15 种用于商业分析的 AI 工具助您获得竞争优势
平均而言，一家公司会从 400 个数据源获取数据，以支持其商业智能和分析系统。因此，筛选数据、创建自定义仪表板和生成见解已成为一项日益严峻的挑战。
AI 工具简化了这些业务分析流程，以实现数据驱动的决策和最佳业务成果。以下是您在组织中使用这些工具需要了解的内容。
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人工智能和机器学习平台如何应用于商业分析？
业务分析需要数据专业人员仔细研究多个数据源、数据孤岛和复杂数据集才能得出见解。人工智能驱动的业务分析工具可自动执行某些流程，并允许业务分析师将时间花在更具战略性的工作上。
使用人工智能和机器学习算法，他们可以识别模式，发现不一致之处，预测趋势并提供见解，从而更好地了解您各个职能部门的业务。
这反过来又会推动更明智的决策。例如，如果你能识别用户行为模式，你就会知道在产品或用户体验方面需要优化什么。或者，如果你能预测客户流失，你就可以采取措施主动防止这种情况发生。
人工智能工具可让您的业务分析师更全面地了解业务，而所需时间仅为手动操作的一小部分。而且由于人工智能算法使用实时数据，分析师可以更快地调查和解决异常情况。
15 种可在业务战略中实施的 AI 工具
从很多方面来看，业务分析的未来都取决于人工智能。以下是一些顶级业务分析工具的简要概述。
1. Tableau
Tableau是一个数据可视化和分析平台，无需编码经验即可创建和共享报告。Tableau 使用生成式 AI 来自动化任务管理、提出问题并以易于理解的语言提供有关组织数据的见解和解释。
这使得它成为希望全面了解业务的企业领导者和希望更多地依靠数据驱动的非技术员工的良好工具。
2. ChatGPT
3.聚合物
Polymer是另一种不需要技术技能的商业智能工具。任何人都可以从 Excel 和 Google Sheets 上传电子表格，然后 Polymer 的 AI 技术将可视化数据并自动创建交互式、可搜索的仪表板。
4. MonkeyLearn
MonkeyLearn是一款具有数据可视化功能的人工智能文本分析工具。它使用机器学习模型来分析文本（如评论、调查、记录和聊天），以识别趋势、执行情绪分析、将信息分类并创建图表。这是另一款不需要编码经验的工具。
5. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI是另一种业务分析工具，支持几乎所有数据源的数据可视化、报告和分析。由于它与 Excel 等其他 Microsoft 工具集成，因此它提供了一个集中式数据中心，可跨服务提供见解。对于已经使用 Microsoft 服务的组织来说，这是一个直观的选择。
6. Sisense
Sisense是分析师和开发人员用于数据和业务分析的工具。它提供低代码和无代码功能，具有拖放界面和开发人员优先的工具、SDK 和 API，可将分析嵌入到您的产品和数据管道中。与此列表中的大多数其他工具一样，它提供数据可视化、分析和报告功能，并可以使用自然语言处理和生成式 AI 回答有关数据的问题。
7. 阿基奥
Akkio被宣传为数据 AI 助手。它是一款适合初学者使用的工具，可帮助进行数据预测、分析和可视化。由于其预测能力，它对业务预测、销售和营销非常有用。用户无需技术技能即可创建报告和模型，而业务分析师可以使用它来创建图表并更快地预测业务结果。
8. Google Looker
Google Looker是Google Cloud的一部分。它提供数据建模和分析，并允许团队构建具有嵌入式分析功能的自定义应用程序。作为一个基于云的平台，Looker 在您的浏览器中运行，可以一次处理大量数据，但不会自动生成报告。
9. Qlik Sense
Qlik Sense是一个云原生数据可视化和分析平台，专为各个技能水平的用户而设计。它提供交互式仪表板、预测分析和 AI 辅助数据准备。用户可以通过提问来探索数据，并通过线程和笔记与队友协作。
10. Splunk
虽然Splunk并非专门用于商业智能，但它是一个有用的工具，可让组织集中管理数据并监控、搜索和分析来自任何来源的数据。它对于安全性和可观察性特别有用，因为它允许组织更快地响应事件并恢复服务。Splunk 可以处理大量数据，让您可以实时可视化和分析数据。
11.TIBCO Spotfire
TIBCO Spotfire是一款面向业务分析师、数据科学家和数据驱动型领导者的数据分析工具。它集中了来自多个来源的结构化和非结构化数据，以提供单一事实来源。作为一款无代码工具，它使用点击功能进行数据探索和可视化。它还可以将机器学习模型应用于实时流数据以发现即时见解。
12. RapidMiner
RapidMiner是一个数据科学平台，其名称源于数据挖掘，即分析数据集以发现模式并解决业务问题。该平台提供文本挖掘、数据准备、分析、可视化、预测分析和自动化。虽然它提供无代码功能，但分析师也可以根据需要使用代码创建自定义模型。
13.SAS 商业分析
SAS 商业分析是另一种从多个来源收集和探索数据的方法。它使用低代码和无代码界面，而人工智能提供自动化洞察和解释。这使用户能够更快地识别和检查模式。
14. 克尼姆
KNIME是一个开源数据科学平台，支持从数据专家到业务主管和 MLOps 工程师等各种用户和技能水平。它支持数据准备和分析、监控和团队协作。它还允许用户为各种数据分析任务创建可重复使用的工作流程。
15. Domo
Domo是一个数据体验平台，具有交互式仪表板、数据叙述和可视化、报告和 AI 分析功能。用户可以使用低代码或无代码工具创建自定义应用程序和 AI/ML 模型，以将数据和 AI 整合到各个业务功能中。
6 个用于商业分析的额外 AI 工具
虽然前 15 个商业分析平台是最常用的平台之一，但这里还有一些其他人工智能工具可供考虑：
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