BI, AutoML, или LLM: как выбрать ИИ для анализа данных:

Данных может быть очень много. Недостаточно просто спарсить информацию с сайтов конкурентов, её нужно ещё преобразовать в удобный формат, а затем проанализировать. Для анализа используют разные подходы – тут всё будет зависеть от контекста, целей, задач, а также от структуры самих данных. Хорошо, что мы живём в век расцвета искусственного интеллекта. Вклад ИИ в анализ информации сложно переоценить. Нейросети могут не только ускорить процесс конвертации данных из одного формата в другой, но и помочь в обобщении, индексации, поиске неявных закономерностей, формировании выводов и в других задачах.

Но при этом важно помнить, что ИИ не является «святым граалем» – он не может ответить на все ваши вопросы сразу. У каждой модели нейросети есть своя ниша и сфера применения, соответственно, и конкретные решаемые прикладные задачи. Давайте остановимся на этом вопросе максимально подробно – разберём применение AI для анализа данных, какие подходы и инструменты существуют, какой из них выбрать для своих задач.

Контекст: что именно мы анализируем после скрапинга

Парсинг – это процесс сбора информации, по возможности сразу с конвертацией в удобный формат, чтобы с данными было легко работать в других программах, системах и прикладных решениях. Например, информация на выходе может храниться в базах данных, в CSV или XML, в JSON-формате, в таблицах Excel и т.п. Но парсинг не занимается непосредственно анализом, он лишь обеспечивает базу для его проведения. «Сырые» данные не имеют смысловой нагрузки.

И именно тут возникает первая проблема: что конкретно и для чего мы хотим получить после парсинга? От этого будет зависеть набор данных, их формат, структура, полнота, а также своевременность и прочие параметры. Данные могут быть разными, как и процесс их анализа. Например, если мы мониторим конкурентов, то процесс парсинга может быть периодическим, раз в месяц или чаще, а сами данные будет удобно хранить в таблицах или в базах, собирать логично цены и названия товаров, тогда сводная информация может участвовать в бизнес-аналитике – выводиться в дашбордах и BI-системах.

Топ-8 инструментов с искусственным интеллектом для анализа данных.

Но если мы оцениваем тенденции рынка и отношение клиентов, то одними «числами» не обойтись – придётся работать с текстом комментариев, с упоминаниями, смыслом, тональностью и пр. Это уже совсем другие механики парсинга и анализа. Например, напрашивается применение ИИ-агентов для анализа трендов, для работы с отзывами и т.п.

В общем, контекст анализа после скрапинга формируется на пересечении трёх факторов: типа данных, целей бизнеса и уровня сложности обработки. Именно этот контекст определяет, какие ИИ-инструменты для анализа данных будут уместны: BI-системы, AutoML и/или LLM.

Три подхода: BI, AutoML и LLM

На практике чаще всего используются три принципиально разных подхода: BI-системы, AutoML-платформы и большие языковые модели (LLM). Они решают разные задачи, опираются на разные типы данных и требуют разного уровня экспертизы.

BI (Business Intelligence, бизнес-аналитика)

BI – это класс аналитических систем, предназначенных для визуального представления данных, их агрегации и включения в рабочие процессы, а также для оперативного контроля ключевых показателей. BI-инструменты работают преимущественно с уже структурированными данными: таблицами, метриками, базами данных. Но они же могут включать и инструменты подготовки данных: их нормализации, форматирования, преобразования и т.п. По этой причине в современные BI-системы активно интегрируют элементы AI, чтобы автоматизировать ряд рутинных задач.

BI отвечает на вопросы «что происходит» и «как меняются показатели во времени». В контексте парсинга BI используется для:

• Мониторинга и анализа цен конкурентов (в динамике).
• Сравнения ассортимента, остатков и пересечения категорий (ниш).
• Мониторинга общих рыночных метрик и KPI.
• Построения детальных отчётов и дашбордов для бизнеса – чтобы руководитель мог погрузиться в данные как можно глубже.

По сути, BI превращает очищенные и нормализованные данные в наглядную картину текущего состояния рынка или бизнеса. Наиболее подходящие нейросети для работы в паре с BI – профильные AI для аналитики и подготовки данных.

Преимущества ИИ для аналитики данных в BI-системах:

• Автоматизация рутинных операций по нормализации и конвертации данных.
• Поиск неявных закономерностей и расчёт показателей. В том числе с применением сложных математических моделей – с ожиданиями, корреляциями, выборкой и пр.
• Построение реалистичных прогнозов на основе Big Data и накопленной статистики.
• Обеспечение естественного языкового интерфейса – когда с данными можно «общаться» через посредника в виде ИИ-ассистента. Например, руководитель может быстро запросить наиболее сильные товары на фоне конкурентов, список лидеров продаж или даже попросить обобщить данные, отфильтровать результаты и пр.

