มีเครื่องมือ AI ที่คล้ายกับ ChatGPT ที่สามารถประมวลผลข้อมูลได้หรือไม่?
การเกิดขึ้นของ ChatGPT ได้นำมาซึ่งยุคใหม่ของปัญญาประดิษฐ์ที่เข้าถึงได้และหลากหลาย ความสามารถในการสร้างข้อความที่มีคุณภาพเหมือนมนุษย์ ตอบคำถาม และมีส่วนร่วมในบทสนทนาได้ดึงดูดผู้ใช้จากหลายๆ ด้าน อย่างไรก็ตาม ChatGPT ถูกออกแบบมาเป็นหลักเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งทำให้หลายคนสงสัยว่ามีเครื่องมือ AI ที่เปรียบได้กับการใช้ในการประมวลผลข้อมูลหรือไม่ คำตอบคือใช่! ในขณะที่ ChatGPT มีความเชี่ยวชาญในด้านการโต้ตอบที่ใช้ข้อความ ยังมีเครื่องมือที่ใช้พลังของ AI มากมายที่ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการและปรับแต่งข้อมูลในรูปแบบต่างๆ รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และข้อมูลชุดเวลา เครื่องมือเหล่านี้ใช้เทคนิค AI ที่หลากหลาย เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และการสร้างแบบจำลองทางสถิติ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก อัตโนมัติงาน และขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ใช้ข้อมูลเป็นหลัก เครื่องมือเหล่านี้มีความสำคัญต่อธุรกิจที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงประสิทธิภาพ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันในแนวนอนที่มีข้อมูลมากมายในปัจจุบัน
Anakin AI
การประมวลผลข้อมูลเป็นคำศัพท์กว้างที่ encompasses ช่วงกว้างของการดำเนินการที่ทำกับข้อมูล รวมถึงการทำความสะอาดข้อมูล การแปลงข้อมูล การวิเคราะห์และการสร้างภาพ ดังนั้น เครื่องมือการประมวลผลข้อมูลที่ใช้พลัง AI จึงมีหลายรูปแบบ โดยแต่ละรูปแบบได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะและอุตสาหกรรมที่เฉพาะเจาะจง เครื่องมือบางตัวมุ่งเน้นที่การทำงานอัตโนมัติในงานที่ซ้ำซาก เช่น การป้อนข้อมูลและการตรวจสอบ ในขณะที่เครื่องมืออื่นๆ มุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ที่ซับซ้อน เช่น การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และการตรวจจับการฉ้อโกง นอกจากนี้ค่อนข้างบางเครื่องมือถูกออกแบบมาสำหรับประเภทข้อมูลเฉพาะ เช่น ข้อมูลภาพ ข้อมูลเสียง หรือข้อมูลเซ็นเซอร์ ซึ่งต้องอัลกอริธึมและเทคนิคเฉพาะ ดังนั้น การทำความเข้าใจหมวดหมู่และความสามารถที่แตกต่างของเครื่องมือเหล่านี้จึงมีความสำคัญต่อการเลือกวิธีการที่เหมาะสมสำหรับความต้องการการประมวลผลข้อมูลเฉพาะ การใช้ AI อาจทำให้รู้สึกท่วมท้น แต่การที่มีข้อมูลเกี่ยวกับความเป็นไปได้ทำให้สามารถสร้างกลยุทธ์ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องมีชุดเครื่องมือและบริการที่ครบถ้วนสำหรับการสร้าง การฝึก และการนำไปใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง แพลตฟอร์มเหล่านี้มักมีฟีเจอร์เช่น การจัดการข้อมูล การเตรียมข้อมูล การวิศวกรรมคุณสมบัติ การเลือกแบบจำลอง การประเมินแบบจำลอง และการนำแบบจำลองไปใช้งาน ตัวอย่างของแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมได้แก่ Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform, และ Microsoft Azure Machine Learning แพลตฟอร์มเหล่านี้มีความสำคัญสำหรับนักวิทยาการข้อมูลที่ต้องการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดเองสำหรับงานประมวลผลข้อมูลที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น นักวิทยาการข้อมูลอาจใช้ Amazon SageMaker ในการฝึกแบบจำลองเพื่อคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้าจากข้อมูลลูกค้าในอดีต ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้าที่มีค่ามากขึ้น นอกจากนี้แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องหลายแห่งยังมีความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML) ที่สามารถเลือกแบบจำลองที่ดีที่สุดและอัลกอริธึมพารามิเตอร์สำหรับชุดข้อมูลที่กำหนดได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งทำให้กระบวนการสร้างแบบจำลองง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้งานที่มีประสบการณ์น้อยกว่า
