Die 6 besten KI-Tools für Datenanalysten (Mai 2024)

Die Datenanalyse ist heute eine der Kernfunktionen jeder datengesteuerten Organisation. Es ermöglicht Unternehmen, Rohdaten in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln, die zu besseren Entscheidungsprozessen führen können. Das Beste an der Datenanalyse ist, dass es viele Tools auf dem Markt gibt, sowohl für Profis als auch für diejenigen mit begrenztem Hintergrundwissen auf diesem Gebiet. Mit diesen Tools können Sie Daten visualisieren, analysieren und verfolgen, sodass Sie Erkenntnisse gewinnen können, die Sie zum Erreichen Ihrer Geschäftsziele benötigen. 

KI in der Analytik

KI ist die treibende Kraft hinter jeder effektiven Datenanalysestrategie. Es handelt sich um eine leistungsstarke, effiziente und zugängliche Methode zur Datenverarbeitung. 

Künstliche Intelligenz untersucht riesige Datenmengen, um Trends und Muster zu finden, aus denen sich Erkenntnisse zur Verbesserung von Geschäftsprozessen ableiten lassen. KI trägt auch dazu bei, die Datenanalyse zu optimieren, indem sie alle Daten in einer Lösung zusammenführt, sodass Benutzer einen vollständigen Überblick über die Daten haben. Wenn KI und Daten für Predictive AI kombiniert werden, können Nutzer Prognosen entwickeln und bestimmte Szenarien analysieren, um Erfolgsaussichten zu ermitteln. 

KI-gestützte Datenanalysetools sind der Schlüssel für jedes Unternehmen, das in dieser datengesteuerten Welt erfolgreich sein möchte.

Hier ist ein Blick auf die 5 besten KI-Tools für Datenanalysten: 

1. Julius AI

Julius AI ist ein intelligentes Datenanalysetool, das komplexe Daten auf intuitive und benutzerfreundliche Weise interpretiert, analysiert und visualisiert. Seine Stärke liegt in seiner Fähigkeit, Datenanalysen zugänglich und umsetzbar zu machen, selbst für diejenigen, die keine Datenwissenschaftler oder Statistiker sind.

Sie unterstützen jedes Datendateiformat, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, Tabellenkalkulationen (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets und Postgres-Datenbanken.

Nachdem Sie eine Datenquelle verknüpft haben, können Sie sie mit Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache auf der Chat-Seite analysieren – fragen Sie nach Erkenntnissen oder weisen Sie Julius an, eine Visualisierung zu erstellen.

Dieses Tool eignet sich am besten für benutzerfreundliche und einfache Projekte.

Hier sind einige der Vorteile von Tableau: 

• Link zu einer Quelle direkt in der Chat-Oberfläche.
• Analysieren Sie Tabellenkalkulationen mit mehreren Registerkarten.
•  Strenge Zugriffskontrolle, da jeder Benutzer nur Zugriff auf seine eigenen Daten hat.
• Einfach in der Handhabung;

Lesen Sie unsere Julius AI-Rezension oder besuchen Sie Julius AI.

2. Microsoft Power BI

Ein weiteres Top-KI-Tool für die Datenanalyse ist Microsoft Power BI, eine äußerst nützliche Business-Intelligence-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, ihre Daten zu sortieren und für Erkenntnisse zu visualisieren. Die Plattform ermöglicht es Benutzern, Daten aus nahezu jeder Quelle zu importieren und sofort mit der Erstellung von Berichten und Dashboards zu beginnen. 

Mit Microsoft Power BI können Benutzer außerdem Modelle für maschinelles Lernen erstellen und andere KI-gestützte Funktionen zur Datenanalyse nutzen. Es unterstützt mehrere Integrationen, beispielsweise eine native Excel-Integration und eine Integration mit Azure Machine Learning. Wenn ein Unternehmen bereits Microsoft-Tools verwendet, kann Power BI problemlos für Datenberichte, Datenvisualisierung und die Erstellung von Dashboards implementiert werden. 

Hier sind einige der Vorteile von Microsoft Power BI: 

• Lässt sich nahtlos in bestehende Anwendungen integrieren.
• Erstellt personalisierte Dashboards. 
• Hilft bei der Veröffentlichung sicherer Berichte.
• Keine Speicher- und Geschwindigkeitsbeschränkungen. 

3. Polymer

Eine weitere großartige Option für Datenanalysten ist Polymer, ein robustes KI-Tool, das eine leistungsstarke KI bietet, um Daten in eine optimierte, flexible und leistungsstarke Datenbank umzuwandeln. Ähnlich wie bei anderen großartigen KI-Tools besteht einer der besten Aspekte von Polymer darin, dass keine Codierung erforderlich ist. 

Das Tool basiert auf KI, um Daten zu analysieren und das Verständnis der Benutzer dafür zu verbessern. Polymer erreicht all dies ohne einen langen Onboarding-Prozess. Ein Benutzer muss lediglich seine Tabelle auf die Plattform hochladen, um sie sofort in eine optimierte Datenbank umzuwandeln, die dann nach Erkenntnissen durchsucht werden kann. 