Ограничения зашиты в сами BI-системы. Это лишь панель показателей. BI-система не отвечает на вопрос «почему так произошло», она только показывает срез на определённый момент времени. Погружаться в детали и делать какие-то выводы должен опытный управленец или аналитик. Даже лучшие ИИ для анализа данных могут выдавать ошибки, ведь они могут опираться только на те метрики, которые присутствуют в BI и не видят всю картину целиком.

Примеры успешных кейсов использования ИИ-агентов для аналитики данных:

• Подсказки и комментарии к данным.
• «Диалог» с данными – фильтры и запросы на естественном языке.
• Выявление и оповещение при возникновении аномалий, которые можно включить в процессы автоматического реагирования на инциденты.
• Автоматизация построения сводных отчётов и выжимок.

Читайте также: Сбор данных без хаоса – системный workflow для парсинга.

AutoML (Automated Machine Learning, автоматизированное машинное обучение)

AutoML — это класс платформ и инструментов, предназначенных для автоматического построения и оценки моделей машинного обучения. В отличие от BI, AutoML работает не с визуализацией показателей, а с выявлением зависимостей, прогнозированием и поиском факторов влияния. Основной фокус AutoML – формирование структурированных данных для бизнес-задач, например, это могут быть показатели, признаки или исторические наблюдения (связанные наборы фактов).

AutoML отвечает на вопросы «почему это происходит» и «что с высокой вероятностью произойдёт дальше». В контексте парсинга AutoML используется для:

• Прогнозирования цен, спроса, объёмов продаж и их изменений.
• Выявления факторов, влияющих на поведение рынка и конкурентов.
• Классификации и сегментации товаров, категорий, предложений.
• Поиска аномалий и нетипичных паттернов в больших массивах данных.
• Оценки сценариев «что если» при изменении условий рынка.

По сути, AutoML превращает накопленные после парсинга данные в информацию и прогнозы, которые можно использовать для принятия управленческих решений и планирования. Лучшие ИИ для аналитики данных в паре с AutoML: классические ML-модели и автоматизированные пайплайны.

Все звенья цепи: прокси, скраперы и пайплайны в обработке данных.

Преимущества ИИ для аналитики данных в AutoML-платформах:

• Существенное снижение порога входа в машинное обучение без потери качества моделей.
• Быстрое построение прогнозов на основе исторических данных и статистики.
• Автоматический отбор признаков и моделей с наилучшими метриками качества.
• Масштабируемость – возможность обрабатывать десятки и даже сотни разных признаков без ручной настройки.
• Возможность интеграции результатов в BI-системы и управленческие дашборды.

Ограничения AutoML связаны с уровнем сложности настройки и абстракцией. Модели часто выступают в роли «чёрного ящика», что затрудняет интерпретацию итоговых данных и причин тех или иных выводов. Кроме того, AutoML критически зависит от качества входных данных: ошибки парсинга, пропуски и смещения напрямую влияют на итоговые прогнозы. AutoML не работает с «сырыми» текстами и не понимает их смысл — нужны только числовые представления.

Примеры успешных кейсов использования AutoML для анализа данных:

• Прогнозирование ценовой динамики конкурентов и рынка в целом.
• Выявление факторов, влияющих на падение или рост продаж.
• Сегментация ассортимента по поведенческим и ценовым признакам.
• Автоматический поиск аномалий в рыночных данных.
• Поддержка сценарного планирования и оценки рисков.

Очистка данных после скрапинга: почему это так важно.

LLM (Large Language Models, большие языковые модели)

LLM — это класс нейросетевых моделей, ориентированных на работу с текстом, контекстом и смыслом. В анализе данных LLM выступают не как классические аналитические системы, а как интеллектуальный слой интерпретации, обобщения и взаимодействия с информацией. Они особенно эффективны при работе с неструктурированными и слабо структурированными данными.

LLM отвечают на вопросы «о чём говорят данные» и «какие выводы можно из этого сделать». В контексте парсинга LLM используются для:

• Анализа отзывов, комментариев, упоминаний и пользовательских текстов.
• Выявления тем, трендов и смысловых паттернов.
• Оценки тональности и отношения клиентов к продуктам и брендам.
• Обобщения больших массивов информации в краткие выводы.
• Проведения быстрой аналитики (буквально на лету) и исследований через диалоговый формат.

