Лучшие ИИ инструменты для анализа данных (в 2025 году)

Мы протестировали более 150 аналитических платформ и выбрали лучшие инструменты для обработки, анализа и извлечения ценных сведений из ваших данных с использованием передовых методов искусственного интеллекта.

Аналитики данных и бизнес-команды тонут в электронных таблицах, дашбордах и ручной обработке данных, что отнимает бесчисленное количество часов и все еще оставляет важные инсайты погребенными. Современные инструменты анализа данных на основе ИИ трансформируют эту ситуацию, автоматизируя утомительные задачи, мгновенно выявляя скрытые закономерности и делая продвинутую аналитику доступной для всех, от специалистов по данным до бизнес-пользователей.

После тщательного тестирования десятков аналитических платформ на основе ИИ в течение последнего месяца мы определили самые мощные и удобные инструменты, которые революционизируют способы извлечения организациями ценности из своих данных в 2025 году.

Что делает ИИ-инструменты анализа данных лучшими?

• Автоматизация: Продвинутые возможности ИИ автоматизируют сложные задачи подготовки, очистки и анализа данных. Лучшие инструменты значительно сокращают ручную работу благодаря интеллектуальным предложениям и автоматизированным рабочим процессам, адаптирующимся к различным типам данных.
• Интеграция: Беспрепятственное подключение к существующим источникам данных и инструментам определяет реальную полезность. Лучшие платформы предлагают широкий спектр встроенных коннекторов к базам данных, облачным сервисам и бизнес-приложениям, сохраняя при этом стабильную производительность.
• Совместная работа: Современная аналитика требует слаженной командной работы между техническими специалистами и бизнес-пользователями. Ведущие инструменты обеспечивают совместную работу в режиме реального времени через общие рабочие пространства, контроль версий и ролевой доступ, что позволяет поддерживать порядок в проектах.
• Пользовательский опыт: Доступный интерфейс расширяет возможности пользователей с разным уровнем технических навыков. Наиболее эффективные платформы обеспечивают правильный баланс между мощными возможностями и простотой использования, с понятной документацией и интуитивно понятными рабочими процессами.

Лучшие инструменты ИИ для анализа данных: краткий обзор

Инструмент	Лучше всего подходит для	Выдающиеся особенности	Цены
Alteryx	Автоматизация подготовки данных	Холст для автоматизации рабочих процессов без кода	Для получения информации о корпоративных ценах требуется запрос предложения
ThoughtSpot	Мгновенный поиск в ваших данных	Поиск данных на естественном языке.	Для получения информации о корпоративных ценах необходимо связаться с отделом продаж.
Akkio	Создание бизнес-прогнозов	Создание прогнозных моделей без кода.	Цены адаптированы к потребностям SMB.
Snorkel AI	Автоматизация маркировки данных	Программная маркировка данных для обучения.	Для получения информации о корпоративных ценах требуются значительные инвестиции.
Ataccama	Автоматизация управления данными	Унифицированное качество данных и управление ими.	Для получения информации о корпоративных ценах необходимо связаться с отделом продаж.
Dataiku	Обеспечение корпоративной совместной работы в области ИИ	Унифицированное взаимодействие с кодом/без кода.	Доступны индивидуальные планы корпоративного ценообразования.
Hex	Совместная работа над аналитическими блокнотами	Делитесь блокнотами как интерактивными приложениями.	Доступен бесплатный уровень; корпоративные планы дорогостоящие.
People.ai	Раскрытие аналитики доходов	Автоматизированный сбор данных об активности продаж.	Корпоративные цены для крупных команд продаж.

Лучший ИИ-инструмент для анализа данных, способствующий развитию корпоративного ИИ-сотрудничества

Dataiku — это комплексная платформа для data science, которая позволяет командам совместно создавать, развертывать и управлять ИИ-проектами. Ее основная ценность заключается в демократизации рабочих процессов с данными — как технические специалисты, так и не-кодеры могут легко подготавливать данные, создавать модели машинного обучения и визуализировать результаты на одной платформе. Интерфейс этого инструмента, с визуальными «рецептами» для подготовки данных и возможностью вставлять пользовательский код при необходимости, делает его гибким: вы можете переключаться между кодированием и point-and-click по своему усмотрению. Эта гибкость означает, что аналитики могут начать с простых операций перетаскивания и перейти к продвинутому Python или SQL в рамках одного и того же инструмента.

