8 лучших инструментов прогнозирования данных на основе искусственного интеллекта

Прогнозирование данных стало неотъемлемой частью процесса планирования роста бизнеса и коммерческой стабильности. Финансы, цепочка поставок, закупки и операции-это общие секторы, которые используют прогнозирование данных, и все больше отраслей присоединяются к лиге.

Вы можете добавить больше мощности к историческим данным, используемым для прогнозирования, используя технологию искусственного интеллекта (ИИ). В настоящее время многие приложения используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования данных.

Прежде чем глубоко погрузиться в изучение лучших инструментов прогнозирования бизнеса на основе искусственного интеллекта, мы рассмотрим определение, типы и варианты использования для прогнозирования данных.

Что такое бизнес-прогнозирование?

Прогнозирование бизнеса означает прогнозирование развития различных аспектов бизнеса, таких как продажи, затраты и прибыль, с использованием различных инструментов и методов. Эти прогнозы полезны, когда дело доходит до построения обоснованных стратегий.

Прогнозируя, компании могут выявить проблемы во время любого организационного расследования. Этот процесс использует различные количественные или качественные модели для анализа собранных исторических данных.

После анализа компании получают прогнозы, которые они могут использовать для планирования спроса, маркетинга, финансовых операций и даже пользовательского опыта. Существует разница между прогнозными данными и фактической производительностью. Используя отклонение, вы можете повысить точность будущих прогнозов.

Основные типы бизнес-прогнозирования

Хотя существуют различные типы прогнозирования данных или прогнозов, давайте обсудим два общих типа ниже:

Прогнозирование спроса

Спрос является неотъемлемой частью каждого бизнеса. Составление прогнозов спроса на ресурсы, включая сырье, запасы и рабочую силу, помогает организациям точно планировать удовлетворение потребностей заблаговременно. Таким образом, компании могут выполнять внутренние и внешние требования.

Прогнозирование роста

Прогнозирование модели роста компании (продажи/доход) также имеет решающее значение для планирования и разработки стратегии. Имея данные о будущем росте, организации могут принимать точные решения о бюджете, распределении ресурсов, маркетинговой стратегии и бизнес — моделях в зависимости от таких показателей, как местоположение запасов и отмена подписки клиентов.

AI в прогнозах данных и бизнес-прогнозировании: примеры использования

Вот некоторые отраслевые примеры использования прогнозирования ИИ:

1. Финансы

Финансовые компании могут предсказывать мошеннические действия с помощью прогнозирования на основе ИИ и принимать меры против них. Они также могут прогнозировать цены на недвижимость с помощью инструментов AI, учитывая местоположение и исторические цены.

2. Правительство

Правительственные учреждения могут использовать прогнозирование ИИ для модернизации и оцифровки своих процессов, снижения рисков кибератак на национальные базы данных, контроля затрат, повышения эффективности работы сотрудников, обслуживания баз данных и улучшения ответов законодателей.

3. Производство

Производители используют прогноз искусственного интеллекта для сокращения времени простоя производства, повышения эффективности и повышения удовлетворенности клиентов. Прогнозы также могут быть использованы для проектирования процессов, технического обслуживания, оптимизации цепочки поставок и т. Д.

4. Здравоохранение

Организации, предоставляющие медицинские услуги, часто сталкиваются с проблемами при внедрении новых технологий. Организации здравоохранения могут плавно внедрять новые технологии и оптимизировать существующие процессы с помощью бизнес — прогнозов ИИ.

5. Страхование

Для страховых компаний такие задачи, как управление рисками и удовлетворенность клиентов, могут быть предсказаны с помощью ИИ. Обнаружение мошенничества, оптимизированный маркетинг, расширение клиентов, андеррайтинг, управление персональными ставками — это другие сектора, где страховые организации могут использовать прогнозирование.

6. Продажи

AI data forecasting информирует торговые компании о лидах с максимальной вероятностью конверсии. Он также помогает, предоставляя такие данные, как готовность платить и вероятность отмены членства.

7. Телекоммуникации

Телекоммуникационные компании используют бизнес — прогнозирование с помощью инструментов искусственного интеллекта для построения отношений с клиентами и повышения удовлетворенности пользователей. Прогнозирование данных также полезно для сохранения постоянных клиентов и устранения мошенничества.

8. Продукт

ИИ также полезен для определения цен на продукцию, сравнения данных конкурентов. Он также предсказывает вероятность несчастных случаев во время закупок и поставок продуктов, чтобы вы могли оставаться готовыми к страхованию.

Теперь, когда вы знаете возможности прогнозирования бизнеса на основе искусственного интеллекта, пришло время узнать, какие инструменты доступны, чтобы помочь вам. Ознакомьтесь со следующим списком инструментов прогнозирования ИИ, которые вы должны использовать для прогнозирования бизнеса:

H2O AI Cloud

H2O AI Cloud — лучший выбор для предприятий, которые хотят создавать модели и приложения искусственного интеллекта. Эта сквозная платформа делает возможной быструю разработку моделей искусственного интеллекта в облаке и на месте.