Polymer ist stolz darauf, das einzige Tool zu sein, das die Tabellen eines Benutzers „sofort durchsuchbar, intelligent und interaktiv“ macht. Das Tool wird von einer Vielzahl von Fachleuten verwendet, darunter Datenanalysten, digitale Vermarkter, Content-Ersteller und mehr. 

Hier sind einige der Vorteile von Polymer: 

• Robustes KI-Tool, das Daten in eine Datenbank umwandelt. 
• Erfordert keine Codierung.
• Analysiert Daten und verbessert das Verständnis der Benutzer. 
• Macht Tabellen durchsuchbar und interaktiv. 

4. Akki

Am Ende unserer Liste der 5 besten KI-Tools für Datenanalysten steht Akkio, ein Geschäftsanalyse- und Prognosetool, mit dem Benutzer ihre Daten analysieren und potenzielle Ergebnisse vorhersagen können. Das Tool richtet sich an Einsteiger und ist ideal für Anwender, die mit ihren Daten durchstarten möchten. 

Mit dem KI-Tool können Benutzer ihren Datensatz hochladen und die Variable auswählen, die sie vorhersagen möchten, was Akkio dabei hilft, ein neuronales Netzwerk um diese Variable herum aufzubauen. Es ist äußerst nützlich für prädiktive Analysen, Marketing und Vertrieb. Wie viele der anderen Top-Tools auf dieser Liste erfordert Akkio keine Vorkenntnisse im Programmieren. 

Akkio verwendet 80 Prozent der hochgeladenen Daten als Trainingsdaten und die anderen 20 Prozent werden als Validierungsdaten verwendet. Anstatt Ergebnisse vorherzusagen, bietet das KI-Tool eine Genauigkeitsbewertung für die Modelle und ermittelt falsch-positive Ergebnisse. 

Hier sind einige der Vorteile von Akkio: 

• Plattform für maschinelles Lernen ohne Code.
• Ideal für Anfänger, die mit Daten beginnen möchten.
• Bauen Sie ein neuronales Netzwerk um ausgewählte Variablen herum auf.
• Genauigkeitsbewertung für die Modelle.

5. MonkeyLearn

Den Abschluss unserer Liste der 5 besten KI-Tools für die Datenanalyse bildet MonkeyLearn, eine weitere No-Coding-Plattform, die KI-Datenanalysefunktionen nutzt, um Benutzern bei der Visualisierung und Neuanordnung ihrer Daten zu helfen. 

MonkeyLearn umfasst mehrere KI-gestützte Textanalysetools, die Daten sofort entsprechend den Anforderungen des Benutzers analysieren und visualisieren. Außerdem können damit Textklassifikatoren und Textextraktoren eingerichtet werden, die dabei helfen, Daten automatisch nach Thema oder Absicht zu sortieren sowie Produktmerkmale oder Benutzerdaten zu extrahieren. 

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Automatisierung von Geschäftsabläufen und zur Analyse von Texten kann MonkeyLearn Stunden der manuellen Datenverarbeitung einsparen. Eine der von MonkeyLearn am meisten geschätzten Funktionen ist die Fähigkeit von MonkeyLearn, automatisch Daten aus eingehenden Tickets abzurufen. Es klassifiziert Daten anhand von Schlüsselwörtern und einer High-End-Textanalyse, hebt bestimmte Texte hervor und kategorisiert sie für eine einfache Sortierung und Verarbeitung. 

Hier sind einige der Vorteile von MonkeyLearn: 

• Klassifiziert Text in Etiketten auf einfache Weise.
• Erleichtert das Bereinigen, Organisieren und Visualisieren von Feedback. 
• Keine Codierung erforderlich. 
• Spart Stunden durch die Automatisierung von Geschäftsabläufen und die Textanalyse. 

6. Tableau

Ein weiteres Top-Tool ist Tableau, eine Analyse- und Datenvisualisierungsplattform, die es Benutzern ermöglicht, mit ihren Daten zu interagieren. Eines der Hauptverkaufsargumente von Tableau ist, dass keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Mit Tableau können Benutzer Berichte erstellen und diese auf Desktop- und mobilen Plattformen teilen. 

Das Datenanalysetool unterstützt Datenvisualisierung und -analyse, um Berichte zu erstellen, die in einem Browser geteilt oder in eine Anwendung eingebettet werden können. All dies kann stattfinden, während Tableau entweder in der Cloud oder vor Ort ausgeführt wird. 

Die Abfragesprache, auf der die Tableau-Plattform läuft, heißt VizQL und übersetzt Drag-and-Drop-Dashboard- und Visualisierungskomponenten in Back-End-Abfragen. Außerdem ist kaum eine Leistungsoptimierung für den Endbenutzer erforderlich. 

Hier sind einige der Vorteile von Tableau: 

• Unterstützt komplexe Berechnungen, Datenmischung und Dashboarding. 
• Erstellen Sie schnell interaktive Visualisierungen. 
• Leichtigkeit der Durchsetzung
• Verarbeitet große Datenmengen.