人工智慧引入一種新的使用者介面，它採用推理引擎來連接數據報告和結構，修改後的工作流程加快工作效率，並向依賴定期分析的決策者提供關鍵指標，不過，行銷人員依舊面臨著一個分散的 Martech 市場，其中人工智慧行銷工具在功能和功能上似乎存在重疊，人工智慧和分析正在被嵌入到許多解決方案中，那麼行銷人員如何明智地選擇正確的解決方案來提升他們的分析能力呢？以下五個解決方案是一個好的起點，應能強化行銷團隊既有的技能。
1. Metabase
Metabase 是一款自助式雲端分析解決方案，可為使用者提供針對 20 多個不同資料庫來源的快速儀表板設定。它包括可視化查詢產生器和分段設置，以確保用戶看到與其工作最相關的視覺化效果。Metabase 專注於雲端的 SQL，其 AI 輔助來自於一個名為 Avanty 的 Chrome 外掛程式，Avanty 透過人工智慧生成的 SQL 查詢編輯、人工智慧生成的複雜 SQL 查詢解釋以及自動生成新資料庫圖表標題等強化分析能力。
2. Trifacta
Excel 的替代品早已存在，從 ZoomSheet 到強大的 Google Sheets 都是，而 Trifacta Wrangler 是一個不太為人所知的電子表格服務商，雖然 Trifacta 可能不像微軟那麼出名，但也讓 Alteryx 於 2022 年收購，Trifacta 併入 Alteryx，電子表格解決方案 Wrangler 確實提供一個人工智慧助手，用於清理和準備資料進行分析，該助手還可以為資料集中的各個元素提供建議，使其成為當缺失值存在不確定性時進行探索性資料分析的理想選擇。
3. BigQuery
Google 的 BigQuery 最初被設計為具有內建高級商業智慧功能的資料倉儲。然而，其目的正在不斷演變，BigQuery 是一個不錯的選擇，因為它的架構非常適合 AI 整合其兩層的最佳方面：攝取、儲存和最佳化資料的儲存層，以及提供分析功能的運算層。雖然它不是助理或副駕駛，但對於使用助理或副駕駛的分析師可能面臨的每種意外情況，都有各種人工智慧整合。使用者通常透過 BigQuery 執行 SQL 查詢，因此 AI 等級功能可以增強以 SQL 為資料探索核心的工作流程。
BigQuery 中的一項 AI 功能是 BigQuery ML，允許使用者建立和運行機器學習 (ML) 模型，它還提供對大型語言模型 (LLM) 和雲端 AI API 的訪問，以執行文字生成或機器翻譯等人工智慧 (AI) 任務，另一個 AI 整合是 Gemini 的 SQL 查詢預覽，它可以直接對資料執行情緒分析、文字摘要和實體擷取等任務。 Gemini 也可以解釋用於探索資料系列的 SQL 查詢，此外，Gemini 也提供一些 SQL 和 Python 功能，例如產生和完成查詢。
4. Looker Studio
Google 將 Looker 整合到其他激活人工智慧功能的 Google 工具的工作流程中，目的為幫助行銷人員探索與數據相關的視覺化，例如，敏感資料保護功能可以分析 BigQuery 表中儲存的結構化數據，並對包含可能破壞模型穩定性的屬性的敏感資料進行風險分析，可以使用 Looker Studio 來視覺化此分析的指標。
5. RStudio
RStudio 更像是一種資料科學工具，專為分析師進行高階資料建模而設計，例如迴歸關聯、聚類分析以及與 TensorFlow、Torch 和 Caret 等機器學習框架的整合Ｍ然而，RStudio 也整合多個資料視覺化函式庫，使建立資料模型更加用戶友好，並且可以與需要查看要建模的資料的統計結構的非技術專業人員共用。
RStudio 是行銷人員體驗 GitHub Copilot（由 GitHub 和 OpenAI 共同開發的 AI 助理）的理想入口網站。 Copilot 在 RStudio 中評估程式碼並建議匹配語法，旨在加快專案完成速度並最大限度地減少程式碼錯誤，雖然它是針對開發人員，但它還可以幫助行銷人員開發 Excel 功能以外的資料模型，R 擁有用於從各種來源匯入資料以及建立 SQL 查詢或 Python 函數的函式庫，行銷人員可以使用這些工具透過資料模型和視覺化來確認最終版本。
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