აი რას ნიშნავს AI ტრადიციული BI და ანალიტიკური ინსტრუმენტებისთვის

როდესაც ჩვენ ვაგრძელებთ მონაცემთა ანალიტიკის დემოკრატიზაციასთან დაახლოებას, საბოლოო მომხმარებლები და ტექნიკური პერსონალი გააკეთებენ შეკითხვებს სასაუბრო ტონებში.

იწვევს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი ბიზნეს დაზვერვის შემცირებას ან აღორძინებას?

წინა ბიზნეს დაზვერვა და მონაცემთა ანალიტიკის ინსტრუმენტები წლების განმავლობაში მართავდა ბაზრებს. ახლა AI ცვლის ამ ყველაფერს. შესაბამისად, BI-ს მსხვილი მოვაჭრეები "AI" კომპანიებზე გადადიან. რა უნდა იცოდნენ საბოლოო მომხმარებლებმა BI-ის მომავლისა და მონაცემთა ანალიტიკის შესახებ AI ეპოქაში?

დამკვიდრებულმა BI მოვაჭრეებმა მიიღეს შეტყობინება, ახალი ხელსაწყოებით, რომლებიც კარგად სცილდება რეპორტაჟს და საკმაოდ გრაფიკებს. მაგალითად, Qlik, დიდი ხნის წამყვანი BI გამყიდველი, ატარებს იმას, რასაც იგი უწოდებს გლობალურ "AI Reality Tour", აღწერსდრეობით ინდუსტრიის სპიკერი და ავტორი Dez Blanchfield. გამყიდველი გადადის ბუნებრივი ენის დამუშავებაში (NLP) -- გენეტიკური AI- ის საშუალებით - საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ურთიერთქმედება მოახდინონ მონაცემებთან ყოველდღიური ენის გამოყენებით, აღნიშნა მან. დამატებითი შესაძლებლობები "ვრცელდება მონაცემთა ვიზუალიზაციაზე, რთული მონაცემების წარდგენა ადვილად გასაგები ფორმატით".

ინდუსტრიის დამკვირვებლები თანხმდებიან, რომ AI - განსაკუთრებით ენის მოდელების ზრდა - მნიშვნელოვნად აფართოებს BI და მონაცემთა ანალიტიკის ინსტრუმენტების შესაძლებლობებსა და მიღწევას. "LLM-ები მონაცემთა ანალიტიკას აკონფიგურირებენ სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემების ინტეგრაციის ხელშესახებით", - თქვაChida Sadayappan-მა, დელოიტ კონსალტინგის მმართველმა დირექტორმა. ისინი აძლიერებენ მონაცემთა ინტერპრეტაციას, აუმჯობესებენ გადაწყვეტილების მიღებას და პროცესების ავტომატიზაციას, რაც ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს მიიღონ უფრო ღრმა შეხედულებები და შექმნან მეტი ღირებულება მათი მონაცემებიდან."

BI და ანალიტიკური ინსტრუმენტები აქ დარჩება, მაგრამ მათი ტექნოლოგიური ფონდი იცვლება - გადადის AI დასტის ღრუბელზე. "მონაცემთა ამჟამინდელი დასტის ყველა ფენა ხელახლა იქნება წარმოსახვითი და ხელახლა გამოგონება", - თქვა ჯიტენდრა პუჩამ, LTIMindtree- ს აღმასრულებელმა ვიცე-პრეზიდენტმა. "ეს მოიცავს ამონაწერიდან, გარდაქმნისა და დატვირთვის [ETL] მეთოდოლოგიებიდან AI-ზე ორიენტირებულ მონაცემთა დამუშავებაზე. გარდა ამისა, მომხმარებლის ანალიზი გადავა SQL- დან და პითონზე დაფუძნებული მოთხოვნებიდან სასაუბრო ანალიტიკაზე ბუნებრივი ენის დამუშავებით.

ეს ნიშნავს კოდერების როლებში ცვლილებებს, რომლებიც "გახდებიან დიზაინერები, რომლებიც მიიღებენ არა კოდს და სასაუბრო რეჟიმს, რათა შექმნან პროგრამები Copilots და Studios- ის გამოყენებით, შეცვალონ ინტეგრირებული განვითარების გარემო", - თქვა კვიანგ ტრინმა, Axis Communications- ის ბიზნესის განვითარების მენეჯერმა. "ჩვენ გადავდივართ სტატიკური ანგარიშებიდან დინამიურ მონაცემთა პროდუქტებზე, რაც უზრუნველყოფს რეალურ დროში, ქმედით შეხედულებებს, რომლებიც პირდაპირ სამუშაო ნაკადებშია ჩასმული, რათა გადაწყვეტილების მიღება ყველა დონეზე მართოს."