แพลตฟอร์ม AI แบบ Low-code/no-code ถูกออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมที่จำกัด แพลตฟอร์มเหล่านี้จัดเตรียมอินเทอร์เฟซแบบภาพสำหรับการสร้างและนำไปใช้แบบจำลอง AI ทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานอัตโนมัติในการประมวลผลข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ตัวอย่างของแพลตฟอร์ม AI แบบ Low-code/no-code ที่ได้รับความนิยมได้แก่ DataRobot, RapidMiner, และ Alteryx แพลตฟอร์มเหล่านี้เป็นประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจ นักการตลาด และมืออาชีพอื่นๆ ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลองการคาดการณ์โดยไม่ต้องพึ่งนักวิทยาการข้อมูล ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการการตลาดอาจใช้ DataRobot ในการสร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ความมีประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดจากข้อมูลของแคมเปญในอดีต จากนั้นพวกเขาสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในการปรับปรุงแคมเปญและพัฒนา ROI ความสะดวกในการใช้งานและการเข้าถึงของแพลตฟอร์มเหล่านี้ทำให้ AI มีมากขึ้นในองค์กรต่างๆ
เทคนิค AI หลายอย่างที่ใช้บ่อยในเครื่องมือการประมวลผลข้อมูล ซึ่งแต่ละเทคนิคเสนอความสามารถเฉพาะในการดึงข้อมูลเชิงลึกและอัตโนมัติงาน เทคนิคเหล่านี้สามารถใช้แบบโดดเดี่ยวหรือรวมกันเพื่อตอบสนองความท้าทายด้านข้อมูลที่ซับซ้อน การทำความเข้าใจเทคนิคเหล่านี้ทำให้ผู้ใช้สามารถเลือกเครื่องมือที่เกี่ยวข้องที่สุดกับความต้องการเฉพาะของตน
ในขณะที่ ChatGPT เป็นแอปพลิเคชันเฉพาะของ NLP เทคนิคนี้ยังถูกใช้อย่างกว้างขวางในบริบทการประมวลผลข้อมูลอื่นๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลข้อความ ดึงข้อมูล และทำให้งานที่ใช้ข้อความเป็นอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก (การกำหนดโทนความรู้สึกของข้อความ) การดึงหัวข้อ (การระบุธีมหลักในเอกสารจำนวนมาก) และการแปลภาษา (การแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งโดยอัตโนมัติ) เทคนิค NLP เหล่านี้มีการใช้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การบริการลูกค้า (การวิเคราะห์ข้อเสนอแนะแต่ละครั้ง) การตลาด (การทำความเข้าใจความชอบของลูกค้า) และการเงิน (การตรวจสอบการทำธุรกรรมที่ไม่ถูกต้อง) ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินสามารถใช้ NLP ในการวิเคราะห์บทวิจารณ์ของลูกค้าและโพสต์ในโซเชียลมีเดียเพื่อระบุความเสี่ยงในการฉ้อโกง นอกจากนี้ เครื่องมือ NLP ยังสามารถใช้ในการทำให้การสรุปเอกสารเป็นอัตโนมัติ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสารขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว
เทคนิคการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ทำให้เครื่องจักรสามารถ "เห็น" และตีความภาพและวิดีโอ เทคโนโลยีนี้ถูกใช้อย่างกว้างขวางในแอปพลิเคชันหลากหลาย รวมถึงการตรวจจับวัตถุ (การระบุวัตถุในภาพ) การจำแนกประเภทภาพ (การจัดประเภทภาพ) และการจดจำใบหน้า (การระบุตัวบุคคลในภาพหรือวิดีโอ) การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์มักถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ (การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์) การผลิต (การตรวจสอบผลิตภัณฑ์เพื่อตรวจหาเงื่อนไขที่ไม่เหมาะสม) และความปลอดภัย (การตรวจสอบวิดีโอเฝ้าระวัง) ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการด้านสุขภาพสามารถใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์เอกซเรย์และการสแกน CT เพื่อตรวจจับความผิดปกติและช่วยในการวินิจฉัย การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ยังสามารถใช้วิเคราะห์วิดีโอจากกล้องรักษาความปลอดภัยเพื่อตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยและป้องกันอาชญากรรม
การวิเคราะห์เวลาชุดข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์จุดข้อมูลที่เก็บรวบรวมในช่วงเวลาเพื่อตรวจจับรูปแบบและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต เทคนิคนี้ถูกใช้อย่างกว้างขวางในด้านการเงิน (การคาดการณ์ราคาหุ้น) การค้าปลีก (การคาดการณ์ความต้องการ) และการผลิต (การคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์) การวิเคราะห์เวลาชุดข้อมูลมักเกี่ยวข้องกับเทคนิค เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การเบี่ยงเบนเชิงพาณิชย์ และการสร้างแบบจำลอง ARIMA เพื่อตรวจสอบค่าในอนาคตตามข้อมูลในอดีต ตัวอย่างเช่น บริษัทค้าปลีกสามารถใช้การวิเคราะห์เวลาชุดข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงในช่วงฤดูกาลวันหยุด ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังและหลีกเลี่ยงการขาดแคลนได้ เช่นเดียวกัน บริษัทการผลิตสามารถใช้การวิเคราะห์เวลาชุดข้อมูลเพื่อคาดการณ์ว่าอุปกรณ์ใดจะล้มเหลวในอนาคต ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถจัดตารางเวลาในการบำรุงรักษาแบบเชิงรุกและหลีกเลี่ยงการหยุดงานที่มีค่าใช้จ่ายสูง
ตลาดมีเครื่องมือการประมวลผลข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากมาย บางส่วนมีไว้สำหรับใช้งานที่หลากหลาย ในขณะที่บางส่วนถูกสร้างขึ้นสำหรับภาคส่วนเฉพาะเช่นการดูแลสุขภาพ พลังงาน หรือการเงิน
Dataiku Data Science Studio (DSS) ให้แพลตฟอร์มที่ร่วมมือในการสร้างและนำไปใช้โครงการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล รองรับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงฐานข้อมูล ที่เก็บข้อมูลในระบบคลาวด์ และ APIs และมีอินเทอร์เฟซแบบภาพสำหรับการเตรียมข้อมูล วิศวกรรมคุณสมบัติ และการสร้างแบบจำลอง Dataiku DSS ยังมีฟีเจอร์สำหรับการจัดการแบบจำลอง การนำไปใช้งาน และการตรวจสอบ ทำให้มันเป็นโซลูชันที่ครบถ้วนสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฟีเจอร์ที่ร่วมมือของแพลตฟอร์มช่วยให้ผู้วิจัยข้อมูล นักวิเคราะห์ และผู้ใช้ธุรกิจทำงานร่วมกันในโครงการที่ใช้ข้อมูล ทำให้กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผลมากขึ้น มันมีประโยชน์สำหรับองค์กรที่ต้องการให้ทีมหลายทีมทำงานในโครงการข้อมูลเดียวกันได้พร้อมกัน
KNIME Analytics Platform เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน และการรวมข้อมูลแบบเปิด มันจัดเตรียมสภาพแวดล้อมการทำงานแบบภาพที่อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างสายข้อมูล ดำเนินการแปลงข้อมูล และสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ KNIME รองรับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลายและรวมเข้ากับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ ธรรมชาติแบบเปิดของมันทำให้เป็นตัวเลือกที่ดึงดูดสำหรับองค์กรที่มีงบประมาณจำกัด KNIME เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล ในขณะที่ทำให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้คนหลายกลุ่ม
