Лучшие AI-аналитика данных Инструменты и ПО в 2026 году (Бесплатные и Платные)
Инструменты AI для науки о данных, аналитики, визуализации и автоматизации электронных таблиц.
Похожие категории
Все инструменты
Genspark — это всё-в-одном AI-рабочее пространство, которое заменяет десятки программ для создания слайдов, документов, изображений и видео.
Kensho — это AI-движок S&P Global, который подключает большие языковые модели к доверенным финансовым данным через гибкие API и инструменты извлечения информации.
SingleStore — это единая распределённая база данных для транзакций, аналитики и AI с поддержкой векторов, JSON и полнотекстового поиска в реальном времени.
Cloudera — это единственная гибридная платформа для данных и ИИ, которая запускает искусственный интеллект везде, где находятся ваши данные, без их перемещения.
Teable — это AI-база данных, которая превращает хаос файлов и таблиц в умные приложения, автоматизации и аналитику за минуты.
InfluxDB 3 — это высокоскоростная база данных временных рядов для реального времени, ИИ и IoT, обеспечивающая масштабируемый приём, анализ и хранение потоковых данных.
Splunk — это единая платформа для безопасности и наблюдаемости, обеспечивающая цифровую устойчивость за счёт анализа данных в масштабе предприятия и доверенного ИИ.
Energent.ai — это AI-аналитик, который превращает любые документы в готовые к использованию инсайты и отчёты без кода и ручной работы.
Fivetran — это автоматизированная платформа для надёжного и безопасного перемещения данных из сотен источников в хранилища, озёра и бизнес-приложения, создающая прочный фундамент для аналитики и ИИ.
MongoDB — это гибкая, ИИ-готовая документная база данных, которая ускоряет разработку и масштабируется вместе с вашим проектом.
OpalAi | Spatial AI — это инновационные инструменты для анализа пространственных данных, которые помогают ускорить и упростить работу в различных областях, от строительства до пожарной безопасности.
Amazon SageMaker — это универсальная платформа для анализа данных и разработки AI, которая упрощает процесс создания и внедрения моделей машинного обучения.