Плюсы:

• Совместная работа и простота: предлагает очень удобный пользовательский интерфейс, который упрощает создание аналитических проектов от начала до конца, снижая кривую обучения для новичков и хорошо интегрируясь в различные среды.
• Гибкая мощность: предоставляет уникальное сочетание визуальных рецептов без кода и возможность включать пользовательский код (Python, R, SQL), повышая производительность для всех уровней квалификации.
• Богатый функционал: включает встроенные инструменты для подготовки данных с помощью ИИ-предложений, алгоритмы машинного обучения, визуализацию и важные функции для совместной работы, такие как контроль версий и документация.
• Готовность к использованию в масштабе предприятия: эффективно масштабируется для обработки больших объемов данных, интегрируясь с такими движками, как Spark и Hadoop, обеспечивая при этом надежную безопасность, управление и возможность отправлять ресурсоемкие задачи для повышения производительности.

Минусы:

• Высокая стоимость: лицензирование часто упоминается как существенный барьер, потенциально ограничивающий более широкий доступ для аналитиков внутри организации.
• Производительность больших данных: хотя и способна, сложные рабочие процессы, обрабатывающие очень большие наборы данных во встроенном движке, могут испытывать замедления, часто требующие внешней настройки обработки (например, Spark).
• Расширенная сложность: хотя базовое использование является простым, использование самых передовых функций платформы или ее расширение с помощью API требует более глубоких технических знаний и представляет собой кривую обучения.

Лучшие варианты использования:

• Межфункциональные команды: идеально подходит для корпоративных команд data science, где специалисты по данным, инженеры и бизнес-аналитики должны эффективно сотрудничать в проектах.
• Интеграция различных навыков: позволяет выполнять проекты, где требуются различные технические навыки, например, аналитики используют визуальные инструменты, а специалисты по данным встраивают сложный код в один и тот же рабочий процесс.
• Унифицированные аналитические проекты: подходит для сквозных вариантов использования, таких как анализ клиентов, прогнозирование цепочки поставок или обнаружение мошенничества, особенно при интеграции различных источников данных.

Лучший ИИ-инструмент для анализа данных и автоматизации подготовки данных

Alteryx — это известная платформа, позволяющая выполнять расширенную подготовку, объединение и анализ данных с помощью интерфейса перетаскивания. Ее основное преимущество заключается в том, что она делает мощные задачи по работе с данными доступными без необходимости написания кода. Designer предоставляет холст, на котором вы создаете рабочие процессы, соединяя инструменты для ввода, преобразования, моделирования и вывода данных, что значительно ускоряет задачи, которые в противном случае были бы утомительными в электронных таблицах или требовали бы кодирования. Этот визуальный подход позволяет легко исследовать и манипулировать данными без сложных запросов. Платформа особенно хороша в автоматизации повторяющихся процессов; после создания рабочего процесса его можно запускать по требованию или по расписанию, освобождая вас от ручной обработки данных.

Плюсы:

• Простота использования: визуальный интерфейс рабочего процесса позволяет быстро освоиться и выполнять сложные задачи, такие как объединения или регрессии, с помощью инструментов перетаскивания, не требуя глубоких технических знаний.
• Мощная автоматизация: легко автоматизируйте утомительную подготовку данных и задачи ETL, объединяя и анализируя данные из нескольких источников без написания кода.
• Запланированные рабочие процессы значительно повышают производительность, экономя значительное время.
• Широкая интеграция: легко подключайтесь к базам данных, API, облачным приложениям и популярным инструментам BI, таким как Tableau. Будучи в основном no-code платформой, она также позволяет включать скрипты Python или R для расширенной настройки, предлагая гибкость для пользователей с разным уровнем квалификации.
• Сильное сообщество: воспользуйтесь преимуществами большого, активного сообщества, делящегося передовым опытом и решениями, а также надежной поддержки компании, признанной отраслевыми аналитиками.

Минусы:

• Высокая стоимость: стоимость лицензии является существенным барьером, особенно для небольших команд или более широкого организационного внедрения, поскольку расширенные функции часто требуют более высоких тарифных планов.
• Производительность больших данных: хотя платформа эффективна для умеренных наборов данных, производительность может снижаться при работе с очень большими наборами данных (миллионы строк), что может потребовать обходных путей, таких как использование Alteryx Server или выгрузка обработки в базу данных.
• Сложная кривая обучения: хотя базовые рабочие процессы просты, для освоения полного набора инструментов и эффективной отладки очень сложных рабочих процессов требуются значительные временные затраты.