RapidMiner นำเสนอแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบครบวงจรที่มีฟีเจอร์สำหรับการเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การนำไปใช้แบบจำลอง และการจัดการแบบจำลอง มันมีอินเทอร์เฟซแบบภาพสำหรับการสร้างการทำงานของข้อมูลและรองรับความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML) RapidMiner เป็นตัวเลือกที่เป็นที่นิยมสำหรับทั้งนักวิทยาการข้อมูลและนักวิทยาการข้อมูลพลเมืองเนื่องจากใช้งานง่ายและมีชุดฟีเจอร์ที่ครบถ้วน แพลตฟอร์มช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย สร้างและฝึกแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง และนำแบบจำลองเหล่านี้ไปใช้งานในเชิงพาณิชย์ RapidMiner แข็งแกร่งในเรื่องการวิเคราะห์หลายสถานการณ์ที่ขึ้นอยู่กับกันและกัน
การเลือกเครื่องมือการประมวลผลข้อมูลที่ใช้พลัง AI ต้องมีการพิจารณาอย่างรอบคอบในหลายปัจจัย ปัจจัยเหล่านี้อาจเป็นข้อพิจารณาทางเทคนิคเช่น ความสามารถในการขยาย และยังรวมถึงข้อพิจารณาเกี่ยวกับงบประมาณเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือจะไม่แพงเกินจำเป็น
ขั้นตอนแรกคือการกำหนดความต้องการการประมวลผลข้อมูลเฉพาะของคุณอย่างชัดเจน คุณกำลังทำงานกับประเภทข้อมูลใด? คุณต้องการทำงานอะไรบ้าง? คุณหวังจะดึงข้อมูลเชิงลึกอะไร? การทำความเข้าใจความจำเป็นของคุณจะช่วยให้คุณแคบตัวเลือกและเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ พิจารณาขนาดของข้อมูลของคุณ ความซับซ้อนของการวิเคราะห์ และทักษะของทีมของคุณเมื่อกำหนดความต้องการของคุณ ถามคำถามและประเมินคำตอบเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างได้รับการกำหนดอย่างถูกต้อง
ประเมินฟังก์ชันและฟีเจอร์ของเครื่องมือที่แตกต่างกันเพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามความต้องการของคุณ เครื่องมือรองรับรูปแบบข้อมูลที่คุณทำงานอยู่หรือไม่? มันเสนอความสามารถในการแปลงข้อมูลและการวิเคราะห์ที่จำเป็นหรือไม่? มันสามารถรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ของคุณได้หรือไม่? พิจารณาอินเทอร์เฟซของผู้ใช้และความสะดวกในการใช้งานของเครื่องมือ รวมถึงความพร้อมของเอกสารและการสนับสนุน เปรียบเทียบฟีเจอร์และความสามารถของเครื่องมือที่แตกต่างกันอย่างรอบคอบเพื่อตัดสินใจว่าอันไหนเหมาะสมที่สุดกับความต้องการของคุณ ซึ่งรวมถึงการประเมินว่าเครื่องมือสามารถประมวลผลจุดข้อมูลได้กี่จุดและกำลังคอมพิวเตอร์ที่จำเป็น
พิจารณาความสามารถในการขยายและประสิทธิภาพของเครื่องมือ โดยเฉพาะหากคุณกำลังทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เครื่องมือสามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและความต้องการในการประมวลผลได้หรือไม่? มันสามารถเสนอประสิทธิภาพที่จำเป็นเพื่อให้สอดคล้องกับ SLA ของคุณได้หรือไม่? ประเมินโครงสร้างและโครงสร้างพื้นฐานของเครื่องมือเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถขยายไปสู่ความต้องการในอนาคตได้ ทำการทดสอบประสิทธิภาพและข้อมูลเปรียบเทียบเพื่อประเมินความสามารถในการขยายและประสิทธิภาพของเครื่องมือในสภาพแวดล้อมเฉพาะของคุณ
