أفضل 8 أدوات للذكاء الاصطناعي لمحللي البيانات (يوليو 2024)

تحليل البيانات أصبحت الآن إحدى الوظائف الأساسية داخل أي مؤسسة تعتمد على البيانات. فهو يمكّن الشركات من تحويل البيانات الأولية إلى رؤى مفيدة يمكنها دفع عمليات صنع القرار بشكل أفضل. أفضل ما في تحليلات البيانات هو أن هناك العديد من الأدوات في السوق لكل من المحترفين وذوي الخلفية المحدودة في هذا المجال. تساعدك هذه الأدوات على تصور البيانات وتحليلها وتتبعها حتى تتمكن من استخلاص الرؤى اللازمة لتحقيق أهداف عملك. 

الذكاء الاصطناعي في التحليلات

الذكاء الاصطناعي هو القوة الدافعة وراء أي استراتيجية فعالة لتحليل البيانات. إنها طريقة قوية وفعالة ويمكن الوصول إليها لمعالجة البيانات. 

يفحص الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات للعثور على الاتجاهات والأنماط التي يمكن استخدامها لاشتقاق رؤى لتحسين العمليات التجارية. يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا على تبسيط تحليل البيانات عن طريق تحويل جميع البيانات إلى حل واحد ، مما يتيح للمستخدمين الحصول على نظرة عامة كاملة على البيانات. عندما يتم الجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات للذكاء الاصطناعي التنبؤي ، يمكن للمستخدمين تطوير تنبؤات وتحليل سيناريوهات معينة لتحديد فرص النجاح. 

تعد أدوات تحليل البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي المفتاح لأي مؤسسة تتطلع إلى النجاح في هذا العالم القائم على البيانات.

هنا نظرة على أفضل 8 أدوات للذكاء الاصطناعي لمحللي البيانات: 

1. يوليوس آي

Julius AI هي أداة ذكية لتحليل البيانات تقوم بتفسير البيانات المعقدة وتحليلها وتصورها بطريقة بديهية وسهلة الاستخدام. وتكمن قوتها في قدرتها على جعل تحليل البيانات متاحًا وقابلاً للتنفيذ، حتى بالنسبة لأولئك الذين ليسوا علماء بيانات أو إحصائيين.

وهي تدعم أي تنسيق لملفات البيانات، بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، جداول البيانات (.xls و.xlsx و.xlsm و.xlsb و.csv) وقواعد بيانات Google Sheets وPostgres.

بعد ربط مصدر البيانات، يمكنك تحليله باستخدام اللغة الطبيعية في صفحة الدردشة - حاول طلب الرؤى أو توجيه Julius لإنشاء تصور.

هذه الأداة هي الأفضل لسهولة الاستخدام والمشاريع البسيطة.

فيما يلي بعض مزايا Tableau: 

• الارتباط بمصدر مباشرةً في واجهة الدردشة.
• تحليل جداول البيانات باستخدام علامات تبويب متعددة.
•  تحكم صارم في الوصول، حيث أن كل مستخدم لديه حق الوصول إلى البيانات الخاصة به فقط.
• سهلة الاستخدام.

قراءة الاستعراض →

قم بزيارة Julius AI →

2. مختبر البيانات

DataLab عبارة عن دفتر بيانات مدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم لتبسيط وتسريع تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. فهو يجمع بين بيئة تطوير متكاملة قوية (IDE) وتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع بياناتهم من خلال واجهة دردشة بديهية. يتيح هذا الإعداد للمستخدمين كتابة التعليمات البرمجية وتحديثها وتصحيح أخطائها، وتحليل البيانات، وإنشاء تقارير شاملة دون الحاجة إلى التبديل بين أدوات متعددة.

يمكّن مساعد الذكاء الاصطناعي في DataLab المستخدمين من "الدردشة مع بياناتهم"، مما يسهل الحصول على الرؤى بسرعة. فهو يساعد في كتابة التعليمات البرمجية وإصلاحها، وشرح هياكل البيانات، ويوفر اقتراحات تراعي السياق، مما يعزز كفاءة سير العمل بشكل عام. يدعم DataLab أيضًا التعاون في الوقت الفعلي، مما يسمح للفرق بالعمل معًا في مشاريع البيانات ومشاركة الرؤى والحفاظ على التحكم في الإصدار بسلاسة.