Лучшие варианты использования:

• Автоматизация сложной отчетности: идеально подходит для автоматизации трудоемких процессов отчетности, которые включают объединение данных из различных источников, что часто встречается в финансах, маркетинге или анализе цепочки поставок, освобождая значительное время аналитика.
• Объединение и подготовка данных: быстро объединяйте, очищайте и подготавливайте большие разрозненные наборы данных для анализа или визуализации в других инструментах, таких как Tableau или Power BI, особенно когда ручная работа с электронными таблицами становится неуправляемой.
• Задачи Citizen Data Science: позвольте бизнес-аналитикам и citizen data scientists выполнять расширенную аналитику, включая прогнозное моделирование и пространственный анализ, используя code-free среду перетаскивания.

Лучший ИИ-инструмент для анализа данных и мгновенного поиска информации

ThoughtSpot революционизирует бизнес- аналитику, позволяя вам просто искать данные на естественном языке и получать мгновенные результаты. Его основная идея — «настоящая аналитика самообслуживания» – даже сотрудники без технических навыков (например, руководители или менеджеры по продажам) могут вводить вопросы (например, «Общий объем продаж в Европе в прошлом квартале по продуктам»), и поисковая система инструмента строит запрос и возвращает интерактивные диаграммы. Этот Google-подобный опыт работы с данными чрезвычайно ценен для организаций, утопающих в отчетах; он расширяет возможности специального исследования без необходимости привлечения специалиста по бизнес-аналитике. Эта платформа также использует ИИ для предоставления автоматизированных инсайтов (инсайты «SpotIQ»), которые выделяют аномалии или тенденции без запроса, действуя как ИИ-помощник для анализа данных.

Преимущества:

• Поисковый интерфейс: Его поиск на естественном языке значительно снижает порог входа. Вы можете задавать вопросы и получать ответы, позволяя не-аналитикам самостоятельно получать инсайты и принимать больше решений на основе данных.
• Скорость и интерактивность: Система, основанная на быстром движке в памяти, предоставляет результаты запросов по большим наборам данных за считанные секунды, стимулируя исследование благодаря адаптивному и гибкому анализу.
• Инсайты на основе ИИ: Функция SpotIQ автоматически находит выбросы и корреляции, действуя как ИИ-помощник, анализирующий данные в фоновом режиме и предоставляющий ценные инсайты с минимальными усилиями.

Недостатки:

• Предварительное моделирование данных: Инструмент лучше всего работает на чистой, хорошо структурированной модели данных. Настройка идеального логического представления может потребовать значительных предварительных усилий со стороны инженеров данных, чтобы обеспечить правильное понимание взаимосвязей данных поиском.
• Освоение расширенных функций: Хотя базовый поиск прост, освоение более сложных функций, таких как пользовательские формулы или пути детализации, требует специального обучения, что может представлять собой проблему для традиционных разработчиков BI, адаптирующихся к подходу ThoughtSpot.
• Корпоративная стоимость: Эта платформа является инструментом корпоративного уровня с соответствующей ценой, что потенциально делает ее значительной инвестицией, особенно для небольших организаций.

Лучшие варианты использования:

• Специальное исследование: Идеально подходит для углубленного изучения меняющихся показателей и исследования гипотез на лету, не дожидаясь помощи от команд по работе с данными.
• Отчетность самообслуживания: Позволяет руководителям и бизнес-пользователям быстро получать ответы из данных самостоятельно, выходя за рамки статических отчетов.

Лучший ИИ-инструмент для анализа данных и совместной работы с аналитическими блокнотами

Hex — это современная аналитическая рабочая среда, объединяющая SQL, Python и визуализацию в единой среде для совместной работы. Это как Jupyter notebook нового поколения в облаке, с расширенными возможностями для команд. Основная ценность Hex заключается в том, что он позволяет командам, работающим с данными, проходить весь путь: от написания SQL или Python для анализа данных до визуализации результатов и обмена интерактивными приложениями с данными — и все это в одном инструменте. Это устраняет необходимость переключения между IDE, инструментами BI и блокнотами. Кроме того, эта платформа имеет встроенные функции ИИ для помощи в написании кода и запросов, что делает разработку аналитики еще быстрее. Совместная работа (редактирование несколькими пользователями, комментирование) и простая публикация результатов в виде общедоступных приложений лежат в основе его ценностного предложения.