อนาคตของ AI ในการประมวลผลข้อมูลสดใส พร้อมการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในอัลกอริธึม ฮาร์ดแวร์ และซอฟต์แวร์ที่ขยายความสามารถและการเข้าถึงของเครื่องมือเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง เมื่อเทคโนโลยี AI ยังคงพัฒนาต่อไป การประมวลผลข้อมูลจะกลายเป็นอัตโนมัติมากขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และมีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นกว่าเดิม
การวิศวกรรมข้อมูลอัตโนมัติ (ADE) กำลังเกิดขึ้นเป็นเทรนด์สำคัญในการประมวลผลข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เครื่องมือ ADE ใช้ AI ในการทำให้งานเช่นการจัดการข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล การแปลงข้อมูล และการจัดการสายข้อมูลเป็นอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้วิศวกรข้อมูลสามารถมุ่งเน้นไปที่งานทางกลยุทธ์ที่สำคัญมากขึ้น เช่น การสร้างโมเดลข้อมูลและสถาปัตยกรรมข้อมูล ADE สัญญาว่าจะลดเวลาที่ใช้ในการสร้างและบำรุงรักษาสายข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้ข้อมูลเข้าถึงและใช้งานได้จริงมากขึ้นสำหรับนักวิทยาการข้อมูลและผู้ใช้ธุรกิจ ADE ยังสามารถทำให้วิทยาการข้อมูลสามารถทำการวิเคราะห์ได้ดีขึ้น ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น
การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยผ่านแพลตฟอร์มแบบ no-code จะยังคงขับเคลื่อนการนำไปใช้และนวัตกรรม เมื่อแพลตฟอร์ม AI แบบ no-code กลายเป็นที่ซับซ้อนมากขึ้น จะทำให้ผู้ใช้มากขึ้นสามารถนำ AI มาใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมมากมาย สิ่งนี้จะนำไปสู่การใช้งานที่หลากหลายมากขึ้นและทำให้AI ใช้แพร่หลายในอุตสาหกรรมและองค์กรต่างๆ ได้มากขึ้น ความสะดวกในการใช้งานของแพลตฟอร์มเหล่านี้จะลดอุปสรรคในการเข้าถึงสำหรับธุรกิจที่ต้องการนำ AI มาใช้
ในขณะที่ AI มีอยู่ทั่วไปในกระบวนการประมวลผลข้อมูล เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณาเรื่องจริยธรรมและการรับผิดชอบในการใช้งาน AI ด้วย สิ่งนี้รวมถึงการกำหนดปัญหาอย่างเช่น อคติในการจัดทำข้อมูล ความเป็นธรรม ความโปร่งใส และในความรับผิดชอบ การพัฒนาหมายเลขและกรอบแนวทางสำหรับการพัฒนาและการใช้งาน AI ที่มีจริยธรรมจะเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่า AI จะถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยรวม การรวมความสามารถในการตรวจสอบความเที่ยงธรรมและอคติในเครื่องมือการประมวลผลข้อมูลที่ใช้พลัง AI จะมีความสำคัญในการป้องกันผลกระทบที่ไม่สมัครใจและส่งเสริมผลลัพธ์ที่เท่าเทียมกัน
ในที่สุด แม้ว่า ChatGPT จะเป็นเครื่องมือที่มีพลังสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แต่ก็มีเครื่องมือการประมวลผลข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่หลากหลายและมีให้สำหรับงานด้านข้อมูลที่หลากหลาย เครื่องมือเหล่านี้ใช้เทคนิค AI ที่หลากหลายและตอบสนองต่อระดับทักษะที่แตกต่างกัน ทำให้องค์กรสามารถทำให้งานเป็นอัตโนมัติ ดึงข้อมูลเชิงลึก และทำการตัดสินใจที่ใช้ข้อมูลเป็นหลัก โดยการทำความเข้าใจหมวดหมู่ที่แตกต่างของเครื่องมือการประมวลผลข้อมูลที่ใช้พลัง AI ประเมินฟังก์ชันและฟีเจอร์ และพิจารณาความสามารถในการขยายและประสิทธิภาพของเครื่องมือต่างๆ อย่างรอบคอบ องค์กรสามารถเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของตนและเปิดเผยศักยภาพเต็มที่ของข้อมูลของตน อนาคตของ AI ในการประมวลผลข้อมูลนั้นสัญญานำเสนอนวัตกรรมที่มีแนวทางไปสู่การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลเชิงลึก และการรับผิดชอบมากขึ้นในการตัดสินใจที่มีข้อมูลเป็นหลัก
