TOP công cụ AI phân tích dữ liệu tốt nhất

Trung bình, một doanh nghiệp sử dụng dữ liệu từ khoảng 400 nguồn khác nhau để phục vụ các hệ thống phân tích và trí tuệ kinh doanh (Business Intelligence - BI). Vì vậy, việc tổng hợp dữ liệu, xây dựng dashboard tùy chỉnh và tạo ra các báo cáo phân tích ngày càng trở nên phức tạp.

Các công cụ AI giúp đơn giản hóa những quy trình này, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hiệu quả hoạt động. Dưới đây là TOP những công cụ AI hàng đầu cho lĩnh vực phân tích dữ liệu kinh doanh mà doanh nghiệp nên cân nhắc áp dụng.

TOP công cụ AI nên đưa vào chiến lược kinh doanh

Trong nhiều khía cạnh, tương lai của ngành phân tích kinh doanh gắn liền với AI. Dưới đây là tổng quan về những công cụ nổi bật nhất hiện nay.

Tableau

Tableau là nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu cho phép người dùng tạo và chia sẻ báo cáo mà không cần biết lập trình. Tableau ứng dụng AI tạo sinh để:

• Tự động hóa các tác vụ quản lý dữ liệu.
• Đề xuất câu hỏi phân tích.
• Cung cấp thông tin chi tiết và giải thích dữ liệu bằng ngôn ngữ dễ hiểu.

Nhờ đó, Tableau phù hợp với cả lãnh đạo doanh nghiệp muốn có cái nhìn tổng quan về hoạt động kinh doanh lẫn nhân viên không chuyên về kỹ thuật nhưng muốn khai thác dữ liệu hiệu quả hơn.

ChatGPT

ChatGPT là trợ lý AI hữu ích cho các nhà phân tích kinh doanh. Công cụ này có thể phân tích tập dữ liệu, xác định xu hướng, dự đoán kết quả kinh doanh và hành vi khách hàng, hỗ trợ ra quyết định chiến lược.

Ngoài ra, người dùng có thể sử dụng prompt để yêu cầu ChatGPT phân tích rủi ro, giải thích dữ liệu bằng ngôn ngữ đơn giản, viết truy vấn SQL và tóm tắt báo cáo. Tuy nhiên, cần lưu ý vấn đề bảo mật dữ liệu và luôn kiểm tra lại độ chính xác của kết quả.

Polymer

Polymer là công cụ Business Intelligence không yêu cầu kỹ năng kỹ thuật. Người dùng chỉ cần tải lên bảng tính từ Microsoft Excel, Google Sheets. Sau đó AI của Polymer sẽ tự động trực quan hóa dữ liệu, xây dựng dashboard tương tác và tạo công cụ tìm kiếm dữ liệu ngay trong báo cáo.

MonkeyLearn

MonkeyLearn là công cụ phân tích văn bản bằng AI kết hợp khả năng trực quan hóa dữ liệu. Nền tảng này sử dụng Machine Learning để phân tích đánh giá khách hàng, khảo sát, bản ghi cuộc họp và tin nhắn trò chuyện.

MonkeyLearn có thể phân tích cảm xúc, tìm xu hướng, phân loại dữ liệu, tạo biểu đồ trực quan và điểm mạnh là không yêu cầu kiến thức lập trình.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI là một trong những công cụ phân tích dữ liệu doanh nghiệp phổ biến nhất hiện nay. Nó hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu, phân tích và báo cáo, kết nối nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

Nhờ tích hợp sâu với hệ sinh thái Microsoft như Excel, Teams, Azure, Power BI trở thành trung tâm dữ liệu thống nhất cho doanh nghiệp.

Sisense

Sisense là nền tảng phân tích dữ liệu dành cho cả nhà phân tích và lập trình viên. Các tính năng nổi bật:

• Low-code và No-code.
• Giao diện kéo thả.
• Bộ SDK và API cho lập trình viên.
• Tích hợp phân tích dữ liệu trực tiếp vào sản phẩm.

