Ponovno zamišljena analiza podatkov: od nadzornih plošč do kopilota AI

V nenehno razvijajočem se okolju podatkovne analitike se strokovnjaki nenehno soočajo z izzivom prilagajanja novim orodjem in tehnikam. Tradicionalne metode interakcije s podatki, kot so vmesniki ukazne vrstice (CLI) in grafični uporabniški vmesniki (GUI), zahtevajo določeno tehnično znanje in poznavanje sistema, kar je lahko za mnoge ovira.

Na podlagi tega generativna umetna inteligenca obljublja, da bo spremenila našo interakcijo s podatki, zaradi česar bodo bolj dostopni in intuitivni za vse, ne glede na njihovo tehnično znanje. Ta članek raziskuje preobrazbeni vpliv generativne umetne inteligence na podatkovno analitiko in interakcijo med človekom in računalnikom ter poudarja potencialne koristi in izzive, ki jih predstavlja.

Klepet s podatki je novi trend v podatkih in analitiki

S prehodom na trenutne trende generativna umetna inteligenca izkorišča obdelavo naravnega jezika (NLP) za omogočanje bolj intuitivne analize podatkov. Lahko razume nestrukturirane podatke, zapolni manjkajoče informacije in celo pomaga pri opravilih čiščenja podatkov, zaradi česar je postopek analize podatkov bolj tekoč in učinkovit.

Poleg tega je integracija umetne inteligence v analitiko spremenila igro, saj je odprla nove možnosti in spodbudila znatne izboljšave učinkovitosti in produktivnosti. Nedavna javna izdaja OpenAI-jevega pogovornega bota, ChatGPT, je pomenila pomemben mejnik, saj je generativni AI uvedel v mainstream in predstavil njegove široke aplikacije.

Gartner ta trend podatkovne analitike, ki jo poganja AI, označuje kot razširjena analitika. Več kot 60% vprašanih v anketi Gartner Data and Analytics Summit so povedali, da verjamejo, da bo imela razširjena analitika velik ali transformacijski vpliv na njihovo sposobnost povečanja vrednosti analitike v njihovi organizaciji.

Strokovnjaki iz industrije, vključno z Donaldom Farmerjem (ustanoviteljem in direktorjem TreeHive Strategy) in Riteshom Rameshom (izvršnim direktorjem zdravstvenega svetovalnega podjetja MDAudit), predvidevajo, da bo NLP v letu 2023 velik razvoj, zlasti v samodejnem ustvarjanje poslovnih vpogledov in komentar.

Moteč vpliv generativne umetne inteligence na interakcijo vseh s podatki

Če pogledamo globlje, pojav jezikovnih uporabniških vmesnikov (LUI) označuje spremembo paradigme v interakciji človek-računalnik. LUI omogoča uporabnikom bolj naravno in intuitivno interakcijo z računalniki, z uporabo jezika za ukazovanje modelom AI za izvajanje nalog, s čimer demokratizira dostop do podatkov.

Poleg tega LUI spreminja analizo podatkov iz naloge, ki zahteva pisanje kompleksnih poizvedb, v pogovorno izkušnjo. Uporabniki lahko zdaj od sistema umetne inteligence zahtevajo analizo podatkov, ustvarjanje poročil ali vizualizacijo podatkov, zaradi česar je postopek bolj uporabniku prijazen in dostopen.

Poleg tega generativna umetna inteligenca spodbuja demokratizacijo podatkov, kar več ljudem omogoča dostop in razlago predhodno rezerviranih podatkov za strokovnjake. Ta premik omogoča model sodelovanja, kjer umetna inteligenca deluje skupaj z ljudmi in povečuje človeške sposobnosti, namesto da jih nadomešča.

Na primer, vodja prodaje bi lahko postavil vprašanja, kot je "Zakaj je prodaja padla v prvem četrtletju?" in prejmete preprosto razlago v naravnem jeziku. Umetna inteligenca deluje kot kopilot analitika podatkov, ki pomaga razlagati tovrstna vprašanja in odgovarjati nanje. Prej je bilo to mogoče le z zanašanjem na drage in visoko usposobljene analitike podatkov.

Vzpon AI Copilot za podatke: agent, ki dopolnjuje človeške zmogljivosti

Če pogledamo naprej, lahko generativna umetna inteligenca avtonomno oblikuje poslovne povzetke, ki uporabnikom pomagajo razumeti nihanja v poslovnih meritvah in odkrijejo temeljne vzroke, zakopane v podatkih, ter tako pomagajo pri proaktivnem poslovnem odločanju. Če pogledamo dlje v prihodnost, si predstavljamo prihodnost, v kateri agenti AI izvajajo zapletene naloge po človeških navodilih in spodbujajo okolje sodelovanja, kjer Umetna inteligenca dopolnjuje človeške sposobnosti, spodbuja poslovno vrednost in inovacije.

Izzivi in ​​premisleki

Vendar se možnost zlorabe ali napake povečuje, ko se sistemi AI bolj integrirajo v vsakodnevna opravila. Obravnavanje in zmanjševanje teh tveganj z robustnimi varnostnimi ukrepi, skrbnim načrtovanjem sistema in izobraževanjem uporabnikov je nujno.

Osredotočanje na vprašanja varnosti podatkov, pristranskosti in točnosti je ključnega pomena, saj zagotavljamo, da tehnologija koristi vsemu človeštvu in ne le izbrancem.

Pregled zmogljivosti AI Kyligence Zen

S predstavljenimi vizionarskimi vpogledi naša ekipa ponosno razkriva Kyligence Zen s Kyligence Copilot. Ker smo v ospredju napredka umetne inteligence, ponujamo rešitve, ki naredijo podatke razumljive vsem, hkrati pa spodbujamo pristop, ki ga vodi človek in nadgrajen z umetno inteligenco.

Kyligence Zen je pionir v funkciji AI Copilot za podatke, ki deluje s poslovnimi metrikami in cilji ter ponuja edinstveno platformo za klepet z vašimi poslovnimi metrikami kot še nikoli doslej.

Povzetek

Ko stojimo na pragu nove dobe, Kyligence Zen in Kyligence Copilot si prizadevajo katalizirati podatkovno analitiko, dopolnjeno z umetno inteligenco, v sodobni svet. Vabimo vas, da se nam pridružite na tem vznemirljivem potovanju, kjer podatkovna analitika ni le orodje, ampak partner za sodelovanje, ki izboljšuje vpoglede in spodbuja inovacije. Stopimo skupaj v prihodnost, kjer so možnosti neomejene, zlitje človeškega intelekta in zmogljivosti AI pa utira pot napredku brez primere.