Las 6 mejores herramientas de inteligencia artificial para analistas de datos (mayo de 2024)

El análisis de datos es ahora una de las funciones principales dentro de cualquier organización basada en datos. Permite a las empresas convertir datos sin procesar en información útil que puede impulsar mejores procesos de toma de decisiones. La mejor parte del análisis de datos es que hay muchas herramientas en el mercado tanto para profesionales como para aquellos con experiencia limitada en el campo. Estas herramientas lo ayudan a visualizar, analizar y rastrear datos para que pueda obtener los conocimientos necesarios para lograr sus objetivos comerciales. 

IA en análisis

La IA es la fuerza impulsora detrás de cualquier estrategia efectiva de análisis de datos. Es una forma poderosa, eficiente y accesible de procesar datos. 

La inteligencia artificial examina cantidades masivas de datos para encontrar tendencias y patrones que se pueden usar para obtener información para mejorar los procesos comerciales. AI también ayuda a agilizar el análisis de datos al canalizar todos los datos en una sola solución, lo que permite a los usuarios tener una visión general completa de los datos. Cuando la IA y los datos se combinan para la IA predictiva, los usuarios pueden desarrollar pronósticos y analizar ciertos escenarios para determinar las posibilidades de éxito. 

Las herramientas de análisis de datos impulsadas por IA son clave para cualquier organización que busque tener éxito en este mundo basado en datos.

Aquí hay un vistazo a las 5 mejores herramientas de IA para analistas de datos: 

1. julio ai

Julius AI es una herramienta de análisis de datos inteligente que interpreta, analiza y visualiza datos complejos de una manera intuitiva y fácil de usar. Su poder reside en su capacidad para hacer que el análisis de datos sea accesible y procesable, incluso para aquellos que no son científicos de datos ni estadísticos.

Admiten cualquier formato de archivo de datos, incluidas, entre otras, hojas de cálculo (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets y bases de datos Postgres.

Después de vincular una fuente de datos, puede analizarla con indicaciones en lenguaje natural en la página de Chat; intente solicitar información o indicarle a Julius que cree una visualización.

Esta herramienta es mejor para proyectos sencillos y fáciles de usar.

Estas son algunas de las ventajas de Tableau: 

• Enlace a una fuente directamente en la interfaz de chat.
• Analiza hojas de cálculo con múltiples pestañas.
•  Estricto control de acceso, ya que cada usuario sólo tiene acceso a sus propios datos.
• Es fácil para usar;

Lea nuestras Revisión de Julius AI o visite julio ai.

2. Microsoft Power BI

Otra de las principales herramientas de IA para el análisis de datos es Microsoft Power BI, que es una plataforma de inteligencia empresarial muy útil que permite a los usuarios clasificar sus datos y visualizarlos para obtener información. La plataforma permite a los usuarios importar datos de casi cualquier fuente y pueden comenzar a crear informes y tableros de inmediato. 

Microsoft Power BI también permite a los usuarios crear modelos de aprendizaje automático y utilizar otras funciones impulsadas por IA para analizar datos. Admite múltiples integraciones, como una integración nativa de Excel y una integración con Azure Machine Learning. Si una empresa ya utiliza herramientas de Microsoft, Power BI se puede implementar fácilmente para generar informes y visualizar datos y crear paneles de control. 

Estas son algunas de las ventajas de Microsoft Power BI: 

• Se integra a la perfección con las aplicaciones existentes.
• Crea cuadros de mando personalizados. 
• Ayuda a publicar informes seguros.
• Sin restricciones de memoria y velocidad. 

3. Polímero

Otra excelente opción para los analistas de datos es Polymer, que es una herramienta robusta de IA que ofrece una poderosa IA para transformar los datos en una base de datos optimizada, flexible y poderosa. Al igual que otras excelentes herramientas de IA, uno de los mejores aspectos de Polymer es que no requiere codificación. 

La herramienta se basa en la IA para analizar datos y mejorar la comprensión de los usuarios. Polymer logra todo esto sin un largo proceso de incorporación. Todo lo que un usuario tiene que hacer es cargar su hoja de cálculo en la plataforma para transformarla instantáneamente en una base de datos optimizada que luego se puede explorar para obtener información. 

