собираат податоци од различни извори, вклучувајќи сензори, интернет прелистувачи и внатрешни бази на податоци, намалувајќи ја потребата за човечка интервенција и значително забрзување на процесот.
Во малопродажниот сектор, ВИ алатките како што се Tableau и Microsoft Power BI можат континуирано да собираат податоци за залихи, продажба и преференции на клиентите. Овие податоци потоа се користат за оптимизирање на залихите и подобрување на искуството на клиентите. Слично на тоа, во здравството, вештачката интелигенција може да ги анализира медицинските досиеја и резултатите од тестовите, обезбедувајќи им на лекарите брзи и точни информации потребни за дијагноза и третман.
Чистење на податоци
Чистењето на податоците е уште една област каде што вештачката интелигенција има значително влијание. Валкани податоци (dirty data), кои може да содржат недоследности, грешки или нецелосни информации, се голем предизвик за аналитичарите. ВИ алатките можат автоматски да ги идентификуваат и коригираат овие проблеми, осигурувајќи дека податоците се точни и релевантни.
На пример, KNIME, платформа за науката за податоци, овозможува идентификација на исклучоци, обработка на празни вредности и нормализација на податоците. Овие алгоритми, исто така, можат да ги пополнат празнините во податоците со користење на предвидливи модели, што ги прави податоците поконзистентни и корисни за понатамошна анализа.
Анализа на податоци и визуелизација
Откако податоците ќе се соберат и исчистат, системите за вештачка интелигенција можат брзо да анализираат големи збирови на податоци и да генерираат увиди кои инаку би останале скриени. Алгоритмите за машинско учење можат да идентификуваат обрасци, корелации и трендови, дозволувајќи им на компаниите да донесуваат информирани одлуки врз основа на податоци.
Luzmo е една алатка која им овозможува на корисниците да ги гледаат резултатите од анализата во интерактивни графикони и контролни табли. Овие алатки не само што го олеснуваат разбирањето на сложени податоци, туку овозможуваат и подлабоко истражување и откривање на дополнителни сознанија.
Предиктивна аналитика
Една од најмоќните употреби на вештачката интелигенција во анализата на податоците е предиктивната (односно предвидливата) аналитика. Со користење на историски податоци, алгоритмите за вештачка интелигенција можат да прават точни предвидувања за идните настани и трендови. Ова е особено корисно во индустриите како што се производството, финансиите и малопродажбата, каде што точните прогнози можат значително да ја подобрат ефикасноста и профитабилноста.
На пример, производителите можат да користат предиктивна аналитика за да ги оптимизираат нивните синџири на снабдување, да го намалат времето на застој и да ја зголемат продуктивноста. Databricks, платформа која обединува податоци, аналитика и вештачка интелигенција, овозможува точни прогнози врз основа на обрасци во историските податоци. Слично на тоа, финансиските институции можат да користат вештачка интелигенција за да ги предвидат трендовите на пазарот и да донесат стратешки инвестициски одлуки.
ВИ алатки за анализа на податоци избрани од компанијата Luzmo
Tableau: Обезбедува ВИ способности за предвидувања, анализа на сценарија „што – ако“ и други техники на науката за податоци. Нуди статистичко моделирање директно во Tableau со R, Python, MATLAB и други алатки.
Microsoft Power BI: Има вградени ВИ способности за обработка на текстуални податоци, вклучувајќи анализа на чувствата, екстракција на клучни фрази, откривање јазик и други функции.
KNIME: Отворена платформа за науката за податоци која овозможува дизајнирање, обука и примена на модели за машинско учење преку интуитивен интерфејс за влечење и спуштање.
Databricks: Комбинира елементи на data lake и data storage, овозможувајќи развој на ВИ апликации и алгоритми за машинско учење.
AnswerRocket: Делува како ВИ асистент за анализа на податоци, овозможувајќи поврзување на податоци од различни извори и добивање проактивни увиди и препораки.
Luzmo: Платформа за вградување аналитика која им помага на производите на SaaS да додаваат моќни визуелизации на податоци на нивните платформи со ВИ препораки за оптимални визуелизации.