十大：数据分析人工智能工具
《AI Magazine》考虑了人工智能领域一些旨在分析数据的领先工具，这些工具为全球业务运营带来了无数好处。我们考虑了一些利用人工智能为企业提供数据洞察的领先工具，以进一步增强创新和工作效率
随着企业不断扩展其数字产品，人工智能正在成为确保数据干净准确的流行解决方案。
在全球商业环境中，人工智能工具能够比人类更快地处理大量数据。因此，企业可以获得更深入、更准确的洞察，从而更容易快速做出决策并采取行动。人工智能可以帮助他们提高数据质量，包括数据验证、清理和质量监控等实践。
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。
考虑到这一点，《人工智能杂志》考虑了一些旨在分析数据的人工智能领先工具，从而为全球商业运营带来了无数好处。
10. RapidMiner
公司：Altair Engineering（2022 年收购）
首席执行官： Peter Lee
RapidMiner 是一个数据科学平台，用于分析公司数据的集体影响。该项目在全球拥有超过一百万用户，运营着一个企业级数据科学平台，旨在扩大企业内人员、专业知识和数据的集体影响。
RapidMiner 使用 Java 编程语言编写，提供了图形用户界面 (GUI) 来设计和执行分析工作流程。
此外，该平台还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。
9. Tableau
公司：Tableau Software（母公司：Salesforce Inc.）
首席执行官：马克·尼尔森
Tableau Software 是一家专注于商业智能的美国交互式数据可视化软件公司。该公司于 2003 年在加利福尼亚州成立，目前总部位于华盛顿州西雅图。该公司于 2019 年被 Salesforce 以 157 亿美元收购。
Tableau 商业科学是一种新型的人工智能分析工具，旨在为商业领域专家提供数据科学能力。它利用人工智能、机器学习和其他统计方法来解决企业挑战。
8. Qlik
公司：Qlik
首席执行官：迈克尔·L·卡彭
Qlik 提供商业分析平台，包括主要产品 Qlik Replicate 和 Qlik Sense——两种用于商业智能和数据集成的软件。
该公司提供数据分析工具，通过整合人工智能和机器学习工具来自动生成洞察和预测，将数据转化为人工智能驱动的洞察和行动。这是一个云平台，可以在一个平台上将数据转化为自动化的人工智能驱动行动。
该公司的主动智能平台允许开放式、好奇心驱动的探索，为任何技能水平的每个人提供进行真正的、由人工智能主导的发现的能力，从而带来变革性的变化。
7.聚合物
公司：Polymer
首席执行官：亚西尔·阿里
Polymer 是一个无代理数据安全平台，使用先进的机器学习技术来检查数据。其直观的商业智能工具使用户能够创建数据可视化、综合仪表板并将数据嵌入演示文稿中，而无需编写任何代码。
其策略引擎还将数据情境化，以便用户可以轻松识别威胁并降低风险。
其功能 PolyAI 是一个内置的对话式 AI 助手，可以分析数据并根据指令立即生成可视化效果。
6.Databricks统一数据分析平台
公司：Databricks, Inc.
首席执行官：Ali Ghodsi
Databricks 是一个统一的开放分析平台，旨在大规模构建、部署、共享和维护企业级数据、分析和 AI 解决方案。该公司由 Apache Spark 的原创者创立，整体上提供了一个基于云的平台，帮助企业构建和管理数据和 AI，包括生成 AI (Gen AI) 和其他机器学习模型。
Databricks 统一数据分析平台使技术和软件公司能够利用数据和机器学习的潜力来开发新技术和应用程序。
5. Sisense
公司：Sisense
首席执行官：Amir Orad
Sisense 是一个数据分析平台，可帮助分析师和开发人员整理和可视化数据。它嵌入了 AI 驱动的分析功能，具有专业代码、低代码和无代码功能。
该人工智能驱动的分析云平台为全球 2,000 多家公司提供智能，以推动创新并推动全球有意义的变革。它还有助于创建直观的数据产品，从而推动参与并提高解决方案价值。
特别是，Sisense Fusion 提供了人工智能和分析基础，以创造产品差异化并维持数据饥渴的用户增长。
4. KNIME 分析平台
公司：KNIME
首席执行官：Michael R. Berthold
KNIME 是一个开源、低代码分析平台，支持 300 多个数据连接器。它包括混合数据库、数据转换、数据分析和报告的所有基本工具。
KNIME 通过其模块化数据流水线“分析构建块”概念集成了用于机器学习和数据挖掘的各种组件。如今，它拥有一个强大的社区，拥有来自各行各业和 60 多个国家的 30 多万用户。KNIME 分析平台具有直观的界面，任何人都可以分析他们的数据，从电子表格用户到经验丰富的数据科学家。
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.IBM Watson Analytics
公司：IBM
首席执行官：Arvind Krishna
IBM Watson Content Analytics 收集并分析文档、电子邮件、数据库、网站和其他企业存储库中的结构化和非结构化内容。
通过提供导入和分析内容的平台，除了创建可搜索的索引外，Watson Content Analytics 还可帮助用户对所有企业数据执行文本分析。它还可使数据可供分析和搜索。
业务分析师还可以通过提供的内容挖掘界面进行交互式探索，从而发现值之间的关系和异常。
此外，企业用户可以使用搜索界面从排序的结果列表中快速查找和检索相关文档。
2. Google Cloud 智能分析
公司：Google Cloud
首席执行官：托马斯·库里安
Google Cloud 为企业提供了广泛的 AI 工具来改善他们的分析能力。
具体来说，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捷径。它以 Google 数十年来在人工智能和构建互联网规模服务方面的创新为基础，并基于支持 Google 服务（例如搜索、Gmail、地图、YouTube）的经过验证的可靠技术原则。
组织最终选择 Google Cloud 来构建其数据云，因为它能够推动数据驱动的转型。由于各行各业都将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，包括业务、数据科学和营销等。
1. Microsoft Azure 机器学习
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