Polymer se enorgullece de ser la única herramienta que hace que las hojas de cálculo de un usuario sean "buscables, inteligentes e interactivas al instante". La herramienta es utilizada por una amplia gama de profesionales, incluidos analistas de datos, especialistas en marketing digital, creadores de contenido y más. 

Estas son algunas de las ventajas del polímero: 

• Robusta herramienta de IA que transforma los datos en una base de datos. 
• No requiere ninguna codificación.
• Analiza datos y mejora la comprensión de los usuarios. 
• Hace que las hojas de cálculo sean buscables e interactivas. 

4. akkio

Casi al final de nuestra lista de las 5 mejores herramientas de IA para analistas de datos está Akkio, que es una herramienta de pronóstico y análisis de negocios para que los usuarios analicen sus datos y predigan resultados potenciales. La herramienta está dirigida a principiantes y es ideal para usuarios que desean comenzar con sus datos. 

La herramienta de inteligencia artificial permite a los usuarios cargar su conjunto de datos y seleccionar la variable que desean predecir, lo que ayuda a Akkio a construir una red neuronal en torno a esa variable. Es muy útil para análisis predictivo, marketing y ventas. Al igual que muchas de las otras herramientas principales de esta lista, Akkio no requiere ninguna experiencia previa en codificación. 

Akkio usa el 80 por ciento de los datos cargados como datos de entrenamiento y el otro 20 por ciento se usa como datos de validación. En lugar de predecir resultados, la herramienta de IA ofrece una calificación de precisión para los modelos y extrae falsos positivos. 

Estas son algunas de las ventajas de Akkio: 

• Plataforma de aprendizaje automático sin código.
• Ideal para principiantes que buscan comenzar con los datos.
• Cree una red neuronal alrededor de las variables seleccionadas.
• Índice de precisión para los modelos.

5. MonoAprende

Cerrando nuestra lista de las 5 mejores herramientas de IA para el análisis de datos está MonkeyLearn, que es otra plataforma sin codificación que utiliza funciones de análisis de datos de IA para ayudar a los usuarios a visualizar y reorganizar sus datos. 

MonkeyLearn incluye múltiples herramientas de análisis de texto impulsadas por IA que analizan y visualizan instantáneamente los datos según las necesidades del usuario. También se puede usar para configurar clasificadores de texto y extractores de texto, que ayudan a ordenar automáticamente los datos según el tema o la intención, así como a extraer características del producto o datos del usuario. 

Con su dependencia del aprendizaje automático para automatizar los flujos de trabajo comerciales y analizar texto, MonkeyLearn puede ahorrar horas de procesamiento manual de datos. Una de las características que más gustan a sus usuarios es la capacidad de MonkeyLearn de extraer datos de los tickets automáticamente a medida que ingresan. Clasifica los datos a través de palabras clave y análisis de texto de alto nivel, y destaca texto específico y lo clasifica para clasificarlo y procesarlo fácilmente. 

Estas son algunas de las ventajas de MonkeyLearn: 

• Clasifica el texto de las etiquetas de forma sencilla.
• Facilita la limpieza, organización y visualización de comentarios. 
• No se requiere codificación. 
• Ahorra horas al automatizar los flujos de trabajo comerciales y analizar el texto. 

6. Cuadro

Otra herramienta importante es Tableau, que es una plataforma de visualización de datos y análisis que permite a los usuarios interactuar con sus datos. Uno de los principales puntos de venta de Tableau es que no requiere ningún conocimiento de codificación. Con Tableau, los usuarios pueden crear informes y compartirlos en plataformas móviles y de escritorio. 

La herramienta de análisis de datos admite la visualización y el análisis de datos para crear informes que se pueden compartir en un navegador o incrustar en una aplicación. Todo esto puede ocurrir mientras Tableau se ejecuta en la nube o en las instalaciones. 

El lenguaje de consulta en el que se ejecuta la plataforma de Tableau se llama VizQL, que traduce los componentes de visualización y el tablero de arrastrar y soltar en consultas de back-end. También requiere poca necesidad de optimización del rendimiento del usuario final. 

Estas son algunas de las ventajas de Tableau: 

• Admite cálculos complejos, combinación de datos y tableros. 
• Cree rápidamente visualizaciones interactivas. 
• Facilidad de implementación
• Maneja grandes cantidades de datos.