Он поставляется с комплексной функцией AutoML, которая обеспечивает точное и прозрачное прогнозирование данных быстро. Эта платформа позволяет вам придумывать новые бизнес — идеи для решения критических бизнес-проблем, используя свои прогнозные результаты.

Бизнес — организации могут развернуть его в любой среде и воспользоваться преимуществами использования нескольких методов моделирования для всех видов данных. Используя AutoML, вы можете разрабатывать эффективные модели или выполнять множество других задач на протяжении всего жизненного цикла.

H2O AI Cloud предлагает уникальную комбинацию алгоритмов с открытым исходным кодом и проприетарных алгоритмов и помогает выполнять обнаружение дрейфа данных в режиме реального времени. Предоставляя вам бизнес-прогнозирование в реальном времени, инструмент также гарантирует, что вы получите оптимальную производительность процессора и графического процессора.

С помощью инструментария интерпретируемости ML вы можете выполнять анализ временных рядов для прогнозирования бизнеса. Кроме того, для петабайт инструмент использует распределенное машинное обучение.

Neptune

Neptune — это инструмент управления экспериментами, который позволяет отслеживать результаты машинного обучения. Исследователи и инженеры ML могут стать более продуктивными, используя единую панель мониторинга для уменьшения переключения контекста.

Вместо того, чтобы устраивать ненужные встречи для обмена результатами прогнозирования ИИ, журналами или даже панелями мониторинга, компании могут делиться ими с коллегами по простой ссылке. Поскольку панель мониторинга построена на модели ML, вы можете легко найти любые данные оттуда.

Одна и та же платформа позволяет сравнивать ваши модели и отлаживать их. Во время построения моделей и экспериментов с ними вы можете контролировать процесс. Компании могут узнать об исходном наборе данных и параметрах каждой модели.

Кроме того, Neptune хранит все метаданные ML, включая диаграммы и показатели, в одном месте. Он предлагает интеграцию с 30+ популярными библиотеками машинного обучения и IDE. Следовательно, предприятия получают максимальную отдачу от приложений, которые они регулярно используют.

DataRobot

Применяя различные функции AI этого инструмента, предприятия могут облегчить принятие решений, основанных на данных. Можно согласовать ИИ с культурой вашей компании, чтобы вы получали надежные прогнозы данных.

Эта платформа позволяет определять правила, политики и элементы управления для производственных моделей. Кроме того, используя свои автоматизированные временные ряды, вы можете создавать, развертывать и поддерживать эффективные прогнозы для своей компании. Эта усовершенствованная модель прогнозирования бизнеса повышает устойчивость и снижает неопределенность при предоставлении прогнозов в масштабе.

Obviously AI

Obviously AI- это платформа без кода, которая может предсказывать доходы и результаты бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Компании могут изменять свою цепочку поставок и создавать индивидуальные маркетинговые стратегии, используя данные бизнес — прогнозирования.

Вашей команде не нужно учиться кодировать или тратить месяцы на создание моделей ИИ, если они используют явно ИИ. Вы можете легко интегрировать этот инструмент с вашими любимыми источниками данных, включая Google Drive, Salesforce, Dropbox, Evernote, Hubspotи CSV — файлы.

Когда вы выбираете категорию прогнозирования, очевидно, что ИИ будет делать прогнозы с помощью технологии ИИ. Благодаря практически небьющемуся шифрованию AES-256 ваши данные остаются полностью защищенными. Вы также можете использовать сценарии «что, если» для получения прогнозов и понимания влияющих факторов.

На этой платформе возможны два типа прогнозирования ИИ. Первый из них-AutoML, где вы можете легко создавать модели ИИ из исторических данных для прогнозирования данных в реальном времени. Второй — это временные ряды, которые используют наименее возможные данные для прогнозирования важных деловых событий на определенную дату.

Даже если ваши данные несовместимы с технологией машинного обучения, вы можете использовать функцию диалога данных для изменения данных и преобразования их в формат, поддерживаемый машинным обучением.

После создания модели прогнозирования данных компании могут поделиться ею с общественностью или всей командой. API с низким кодом также доступен для прогнозирования бизнеса в реальном времени из вашего собственного приложения.

Futrli

Если вы хотите получить быстрое прогнозирование бизнес-тенденций, доходов, продаж, налогов, операций и персонала, Futrli здесь для вас. Благодаря точным прогнозам он поможет вам в планировании роста, будущих денежных потоков и операционной политики. Инструмент в основном удовлетворяет потребности глобальных бухгалтерских фирм и бухгалтерских предприятий.