Tương tự nhiều công cụ khác trong danh sách, Sisense hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu, phân tích, báo cáo và truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua AI.

Akkio

Akkio được quảng bá như một trợ lý AI dành cho dữ liệu. Đây là công cụ thân thiện với người mới bắt đầu, hỗ trợ dự báo kinh doanh, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Nhờ khả năng dự đoán mạnh mẽ, Akkio đặc biệt phù hợp với việc dự báo doanh thu, marketing và bán hàng. Người dùng có thể tạo báo cáo và mô hình dự đoán mà không cần kỹ năng kỹ thuật.

Google Looker

Google Looker là một phần của hệ sinh thái Google Cloud. Nền tảng này cung cấp mô hình hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, xây dựng ứng dụng tích hợp dashboard.

Vì hoạt động trên nền tảng đám mây, Looker có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn và hoạt động trực tiếp trên trình duyệt. Tuy nhiên, báo cáo không được tạo tự động như một số nền tảng AI khác.

Qlik Sense

Qlik Sense là nền tảng trực quan hóa và phân tích dữ liệu trên nền tảng đám mây. Tính năng nổi bật gồm Dashboard tương tác, phân tích dự đoán, chuẩn bị dữ liệu bằng AI.

Người dùng có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên để khám phá dữ liệu và cộng tác với đồng nghiệp thông qua ghi chú hoặc thảo luận.

Splunk

Mặc dù không hoàn toàn là công cụ Business Intelligence, Splunk vẫn là giải pháp phân tích dữ liệu rất mạnh. Splunk cho phép doanh nghiệp tập trung quản lý dữ liệu, theo dõi dữ liệu thời gian thực, ìm kiếm và phân tích dữ liệu từ mọi nguồn.

Nó đặc biệt hữu ích trong an ninh mạng, giám sát hệ thống, quản lý sự cố. Khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ giúp Splunk hỗ trợ phân tích thời gian thực hiệu quả.

TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire là công cụ phân tích dữ liệu dành cho nhà phân tích kinh doanh, nhà khoa học dữ liệu, nhà quản lý dựa trên dữ liệu.

Nền tảng này tập trung dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, tạo nguồn dữ liệu thống nhất và hỗ trợ khám phá dữ liệu bằng thao tác kéo thả.

Ngoài ra, Spotfire còn có thể áp dụng các mô hình Machine Learning vào dữ liệu thời gian thực để phát hiện insight ngay lập tức.

RapidMiner

RapidMiner là nền tảng khoa học dữ liệu nổi tiếng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu (Data Mining). Các chức năng chính:

• Khai phá văn bản.
• Chuẩn bị dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu.
• Trực quan hóa.
• Dự đoán.
• Tự động hóa quy trình.

RapidMiner hỗ trợ cả no-code cho người dùng phổ thông và lập trình tùy chỉnh cho chuyên gia dữ liệu.

SAS Business Analytics

SAS Business Analytics giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Nền tảng sử dụng giao diện Low-code và No-code. AI sẽ tự động tạo insight, giải thích dữ liệu, phát hiện xu hướng. Nhờ đó người dùng có thể khám phá các mẫu dữ liệu quan trọng nhanh hơn.

KNIME

KNIME là nền tảng khoa học dữ liệu mã nguồn mở phù hợp với nhiều đối tượng như chuyên gia dữ liệu, nhà quản lý, kỹ sư MLOps.

KNIME hỗ trợ chuẩn bị và phân tích dữ liệu, giám sát hệ thống và hợp tác nhóm. Ngoài ra, người dùng có thể tạo các workflow tái sử dụng cho nhiều nhiệm vụ phân tích khác nhau.

Domo

Domo là nền tảng trải nghiệm dữ liệu (Data Experience Platform) tích hợp: Dashboard tương tác; Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling); Báo cáo; Phân tích bằng AI.

Người dùng có thể sử dụng công cụ low-code hoặc no-code để xây dựng ứng dụng tùy chỉnh, tạo mô hình AI/ML, tích hợp dữ liệu và AI vào nhiều bộ phận trong doanh nghiệp.