Плюсы:

• Унифицированный рабочий процесс: беспрепятственно объединяйте SQL, Python и визуализацию в одном месте, значительно повышая производительность за счет устранения переключения контекста.
• Интерактивный обмен: легко преобразуйте анализы в интерактивные веб-приложения для заинтересованных сторон, устраняя разрыв между технической работой и потреблением бизнеса без необходимости использования отдельных инструментов BI.
• Совместная работа в команде: работайте вместе в режиме реального времени над проектами с помощью таких функций, как совместное редактирование, комментирование и контроль версий, улучшая командную работу и обмен знаниями по сравнению с традиционными блокнотами.

Минусы:

• Узкие места в производительности: вы можете испытывать задержки или проблемы с производительностью при работе с очень большими наборами данных или чрезмерно сложными отдельными блокнотами, что требует обходных путей, таких как выгрузка обработки.
• Затраты на масштабирование: хотя существует бесплатный уровень, масштабирование с большим количеством пользователей в рамках корпоративных планов может стать дорогостоящим, что требует четкого обоснования рентабельности.
• Необходимые навыки программирования: вся мощь раскрывается при знании SQL/Python; хотя существуют некоторые элементы, не требующие кодирования, он в основном предназначен для аналитиков и специалистов по данным, умеющих программировать.

Лучшие варианты использования:

• Исследовательский анализ: быстро повторяйте исследования данных с помощью SQL и Python в гибком интерфейсе блокнота.
• Внутренние инструменты и отчетность: быстро создавайте и распространяйте интерактивные мини-панели или отчеты на основе данных для внутренних заинтересованных сторон.
• Создание прототипов моделей: разрабатывайте и тестируйте модели данных или аналитические подходы перед переходом к полномасштабному развертыванию.

Лучший ИИ-инструмент для анализа данных и автоматизации управления данными

Ataccama One – это универсальная платформа, решающая задачи качества данных, управления основными данными (MDM), каталогизации данных и управления ими с помощью автоматизации и ИИ. Она позволяет организациям доверять своим данным, автоматически обнаруживая, очищая и отслеживая их в масштабе, объединяя возможности, которые ранее требовали отдельных инструментов. Эта платформа использует машинное обучение для выявления аномалий в данных, предлагает правила качества данных и даже автоматически исправляет проблемы, разрушая барьеры между ИТ-специалистами и специалистами по управлению данными для обеспечения точных, документированных и соответствующих нормативным требованиям данных. В конечном счете, этот подход обеспечивает более надежную аналитику и упрощает соблюдение нормативных требований с меньшими затратами ручного труда.

Преимущества:

• Унифицированная платформа: Вы получаете профилирование данных, качество, MDM и каталогизацию, интегрированные в одно решение, что устраняет необходимость в использовании нескольких инструментов и упрощает рабочие процессы управления данными.
• Интеллектуальная автоматизация: Платформа использует ИИ для автоматической очистки данных, сопоставления дублирующихся записей и предложения правил качества, что значительно сокращает ручной труд и ускоряет улучшение качества данных.
• Надежное управление: Она предлагает мощные функции для обеспечения соблюдения стандартов данных, непрерывного мониторинга качества и предоставления журналов аудита и рабочих процессов корпоративного уровня, что имеет решающее значение для соответствия требованиям.

Недостатки:

• Значительная сложность: Освоение платформы требует времени и часто требует специального обучения из-за ее всеобъемлющего набора функций; это не простой инструмент plug-and-play.
• Быстрая эволюция: Хотя инновации продолжаются, частые обновления и новые функции могут означать, что некоторые модули менее отлажены изначально или требуют адаптации к изменениям.
• Иногда требуется кодирование: Хотя платформа стремится к low-code, реализация очень сложных бизнес-правил или сложных преобразований может по-прежнему требовать написания скриптов или технических знаний.

Лучшие варианты использования:

• Управление корпоративными данными: Идеально подходит для крупных организаций, особенно в регулируемых отраслях, таких как финансы или здравоохранение, которым необходимо внедрить комплексные программы обеспечения качества данных, каталогизации и управления для обеспечения соответствия требованиям и доверия.
• Управление основными данными (MDM): Эффективно создает и управляет едиными «золотыми записями» для критически важных сущностей, таких как клиенты или продукты, путем профилирования, очистки и объединения данных в сложных системных ландшафтах.