أثناء قيام المستخدمين باستكشاف بياناتهم، يقوم DataLab تلقائيًا بإنشاء تقارير محدثة مباشرة يمكن تخصيصها ومشاركتها دون عناء. فهو يتصل بمصادر بيانات متنوعة مثل ملفات CSV، وجداول بيانات Google، وSnowflake، وBigQuery، مما يجعل استيراد البيانات وتحليلها أمرًا سهلاً.

• DataLab عبارة عن دفتر بيانات يعمل بالذكاء الاصطناعي مع واجهة دردشة للتفاعل البديهي مع البيانات.
• يساعد AI Assistant في كتابة التعليمات البرمجية وإصلاحها وتقديم اقتراحات تراعي السياق.
• يدعم التعاون في الوقت الحقيقي لمشاريع الفريق السلسة والتحكم في الإصدار.
• يقوم تلقائيًا بإنشاء تقارير محدثة مباشرة يسهل تخصيصها ومشاركتها.
• يتصل بمصادر بيانات متنوعة مثل ملفات CSV وجداول بيانات Google وSnowflake وBigQuery.

قم بزيارة DataLab →

3. إكوباسي

Echobase عبارة عن منصة مصممة لمساعدة الفرق في الاستعلام عن البيانات وإنشائها وتحليلها باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. يمكن للشركات تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي على التعامل مع مهام مثل الأسئلة والأجوبة، وتحليل البيانات، وإنشاء المحتوى. يعد التكامل أمرًا بسيطًا، ولا يتطلب أي تعليمات برمجية، فما عليك سوى تحميل الملفات أو مزامنة التخزين السحابي.

يعزز Echobase التعاون من خلال السماح لأعضاء الفريق بالوصول إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي وتعيين الأدوار وإدارة الأذونات. إنه يعطي الأولوية لأمن البيانات من خلال تشفير AWS ويمنح المستخدمين التحكم الكامل في بياناتهم.

تتميز المنصة بأدوات الذكاء الاصطناعي المتنوعة، مثل مولدات الفقرات والبريد الإلكتروني، ومنشئي القصص، والمزيد، لتعزيز الإبداع والإنتاجية. يمكن للمستخدمين تجربة Echobase مجانًا، دون الحاجة إلى بطاقة ائتمان.

• قم بتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي على الأسئلة والأجوبة وتحليل البيانات وإنشاء المحتوى بدون برمجة.
• يمكنك التكامل بسهولة عن طريق تحميل الملفات أو مزامنة التخزين السحابي.
• يدعم تعاون الفريق من خلال تعيينات الأدوار وإدارة الأذونات.
• يضمن أمان البيانات من خلال تشفير AWS والتحكم في المستخدم.
• يقدم أدوات الذكاء الاصطناعي مثل مولدات الفقرات والبريد الإلكتروني ومنشئي القصص.

قراءة الاستعراض →

قم بزيارة Echobase →

4. مايكروسوفت باور بى

أداة أخرى من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات هي Microsoft Power BI ، وهي عبارة عن منصة ذكاء أعمال مفيدة للغاية تمكن المستخدمين من فرز بياناتهم وتصورها للحصول على رؤى. يسمح النظام الأساسي للمستخدمين باستيراد البيانات من أي مصدر تقريبًا ، ويمكنهم البدء في إنشاء التقارير ولوحات المعلومات على الفور. 

يمكّن Microsoft Power BI أيضًا المستخدمين من إنشاء نماذج للتعلم الآلي واستخدام ميزات أخرى مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات. وهو يدعم عمليات تكامل متعددة، مثل تكامل Excel الأصلي والتكامل مع Azure Machine Learning. إذا كانت إحدى المؤسسات تستخدم أدوات Microsoft بالفعل، فيمكن تنفيذ Power BI بسهولة لإعداد تقارير البيانات وتصور البيانات وإنشاء لوحات المعلومات. 

