Một trong những trách nhiệm chính của mọi tổ chức định hướng dữ liệu ngày nay là phân tích dữ liệu. Nó giúp các doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để cải thiện việc ra quyết định. Điểm hay nhất về phân tích dữ liệu là có rất nhiều công cụ trên thị trường dành cho cả chuyên gia và những người có kiến thức nền tảng hạn chế về lĩnh vực này. Với việc sử dụng các công cụ này, bạn có thể theo dõi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để có được những hiểu biết cần thiết nhằm đáp ứng các mục tiêu của công ty bạn.
1. AI trong việc phân tích dữ liệu
AI gần như là công cụ đằng sau của đa số chiến lược phân tích dữ liệu hiệu quả. Đó là một phương pháp mạnh mẽ, hiệu quả và dễ tiếp cận để xử lý dữ liệu. Gần như có thể khẳng định rằng các công cụ phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI là chìa khóa cho bất kỳ tổ chức nào muốn thành công trong thế giới dựa trên dữ liệu này.
Các bộ dữ liệu khổng lồ được phân tích bằng trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm các xu hướng và mô hình có thể cung cấp thông tin chi tiết để cải thiện các quy trình của công ty. Bằng cách kết hợp tất cả dữ liệu vào một giải pháp duy nhất, AI cũng tạo điều kiện cho việc phân tích dữ liệu hiệu quả hơn bằng cách cung cấp cho người tiêu dùng cái nhìn toàn diện về dữ liệu. Người dùng có thể tạo dự báo và kiểm tra các tình huống khác nhau để xác định khả năng thành công khi AI và dữ liệu được tích hợp để tạo ra AI dự đoán.
2. Top 6 công cụ giúp các chuyên gia phân tích dữ liệu dễ dàng hơn
2.1. Julius AI:
Julius AI là một công cụ phân tích dữ liệu thông minh giúp diễn giải, phân tích và trực quan hóa dữ liệu phức tạp theo cách trực quan, thân thiện với người dùng. Sức mạnh của nó nằm ở khả năng làm cho việc phân tích dữ liệu trở nên dễ tiếp cận và có thể thực hiện được, ngay cả khi bạn không phải là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Ứng dụng cũng hỗ trợ mọi định dạng tệp dữ liệu, bao gồm nhưng không giới hạn ở cơ sở dữ liệu Bảng tính (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Trang tính và Postgres.
Ưu điểm khi sử dụng Julius AI:
- Liên kết tới một nguồn trực tiếp trong giao diện trò chuyện.
- Phân tích bảng tính với nhiều tab.
- Kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, vì mỗi người dùng chỉ có quyền truy cập vào dữ liệu của riêng họ.
- Dễ sử dụng.
2.2. Tableau:
Tableau là một nền tảng tương đối thông dụng đối với nhiều nhà phân tích dữ liệu. Ứng dụng này có thể phân tích và trực quan hóa dữ liệu cho phép người dùng tương tác với dữ liệu của họ. Một trong những điểm thu hút người dùng hàng đầu của Tableau là nó không yêu cầu bất kỳ kiến thức nào về mã hóa. Với Tableau, người dùng có thể tạo báo cáo và chia sẻ chúng trên nền tảng máy tính để bàn và thiết bị di động.
VizQL là ngôn ngữ truy vấn hỗ trợ nền tảng Tableau. Nó tạo các truy vấn phụ trợ từ bảng điều khiển kéo và thả và các thành phần trực quan hóa. Nó cũng đòi hỏi ít nhu cầu tối ưu hóa hiệu suất của người dùng cuối.
Một số ưu điểm khi dùng Tableau:
- Hỗ trợ các tính toán phức tạp, trộn dữ liệu và bảng điều khiển.
- Nhanh chóng tạo trực quan tương tác.
- Dễ thực hiện
- Xử lý lượng lớn dữ liệu.
2.3. Microsoft Power BI:
Microsoft Power BI, một phần mềm thông minh kinh doanh rất hữu ích cho phép người dùng sàng lọc dữ liệu của họ và trực quan hóa dữ liệu để hiểu rõ hơn, là một công cụ AI tuyệt vời khác để phân tích dữ liệu. Người dùng nền tảng có thể nhập dữ liệu từ hầu hết mọi nguồn và bắt đầu tạo trang tổng quan và báo cáo ngay lập tức.
Người dùng Microsoft Power BI cũng có thể tạo các mô hình học máy và sử dụng các công cụ hỗ trợ AI khác để phân tích dữ liệu. Nó cung cấp một số trình kết nối, bao gồm một trình kết nối với Azure Machine Learning và một trình kết nối với Excel gốc. Power BI có thể được tích hợp đơn giản để báo cáo dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và thiết kế bảng thông tin trong một doanh nghiệp hiện đang sử dụng công nghệ của Microsoft.
Điểm mạnh của Microsoft Power AI:
- Tích hợp liền mạch với các ứng dụng hiện có.
- Tạo bảng điều khiển được cá nhân hóa.