Futrli Predict анализирует каждую бизнес-операцию вашей компании, чтобы сделать обоснованный прогноз. Он поддерживает три типа прогнозов: прогнозы фристайла, прогнозы единиц измерения и повторяющиеся прогнозы. Помощник предсказания этого приложения может объяснить причину каждого предсказания.https://www.youtube.com/embed/BrwqddPyv7Y?feature=oembed

Кроме того, инструмент также генерирует сценарии, которые говорят вам, что произойдет, а что нет. Таким образом, вы можете быть готовы к лучшему и худшему в своем бизнесе. Этот базовый прогноз будет генерироваться каждый день с обновленными данными.

Futrli также поддерживает горячую связь шаблонов Google Sheets с Futrli Predict для сложных прогнозов, таких как payrolls. Вы также можете отключить прогноз инструмента в любое время и добавить свои данные.

Инструмент также поддерживает прямую интеграцию с Xero и Quickbooks. После интеграции Futrli будет импортировать данные из этих приложений каждые 24 часа.

Пекан

Pecan генерирует прогнозирующие аналитические данные для операций и отделов продаж. Таким образом, компании могут найти решения своих бизнес-проблем. Используя свои БИ-дружественные данные, компании могут улучшить продажи и доходы, предлагая своим клиентам оптимизированный пользовательский интерфейс.

От планирования ресурсов и производства до распределения и упаковки, от привлечения клиентов до удержания—эта платформа поможет вам в разработке будущих стратегий по показателям, которые имеют решающее значение в вашей отрасли.

Qlik Sense

Qlik Sense предоставляет предприятиям активную аналитику, чтобы люди любого уровня квалификации или опыта могли принимать обоснованные решения. Он предлагает вам лучший в своем классе опыт анализа данных в более широком масштабе.

Эта платформа прогнозирования бизнеса выходит за рамки общих панелей мониторинга и аналитики на основе запросов с помощью сверхбыстрых вычислений, контекстных прогнозов и интерактивного пользовательского интерфейса.

Qlik предлагает дополненную аналитику на основе искусственного интеллекта, которую люди могут использовать для улучшения анализа, ориентированного на человека. Теперь его функции, такие как AI-generated insights, взаимодействие на естественном языке и прогнозы AutoML, помогут вам принимать лучшие бизнес-решения, сосредоточившись на своем бизнесе.

Кроме того, этот инструмент расширяет охват модели данных и обеспечивает легкодоступные интерактивные прогнозы. Его функция Insight Advisor автоматически генерирует расширенные идеи и помогает вам в процессах подготовки данных и создания аналитики.

AutoML автоматически генерирует модели и тестирует сценарии «что, если» для составления прогнозов с помощью процесса без кода. Вы также можете публиковать данные на различных облачных платформах, включая Qlik Sense.

Dataiku

Независимо от того, принадлежите ли вы к техническому сообществу, основанному на коде, или к бизнесу с низким/без кода, Dataiku здесь, чтобы помочь вам принимать решения, основанные на данных и ИИ. Нет необходимости выполнять очистку данных вручную, так как этот инструмент может анализировать данные быстрее и эффективнее, чтобы предложить ключевые преобразования.

Он облегчает 109 типов преобразования данных, включая агрегирование временных рядов, преобразование геопространственных данных, агрегирование по различным источникам и т. Д. После создания конвейера данных в SQLвы можете запланировать его для расчетов. Его интерактивный графический интерфейс позволяет получить доступ к необходимым данным несколькими щелчками мыши.

Используя Dataiku AutoML, команды могут создавать модели данных высокого класса с многочисленными алгоритмами и параметрами. Помимо 32 основных алгоритмов, Dataiku поддерживает популярные ML—движки-Python, H2O, Spark и TensorFlow.

Платформа бизнес-прогнозирования позволяет исследовать визуальные модели и понимать ключевые показатели, такие как статистика, ошибки и идеи. Таким образом, вы поймете обоснование каждого прогноза и соответственно создадите свою стратегию.

На Dataiku компании могут разрабатывать и визуализировать различные типы анализа. К ним относятся анализ главных компонентов, одномерный анализ, двумерный анализ, анализ корреляций и статистические тесты.

Заключение

Деловой мир становится все более конкурентоспособным с каждым днем, и каждая компания должна приложить все усилия, чтобы остаться в гонке.

Бизнес-прогнозирование-это подход, который помогает предприятиям получить преимущество перед другими. Прогнозирование ИИ делает весь процесс сложным и сокращает ручные усилия.

В этой статье мы обсудили некоторые из лучших инструментов прогнозирования данных на основе искусственного интеллекта, которые предприятия всех размеров могут использовать для прогнозирования.

Используя эти решения, вы можете лучше понять будущие сценарии, созданные на основе соответствующих исторических данных.