فيما يلي بعض مزايا Microsoft Power BI: 

• يتكامل بسلاسة مع التطبيقات الحالية.
• يقوم بإنشاء لوحات معلومات مخصصة. 
• يساعد في نشر تقارير آمنة.
• لا توجد قيود الذاكرة والسرعة. 

قم بزيارة مايكروسوفت →

5. البوليمر

خيار آخر رائع لمحللي البيانات هو Polymer ، وهو أداة قوية للذكاء الاصطناعي توفر ذكاءً اصطناعيًا قويًا لتحويل البيانات إلى قاعدة بيانات مبسطة ومرنة وقوية. على غرار أدوات الذكاء الاصطناعي الرائعة الأخرى ، فإن أحد أفضل جوانب البوليمر هو أنه لا يتطلب أي تشفير. 

تعتمد الأداة على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتحسين فهم المستخدمين لها. يحقق البوليمر كل هذا دون الحاجة إلى عملية إعداد طويلة. كل ما يتعين على المستخدم القيام به هو تحميل جدول البيانات الخاص به إلى النظام الأساسي لتحويله على الفور إلى قاعدة بيانات مبسطة يمكن استكشافها بعد ذلك للحصول على رؤى. 

تفتخر Polymer بكونها الأداة الوحيدة التي تجعل جداول بيانات المستخدم "قابلة للبحث ، وذكية ، وتفاعلية على الفور". يتم استخدام الأداة من قبل مجموعة واسعة من المحترفين ، بما في ذلك محللو البيانات والمسوقون الرقميون ومنشئو المحتوى والمزيد. 

فيما يلي بعض مزايا البوليمر: 

• أداة قوية للذكاء الاصطناعي تقوم بتحويل البيانات إلى قاعدة بيانات. 
• لا يتطلب أي ترميز.
• يحلل البيانات ويحسن فهم المستخدمين. 
• يجعل جداول البيانات قابلة للبحث والتفاعل. 

قم بزيارة البوليمر →

6. أكيو

اقتربنا من نهاية قائمتنا التي تضم أفضل 5 أدوات للذكاء الاصطناعي لمحللي البيانات ، وهي Akkio ، وهي أداة لتحليل الأعمال والتنبؤ للمستخدمين لتحليل بياناتهم والتنبؤ بالنتائج المحتملة. تستهدف الأداة المبتدئين وهي مثالية للمستخدمين الراغبين في البدء ببياناتهم. 

تتيح أداة الذكاء الاصطناعي للمستخدمين تحميل مجموعة البيانات الخاصة بهم وتحديد المتغير الذي يريدون التنبؤ به ، مما يساعد Akkio على بناء شبكة عصبية حول هذا المتغير. إنه مفيد للغاية للتحليل التنبئي والتسويق والمبيعات. مثل العديد من أفضل الأدوات الأخرى في هذه القائمة ، لا يتطلب Akkio أي خبرة سابقة في البرمجة. 

يستخدم Akkio 80 في المائة من البيانات التي تم تحميلها كبيانات تدريب ، ويتم استخدام الـ 20 في المائة الأخرى كبيانات التحقق من الصحة. بدلاً من التنبؤ بالنتائج ، تقدم أداة الذكاء الاصطناعي تقييمًا دقيقًا للنماذج وتسحب الإيجابيات الزائفة. 

فيما يلي بعض مزايا Akkio: 

• منصة التعلم الآلي بدون رمز.
• رائع للمبتدئين الذين يتطلعون إلى البدء في استخدام البيانات.
• بناء شبكة عصبية حول المتغيرات المحددة.
• تصنيف الدقة للنماذج.

قم بزيارة أكيو →

7. قرد تعلم

إغلاق القائمة التي تضم أفضل 5 أدوات للذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات هو MonkeyLearn ، وهو نظام أساسي آخر بدون تشفير يستخدم ميزات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين على تصور بياناتهم وإعادة ترتيبها. 