По сути, LLM превращают текстовые данные в аналитические сущности, которые можно далее использовать в BI и AutoML. Лучшие ИИ для аналитики данных в паре с LLM — популярные языковые модели с возможностью взаимодействия по API, а также с агентными архитектурами и функционалом векторных хранилищ. Хотя, всё, что недостаёт классическим LLM, можно реализовать с помощью промежуточных сервисов или фреймворков.

Подробнее о библиотеках LangChain и LangGraph для скрапинга.

Преимущества ИИ для аналитики данных на базе LLM:

• Работа с данными, которые невозможно формализовать классическими методами и простыми программными алгоритмами.
• Быстрое обобщение и структурирование больших объёмов текста.
• Поиск неявных смыслов и контекстных связей.
• Гибкий естественный языковой интерфейс для аналитики и исследований.
• Возможность генерации гипотез и интерпретаций, недоступных для BI и AutoML.

Ограничения LLM связаны с отсутствием строгой математической точности (здесь не может быть никаких гарантий). Модели могут допускать логические ошибки, искажения или «галлюцинации». Кроме того, LLM не предназначены для точных расчётов и прогнозов — они не заменяют BI и AutoML, а дополняют их. Качество результатов напрямую зависит от промптов, контекста и источников данных.

Примеры успешных кейсов использования LLM для анализа данных:

• Анализ клиентских отзывов и выявление ключевых болей и ожиданий.
• Поиск рыночных и потребительских трендов на основе текстовых источников.
• Генерация аналитических итогов и отчётов для руководства.
• Ответы на аналитические вопросы на естественном языке – в формате диалога.
• Помощь советами при проведении исследовании и поиске новых рынков / ниш.

По теме: Что такое скрапинг на базе ИИ и в чем его главный недостаток.

Итоговое сравнение по критериям: BI vs AutoML vs LLM

Что лучше: один подход или гибрид?

В реальности всегда выигрывает гибридный подход. Дело в том, что ИИ-агенты для аналитики данных никогда не используются как единственный узел системы. Это лишь один из компонентов, который отвечает за определённые задачи и действия всей системы. Решения, которые мы перечислили выше, BI, AutoML и LLM, являются нишевыми инструментами, которые предназначены для помощи руководителям и бизнесу в определённых ситуациях. Нельзя сказать, что использование только одного инструмента будет давать максимальную эффективность. Наоборот, обозначенные системы могут и должны комбинироваться, чтобы дополнять друг друга.

При правильной компоновке BI, AutoML и LLM руководство сможет:

• видеть максимально полную картину происходящего,
• понимать причины,
• выявлять ключевые факторы и риски,
• прогнозировать последствия,
• интерпретировать смыслы и контекст.

Если выбрать только один конкретный подход, то вы сможете закрыть лишь часть этого цикла.

Примеры успешных комбинаций:

• BI + AutoML. AutoML будет строить прогнозы и объяснять причины изменений, а BI будет фиксировать показатели и визуализировать данные.
• BI + LLM. BI сможет давать «числовую» картину на основе метрик, а LLM интерпретировать данные, помогать с выводами и т.п.
• AutoML + LLM. AutoML будет считать и прогнозировать, а LLM — объяснять результаты, формировать гипотезы и сценарии.
• BI + AutoML + LLM (полный контур). Наиболее успешная и сильная модель: BI отвечает на вопрос «что происходит?», AutoML — «почему и что дальше?», LLM — «как это интерпретировать и использовать?».

Заключение

Ни для кого не станет секретом, что внедрение любого из обозначенных решений напрямую связано со зрелостью бизнеса, а также с уровнем его цифровизации. Чем больше данных у вас циркулирует в компании, тем сложнее с ними работать. Плюс не менее важен вопрос их полноты, достоверности и оперативности. Настройка и обслуживание таких систем может обходиться достаточно дорого, поэтому использование ИИ для аналитики данных может быть оправдано далеко не всегда и не везде. Но именно нейросети и ИИ-инструменты показывают максимальную эффективность.

На всякий случай напомним, что парсинг, на основе которого собираются данные для последующего анализа, требует определённой инфраструктуры и программных решений. Мы со своей стороны можем предложить надёжные резидентные, мобильные и серверные прокси, которые обеспечат бесперебойную работу парсеров и снизят риски блокировок доступа.

У нас также есть готовые облачные парсеры, поэтому вы сможете получать готовые структурированные данные: под разовые или повторяющиеся задачи.