- Giúp xuất bản các báo cáo an toàn.
- Không có hạn chế về bộ nhớ và tốc độ.
2.4. Polymer:
Polymer là một công cụ AI mạnh mẽ cung cấp AI mạnh mẽ để chuyển đổi dữ liệu thành cơ sở dữ liệu mạnh mẽ, có khả năng thích ứng và hợp lý, là một lựa chọn tuyệt vời khác cho các nhà phân tích dữ liệu. Một trong những điều tuyệt vời nhất về Polymer, giống như các công cụ AI tuyệt vời khác, là nó không yêu cầu bất kỳ mã hóa nào.
Công cụ này sử dụng AI để phân tích dữ liệu và nâng cao hiểu biết của người dùng về dữ liệu đó. Polymer thực hiện tất cả những điều này mà không yêu cầu thủ tục triển khai kéo dài. Để nhanh chóng chuyển đổi bảng tính thành cơ sở dữ liệu hợp lý có thể được kiểm tra thông tin chi tiết, người dùng chỉ cần tải bảng tính của họ lên nền tảng.
Dưới đây là một số ưu điểm của Polymer:
- Công cụ AI mạnh mẽ giúp chuyển đổi dữ liệu thành cơ sở dữ liệu.
- Không yêu cầu bất kỳ mã hóa nào.
- Phân tích dữ liệu và cải thiện sự hiểu biết của người dùng.
- Làm cho bảng tính có thể tìm kiếm và tương tác.
2.5. Akkio:
Đây là một công cụ dự báo và phân tích kinh doanh để người dùng phân tích dữ liệu của họ và dự đoán kết quả tiềm năng. Công cụ này hướng đến người mới bắt đầu và lý tưởng cho những người dùng muốn bắt đầu với dữ liệu của họ.
Người dùng có thể tải lên tập dữ liệu của mình và chọn biến họ muốn dự báo bằng công cụ AI, công cụ hỗ trợ Akkio tạo mạng lưới thần kinh tập trung xung quanh biến đó. Nó rất hữu ích cho việc bán hàng, tiếp thị và phân tích dự đoán. Tương tự như một số công cụ đặc biệt khác trong danh sách này, Akkio không yêu cầu bất kỳ kiến thức nào về mã hóa.
Bên cạnh đó, Akkio sử dụng 80% dữ liệu được tải lên làm dữ liệu huấn luyện và 20% còn lại được sử dụng làm dữ liệu xác thực. Thay vì dự đoán kết quả, công cụ AI đưa ra đánh giá độ chính xác cho các mô hình và đưa ra các báo động giả.
Một số điểm mạnh của Akkio:
- Nền tảng học máy không cần mã.
- Tuyệt vời cho những người mới bắt đầu muốn bắt đầu với dữ liệu.
- Xây dựng mạng lưới thần kinh xung quanh các biến được chọn.
- Đánh giá độ chính xác cho các mô hình.
2.6. MonkeyLearn:
MonkeyLearn là một nền tảng không cần mã hóa khác sử dụng các tính năng phân tích dữ liệu AI để giúp người dùng trực quan hóa và sắp xếp lại dữ liệu của họ.
Một số công cụ phân tích văn bản được hỗ trợ bởi AI có trong MonkeyLearn, có thể nhanh chóng phân tích và trực quan hóa dữ liệu để đáp ứng yêu cầu của người dùng. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng để trích xuất các thuộc tính sản phẩm hoặc dữ liệu người dùng, đồng thời thiết lập trình phân loại văn bản và trình trích xuất văn bản, hỗ trợ tự động sắp xếp dữ liệu dựa trên chủ đề hoặc mục đích.
MonkeyLearn sử dụng công nghệ học máy để tự động hóa các quy trình kinh doanh và phân tích văn bản, giúp loại bỏ nhu cầu xử lý dữ liệu tốn nhiều công sức của con người trong nhiều giờ. Một trong những tính năng được người dùng yêu thích nhất là khả năng tự động lấy dữ liệu từ yêu cầu của MonkeyLearn khi chúng đến. Nó sử dụng phân tích văn bản và từ khóa nâng cao để phân loại dữ liệu, làm nổi bật văn bản cụ thể và sắp xếp nó để xử lý và sắp xếp đơn giản.
Một số điểm mạnh bạn có thể cân nhắc khi sử dụng:
- Phân loại văn bản trong nhãn một cách đơn giản.
- Giúp bạn dễ dàng dọn dẹp, sắp xếp và trực quan hóa phản hồi.
- Không cần mã hóa.
- Tiết kiệm hàng giờ bằng cách tự động hóa quy trình công việc và phân tích văn bản.
Hy vọng rằng những chia sẻ của BAC sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.
Nguồn tham khảo:
https://www.unite.ai/ai-tools-data-analysts/
Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp
BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.
CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN
Khoá học Online:
Khoá học Offline:
Tại Tp.HCM:
Tại Hà Nội:
Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất
Ban biên tập nội dung - BAC