يتضمن MonkeyLearn العديد من أدوات تحليل النص التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تقوم على الفور بتحليل وتصور البيانات لاحتياجات المستخدم. يمكن استخدامه أيضًا لإعداد مصنفات نصوص ومستخلصات نصوص ، والتي تساعد تلقائيًا في فرز البيانات وفقًا للموضوع أو الهدف ، وكذلك استخراج ميزات المنتج أو بيانات المستخدم. 

بفضل اعتماده على التعلم الآلي لأتمتة سير العمل التجاري وتحليل النص ، يمكن لـ MonkeyLearn توفير ساعات من المعالجة اليدوية للبيانات. إحدى الميزات التي يحبها مستخدموها أكثر من غيرها هي قدرة MonkeyLearn على سحب البيانات من التذاكر تلقائيًا فور وصولها. فهي تصنف البيانات من خلال الكلمات الرئيسية وتحليل النص المتطور ، وتبرز نصًا معينًا وتصنفها لسهولة الفرز والمعالجة. 

فيما يلي بعض مزايا MonkeyLearn: 

• يصنف النص في الملصقات بطريقة بسيطة.
• يجعل من السهل تنظيف الملاحظات وتنظيمها وتصورها. 
• لا الترميز المطلوبة. 
• يوفر ساعات من خلال أتمتة سير العمل التجاري وتحليل النص. 

قم بزيارة MonkeyLearn →

8. التابلوه لوحة حية

أداة أخرى مهمة هي Tableau، وهي عبارة عن منصة للتحليلات وتصور البيانات تمكن المستخدمين من التفاعل مع بياناتهم. واحدة من أفضل نقاط البيع في Tableau هي أنها لا تتطلب أي معرفة بالبرمجة. باستخدام Tableau، يمكن للمستخدمين إنشاء تقارير ومشاركتها عبر منصات سطح المكتب والهواتف المحمولة. 

تدعم أداة تحليل البيانات تصور البيانات وتحليلاتها لإنشاء تقارير يمكن مشاركتها داخل المتصفح أو تضمينها في أحد التطبيقات. يمكن أن يحدث كل هذا أثناء تشغيل Tableau إما على السحابة أو داخل الشركة. 

تسمى لغة الاستعلام التي تعمل عليها منصة Tableau VizQL ، والتي تترجم لوحة معلومات السحب والإفلات ومكونات التصور إلى استعلامات خلفية. كما أنه يتطلب القليل من الحاجة إلى تحسين أداء المستخدم النهائي. 

فيما يلي بعض مزايا Tableau: 

• يدعم العمليات الحسابية المعقدة ومزج البيانات ولوحة القيادة. 
• إنشاء تصورات تفاعلية بسرعة. 
• سهولة التنفيذ
• يتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. 

قم بزيارة تابلوه →

نبذة عامة

في الختام، دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في تحليل البيانات يحدث ثورة في كيفية تفسير المؤسسات لبياناتها واستخدامها. تعمل أدوات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تبسيط عملية معالجة البيانات، والكشف عن رؤى قيمة تدفع إلى اتخاذ قرارات أفضل وتعزز استراتيجيات الأعمال. ومن خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تحليل مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، والتنبؤ بالنتائج، وتحسين العمليات، مما يضمن الحفاظ على قدرتها التنافسية في عالم يعتمد على البيانات.

تلبي هذه الأدوات المتقدمة احتياجات كل من المحترفين والمبتدئين المتمرسين، وتوفر واجهات سهلة الاستخدام وتلغي الحاجة إلى معرفة واسعة بالبرمجة. من إنشاء تصورات بديهية إلى أتمتة سير العمل وتعزيز القدرات التنبؤية، تعمل أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي على تمكين المستخدمين من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بدقة وسرعة أكبر.

تمثل الأدوات الموضحة في هذه المقالة بعضًا من أفضل الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم، حيث يقدم كل منها ميزات وفوائد فريدة تلبي مجموعة واسعة من الاحتياجات. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، ستصبح هذه الأدوات بلا شك أكثر تكاملاً لنجاح المؤسسات التي تعتمد على البيانات.