Лучший инструмент для анализа данных на основе ИИ для автоматизации разметки данных

Snorkel AI переворачивает традиционную разработку моделей, сосредотачиваясь на эффективной разметке и разработке обучающих данных, а не на настройке моделей. Ее основная ценность заключается в том, что она позволяет командам значительно быстрее создавать высококачественные модели ИИ, используя программную разметку, слабое обучение и интегрированное обучение моделей в цикле. Для многих предприятий получение больших размеченных наборов данных является основной проблемой; этот инструмент предоставляет способ размечать данные с помощью кода и правил (функций разметки) и обучать модели с использованием этих меток, минуя обширную ручную разметку и делая ранее трудоемкие проекты ИИ осуществимыми.

Плюсы:

• Быстрая разработка: Вы можете значительно ускорить создание моделей, сократив сроки проектов с месяцев до недель за счет минимизации ручной разметки. Написание нескольких функций может быстро разметить тысячи элементов, что особенно полезно, когда время экспертов ограничено.
• Использование экспертных знаний в предметной области: Платформа позволяет экспертам в предметной области кодировать свои знания с помощью функций разметки, не требуя глубоких знаний в области машинного обучения, непосредственно включая ценную бизнес-логику в конвейер моделей для получения потенциально более тонких результатов.
• Итеративное улучшение: Сосредоточившись на анализе ошибок модели и уточнении функций разметки, где модель испытывает трудности, вы можете систематически повышать точность и обобщение модели, часто с меньшим количеством данных, чем требуется традиционным методам.
• Интегрированная платформа: Snorkel Flow предлагает унифицированную среду для разметки, расширения данных, обучения, оценки и анализа ошибок, оптимизируя рабочий процесс и устраняя необходимость использования отдельных инструментов.

Минусы:

• Кривая обучения: Для внедрения этого подхода требуется, чтобы ваша команда освоила особый навык написания эффективных функций разметки; это иная парадигма, чем стандартная настройка модели, и требует итераций для освоения.
• Нишевая направленность: Этот инструмент узкоспециализирован для подготовки обучающих данных для моделей машинного обучения (особенно классификации и структурированного прогнозирования) и не подходит для общей бизнес-аналитики или задач анализа данных.
• Сложность настройки: Интеграция Snorkel Flow в корпоративную среду включает в себя подключение к источникам данных, что может потребовать усилий со стороны ИТ, особенно при работе с конфиденциальными данными. Убеждение заинтересованных сторон доверять моделям, построенным с помощью слабого обучения, также может потребовать внутреннего обучения.
• Корпоративная стоимость: Как сложная корпоративная платформа, Snorkel Flow представляет собой значительные инвестиции, которые могут быть непомерно высокими для небольших команд или организаций, не видящих четкой рентабельности от ускоренной разработки машинного обучения.

Лучшие варианты использования:

• Разработка пользовательских моделей: Идеально подходит, когда вам нужны пользовательские модели ИИ, но не хватает больших наборов данных, размеченных вручную, особенно для задач классификации текста или извлечения информации.
• Экспертные домены: Очень эффективен в таких областях, как финансы, здравоохранение, юриспруденция и правительство, где данных много, но разметка требует специализированных, дорогостоящих знаний или сталкивается с ограничениями конфиденциальности.
• Быстрое прототипирование и итерация: Полезно для быстрой оценки осуществимости задачи машинного обучения путем быстрого построения начальной модели, а также для поддержки моделей путем обновления функций разметки на основе изменения производительности.

Лучший ИИ-инструмент для анализа данных и построения бизнес-прогнозов

Akkio — это легкий инструмент ИИ-аналитики, позволяющий создавать предиктивные модели и получать инсайты без программирования или опыта в ML. Его основная ценность заключается в простоте и скорости, позволяя бизнес-аналитикам или нетехническим специалистам загружать данные (например, CSV-файлы или подключенные SaaS-приложения) и быстро получать прогнозы или анализы на основе ИИ. Платформа автоматизирует обучение, оценку и развертывание моделей после того, как вы выберете целевую переменную. Эта доступность предоставляет автоматизированное машинное обучение тем, у кого нет выделенных ресурсов для науки о данных, что облегчает принятие решений на основе данных, таких как прогнозирование оттока клиентов или вероятности конверсии лидов.

