《AI 杂志》认为人工智能领域的领先工具可以分析数据，为全球业务运营带来巨大利益 《AI 杂志》认为一些用于分析数据的顶级人工智能工具以及它们在提高工作场所效率和数据准确性方面发挥的关键作用
分析数据的工具开始使用人工智能系统和算法来增强服务，从而提高企业生产力。人工智能还使组织能够从数据中获得有意义的见解，并比人类员工更快地完成重复性任务，最终节省时间和资源。
此类数据分析至关重要，因为它可以帮助企业更好地了解客户、提高销售额、提高客户定位、降低成本并制定更好的问题解决策略。
考虑到这一点，《AI Magazine》考虑了人工智能领域的领先工具，这些工具可以分析为全球业务运营带来巨大利益的数据。
10：SAP BusinessObjects
Business Objects 是一家企业软件公司，专注于商业智能，在被 SAP 收购之前。 SAP BusinessObjects Business Intelligence 是一个用于数据报告、可视化和共享的集中式套件。这些系统使用多维数据分析功能来过滤和操作数据，以及识别趋势和异常值。
该平台旨在将数据转化为随时随地可用的有用见解。通过提供灵活的架构，SAP BusinessObject 分析平台可以支持业务增长。它可以帮助用户构建有影响力的可视化、仪表板和应用程序，以评估风险、提高效率并发现机会。
9：阿基奥
Akkio 是一个易于使用、可扩展且价格实惠的人工智能平台，用于实时决策。它致力于为业务用户和分析师配备数据转换和可视化工具，这些工具可转化为预测建模解决方案，使用户能够生成可操作的见解、工具和解决方案。
模型是通过自动机器学习系统为用户生成的，该系统旨在提供用户友好的界面、直观的工作流程，并且需要最少的编码或技术专业知识。它们提供预构建的模型和算法，可以轻松应用于常见的业务用例，使用户无需专业的数据科学知识即可提取见解。
8：Qlik
Qlik 提供数据分析工具，可将数据转化为人工智能驱动的见解和行动。它提供集成的人工智能和机器学习 (AI/ML) 工具来自动生成见解和预测。它是一个云平台，可在一个平台上将数据转化为人工智能驱动的自动化操作。
该公司的主动智能平台是市场上唯一允许开放式、好奇心驱动的探索的工具之一，使任何技能水平的每个人都能够做出真正的发现，从而带来真正的结果和变革。
7：快速矿工
RapidMiner 是一个数据科学平台，用于分析组织数据的集体影响。它于 2022 年 9 月被 Altair Engineering 收购。它在全球拥有超过 100 万用户，运营着一个企业级数据科学平台，可放大企业人员、专业知识和数据的集体影响。
该平台以这种方式重塑企业，提供数据挖掘和机器学习程序，包括：数据加载和转换（ETL）、数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署。
6：西森
Sisense 通过嵌入具有专业代码、低代码和无代码功能的人工智能驱动分析，将数据转化为收入，帮助企业在其产品中构建智能分析。它是一个人工智能驱动的分析云平台，为 2,000 多家全球公司提供智能，以在全球范围内进行创新并推动有意义的变革。
它有助于创建直观的数据产品，深入了解最终用户的手中，从而推动参与并增加解决方案价值。 Sisense Fusion 特别提供人工智能和分析基础，以创造产品差异化并维持渴求数据的用户增长。
5：阿尔泰克斯
主要事实
- 8,300+ 客户
- 400,000+ 社区成员
- 400 多个合作伙伴为 90 个国家/地区提供服务
凭借易于使用的平台，Alteryx 旨在通过将 AI/ML 功能交给知识工作者来帮助公司弥合分析鸿沟。通过易于设计的工作流程，知识工作者可以从数据源中获得有用的见解，而无需编写代码并了解计算机科学。
通过以这种方式提高用户技能，企业不必等待数据科学团队创建整个模型，而是可以构建和探索自己的模型。借助 Alteryx，用户可以直接快速创建 ML Pipelines，并利用提供各种工具的 Alteryx 开源库。
4：刀
KNIME 是一个开源平台，由具有强大科学背景的团队构建，旨在生产数据科学。如今，它拥有一个强大的社区，拥有超过 300,000 名用户，遍布各个行业和 60 多个国家。
KNIME 分析平台具有直观的低代码、无代码界面，允许从电子表格用户到经验丰富的数据科学家的任何人分析他们的数据。此外，KNIME Business Hub 允许在整个企业内进行大规模协作和传播见解。
3：微软结构
Microsoft Fabric 于 2023 年 5 月推出，旨在为 AI 时代提供数据分析。它作为一个端到端的统一分析平台运行，汇集了组织所需的所有数据和分析工具。
Fabric 致力于将 Azure 数据工厂、Azure Synapse Analytics 和 Power BI 等技术集成到一个统一的产品中。目标是让数据和业务专业人士能够释放数据的潜力，并为人工智能时代奠定基础。
2：英特尔
英特尔的高级分析解决方案为新功能提供简单的集成，以构建快速高效的数据管道。此外，它还旨在将最新的硬件功能和优化集成到现有基础设施中。
该公司提供一系列不同的人工智能数据解决方案，例如英特尔人工智能分析工具包，致力于为由 oneAPI 提供支持的人工智能工作负载实现端到端性能。该工具包通过英特尔架构上优化的深度学习框架和分析来加速机器学习和数据科学管道。这些组件是使用 oneAPI 库构建的，用于低级计算优化，并通过机器学习最大限度地提高预处理的性能。
1：谷歌云
Google Cloud Smart Analytics 是一个灵活、开放且安全的数据分析平台，为成为智能驱动型组织提供了一条简单的途径。它致力于建立在谷歌数十年的人工智能创新和构建互联网规模服务的基础上，并基于为谷歌服务（例如搜索、Gmail、地图、YouTube）提供动力的相同经过验证且可靠的技术原则。
组织最终选择 Google Cloud 来构建数据云，因为它能够推动数据驱动的转型。由于许多行业正在使用数据和人工智能作为战略资产，该平台提供了广泛的分析服务，包括商业、数据科学和营销等。
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