LLM- ებში თანდაყოლილი ბუნებრივი ენის დამუშავების შესაძლებლობები ასევე ასუსტებს "მონაცემთა ანალიტიკას ბუნებრივი ენის მონაცემთა ბაზის შეკითხვებად თარგმნით და მონაცემთა ვიზუალიზაციის შექმნით", - თქვა ტრინმა.

ეს ნიშნავს უფრო მეტ შესაძლებლობებს შემოქმედებისთვის საბოლოო მომხმარებლებს შორის, მან განაგრძო. "LLM- ებს, როგორიცაა Claude, მაგალითად, შეუძლიათ შექმნან კოდი მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის, როდესაც ის დაკავშირებულია მომხმარებლის მონაცემთა ბაზასთან. LLM-ები გადადიან სურათებსა და ვიდეოებზე, რათა დაეხმარონ სურათებისა და ვიდეოების ანალიზს, მაგრამ ასევე ახალი სურათებისა და ვიდეოების გენერირება იმ მონაცემებიდან, საიდანაც მან შეიტყო.

Sadayappan შეთანხმდა, რომ ეს ინსტრუმენტები ვითარდება "უფრო ინტერაქტიული და მოსახერხებელი გამოცდილების შეთავაზებისთვის. GenAI- ს მიღწევებით, მომხმარებლებს ახლა შეუძლიათ დაუსვან შეკითხვები ბუნებრივ ინგლისურ ენაზე და მიიღონ დეტალური, აღწერითი პასუხები, რაც მათ უფრო ხელმისაწვდომს და ეფექტურს ხდის მომხმარებლებისთვის.

მონაცემთა ანალიტიკა "დემოკრატიზაცია" - დიდი ხნის განმავლობაში ეძებდა, როგორც ავთენტურად მონაცემებზე დაფუძნებული საწარმოების წმინდა გრაალი - საბოლოოდ შეიძლება უფრო ახლოს იყოს რეალობასთან. სასაუბრო AI- ის ზრდა NLP- ის საშუალებით ნიშნავს მომხმარებლის ახალ ინტერფეისს - არ არის საჭირო ოფიციალურად სტრუქტურირების მოთხოვნები. "ინსაითების შექმნა და მოხმარება გახდება საუბარი", - აღნიშნა პუტჩამ. "სისტემები მოერგება ადამიანებს. ბიზნესის მომხმარებლები ურთიერთქმედებენ მონაცემებთან ბუნებრივ ენაზე, დასვამენ კითხვებს და მიიღებენ ინფორმაციას SQL ან Python უნარების გარეშე.

ამავე დროს, როგორც მრავალი ტექნოლოგიური წინსვლის შემთხვევაში, წარმატება AI- ით გაჟღენთილი ბიზნეს ანალიტიკის ინსტრუმენტებით დამოკიდებულია მონაცემთა ხარისხზე - ნაგვის კლასიკური კონუნდრამი, ნაგავი. "ბევრ ორგანიზაციას დასჭირდება ინვესტიცია მონაცემთა დასუფთავებასა და დადასტურებაში, რადგან ისინი აერთიანებენ siloed სისტემებს ერთ პლატფორმაზე", - თქვა ტრინმა. "თანამშრომელთა ტრენინგმა ხაზი უნდა გაუსვას ნდობის, მაგრამ გადამოწმების პრინციპებს ეთიკური და ეფექტური AI ინსტრუმენტის გამოყენებისთვის მათ ორგანიზაციაში."

AI-ზე ორიენტირებული ბიზნეს დაზვერვის მთავარი გამოწვევა "არის სხვადასხვა წყაროების მონაცემების ინტეგრირება, რომლებიც ხშირად არსებობს სილოებში", - თქვა სადეიაპანმა. "მონაცემთა დაზვერვის თანამედროვე პლატფორმები LLM- ებით ხელს უწყობს შეუფერხებელი ინტეგრაციის ხელშეწყობას, მონაცემთა ხარისხის ამაღლებას და ინფორმაციის ავტომატიზაციას, რითაც უზრუნველყოფს მომხმარებელთა და ოპერაციების ყოვლისმომცველ ხედვას."