Плюсы:

• Исключительная простота использования: вам не нужны навыки программирования; интерфейс понятен, что позволяет настроить модель за считанные минуты. Это значительно расширяет доступность ИИ.
• Быстрый рабочий процесс: весь процесс, от импорта данных до развертывания прогнозов, оптимизирован, что позволяет быстро экспериментировать с идеями на основе данных.
• Действенная интеграция: подключение к таким инструментам, как Salesforce или Snowflake, и возврат результатов в бизнес-приложения устраняет разрыв между анализом и действием, что особенно ценно для команд без выделенных инженеров.

Минусы:

• Потенциальные ограничения точности: хотя это и легко, автоматизированный подход может не достичь абсолютно высокой точности для очень сложных проблем по сравнению с ручной настройкой экспертами.
• Ограниченная настройка экспертом: Платформа намеренно скрывает сложность машинного обучения, что означает, что вы не можете выбрать конкретные алгоритмы или точно настроить гиперпараметры, если это необходимо.
• Ориентация на табличные данные: его сила заключается в структурированных, табличных бизнес-данных; он менее подходит для неструктурированных данных, таких как изображения или сложные задачи NLP, выходящие за рамки основных таблиц признаков.

Лучшие варианты использования:

• Прогнозы продаж и маркетинга: быстрое построение моделей для оценки лидов, прогнозирования LTV клиентов или вероятности оттока, подключение непосредственно к данным CRM.
• Оперативное прогнозирование: Используйте исторические данные для прогнозирования спроса на продукцию или прогнозирования поведения доноров для некоммерческих организаций.
• Быстрое прототипирование: Агентства или небольшие команды могут создавать прототипы функций ИИ для клиентов или внутреннего использования без необходимости в полноценной команде по науке о данных.

Лучший ИИ-инструмент для анализа данных для раскрытия Revenue Intelligence

People.ai автоматически собирает данные об активности продаж, такие как электронные письма, встречи и звонки, анализируя их для предоставления информации, которая помогает отделам продаж увеличивать доход. Эта платформа превращает огромное количество взаимодействий с продажами в действенные аналитические данные для коучинга и прогнозирования, основанные на данных, путем интеграции с такими системами, как ваша CRM, электронная почта и календари. Она устраняет ручной ввод данных для торговых представителей, обеспечивая запись всех точек взаимодействия с клиентами, и использует ИИ для выявления рискованных сделок, успешных действий и областей для улучшения работы продавцов, предлагая обновления производительности и прогресса в режиме реального времени.

Плюсы:

• Автоматический сбор данных: Вы экономите значительное время, поскольку действия по продажам регистрируются автоматически без ручного труда, что позволяет вашей команде больше сосредоточиться на продажах.
• Улучшенная видимость: Получите четкое представление об исполнении продаж с данными о производительности в режиме реального времени, что позволит своевременно проводить коучинг на основе данных об активности и уровнях вовлеченности представителей.
• Улучшенные данные CRM: Убедитесь, что ваша CRM всегда заполнена и точна благодаря автоматически собранным контактам и действиям, что приносит пользу как отчетности по продажам, так и маркетинговым усилиям.

Минусы:

• Задержки синхронизации: Вы можете столкнуться с задержками в один-два дня для определенных данных, таких как журналы вызовов, чтобы полностью синхронизироваться и появиться в отчетах.
• Конфиденциальность и управление изменениями: Внедрение инструмента требует решения потенциальных проблем конфиденциальности, связанных с захватом коммуникаций, и управления внедрением инструмента командой.
• Обоснование затрат: Инвестиции может быть труднее оправдать для очень небольших отделов продаж, если только повышение производительности и ценность информации не обеспечивают четкую рентабельность инвестиций.

Заключение

Современные инструменты ИИ-аналитики преобразуют подходы организаций к работе с данными, автоматизируя утомительные задачи и выявляя скрытые ранее закономерности. Эти платформы делают продвинутую аналитику доступной пользователям с разным уровнем технических навыков, обеспечивая при этом более быстрое принятие решений на основе данных. Результатом являются более эффективные команды, которые могут сосредоточиться на стратегической работе, а не на ручной обработке данных.