データ分析に人工知能を取り入れる方法

生成型 AI の台頭は、インターネットの誕生と同様の影響を及ぼしています。新しいテクノロジーが私たちの仕事、教育、そして私生活にどのように連携するかについては、不確実な点がしばしばあります。

この不確実性は、人間がこの新しいテクノロジーとどのように対話すればよいのか確信が持てず、その完全な能力も知らないため、未知への恐怖につながることがよくあります。

AI のようなテクノロジーは一般に革命的ですが、特にデータ分析のような業界にとっては革命的です。生成 AI が機能するにはデータが必要です。生成 AI は、データ内のパターン、関係、構造を学習するようにシステムをトレーニングします。これは最終的に、モデルが新しい有意義な結論を生成するための基礎として機能します。したがって、生成 AI が機能するにはデータが必要です。

企業にとって、すべての始まりは「データ ウェアハウス」の整理です。企業が人工知能の利用を拡大し、より優れたデータ洞察を提供するためには、データ アーキテクチャを評価することが重要です。

生成 AI と分析を組み合わせる場合、アプローチを成功させるために、次の 4 つのデータ領域を制御する必要があります。

データの多様性

AI を使用するには、さまざまなソースからデータを統合することが重要です。今日、データはメインフレーム、SAP、ファイル、SaaS アプリケーションなど、多数の組織やソースによって生成され、さまざまな形式で提示されています。

複数のソースからのデータを統合することで、AI はデータを整理し、有益な洞察を生み出すと同時に、パターンを識別してスマートな予測と分析を行うことができます。

複数の形式のデータを組み合わせると、1 セットのデータのみに依存することによって生じるバイアスや制限を軽減できるため、AI アルゴリズムを強化できます。包括的なデータ収集をサポートし、リアルタイムの洞察を提供し、正確なデータでビジネスを強化するために、データ統合に投資してください。

データガバナンス

データを効果的に使用するには、データが整理され、信頼されている必要があります。現在、生成 AI を使用する場合のデータのセキュリティとプライバシーに関する懸念があり、この情報をハッキングして意図した目的に使用することがどれだけ容易であるかはまだわかっていません。こうした懸念から、人間は生成 AI とそのすべての情報を信頼できるかどうか確信が持てず、不正確または不完全な情報を使用して結論が導き出されることがよくあります。

品質の悪いデータや管理されていないデータにより、企業は十分な情報に基づかない意思決定を行うようになり、最終的には効率やイノベーションが制限される可能性があります。データ ガバナンスを実装すると、データの混乱が解消され、共有および自動化できるデータ システムが実現します。

消費可能な洞察

AI 製品が理解可能になるためには、人間が消費し理解しやすい方法で提示されなければなりません。データは、チャート、グラフ、スプレッドシートなど、さまざまな方法で提示されることがよくあります。 AI にはデータを作成して生成する機能がありますが、その洞察は簡単に理解でき、アクションは明確で理解しやすい方法で提示される必要があります。

生成 AI により、組織はユーザーと連携して複雑なデータの問題を解決しやすくなり、データ リテラシーのギャップを埋めるのに役立ちます。さまざまなソースを活用し、データをより理解しやすく、消化しやすいものにすることで、データ分析における生成 AI の価値が強調されます。

適切な分析ソリューションに投資することで、人工知能と機械学習の機能を活用して、簡単に実行可能な洞察を生み出す、より強力な視覚化とダッシュボードを作成できます。

相互接続されたシステム

データから得られる洞察の価値は、それに基づいて実行されるアクションの価値によって決まります。生成 AI を運用システムに接続することで、チームに自動トリガーアクションをもたらすことができ、企業は最終的にこの変革的なテクノロジーの恩恵を受けることができます。 AI を活用した分析を統合してデータをリアルタイムで調査し、事前定義されたトリガーまたはしきい値に基づいて即座に洞察と推奨事項を提供します。これらのトリガーは、条件が満たされたときの特定のアクションまたはアラートとして設定できます。

これは実際には、高度なワークフローを作成できるコード不要の自動化ソリューションです。これをすべてのビジネス アプリケーションに接続することで、企業は自社のシステムからアクションをトリガーできるようになります。

データの未来は今

これまで、データおよび分析プラットフォームは人間が使用するために構築されていました。今後、AI はこれらのプラットフォームの運用方法を変えるでしょう。 AI を生成するデータの整理、統合、管理方法には大きな変化が起こります。これにより、人間が利用できるデータの洞察が生まれ、すでに分類されている大量のデータをより効率的かつ効果的に作成できるようになります。

AI 機能をデータ分析に組み込むことは、より深い洞察をリアルタイムで得る方法です。すでに使用しているシステムに AI を統合することは、AI を身近なツールと組み合わせることで人類が AI を受け入れ、未知への恐怖を克服できることを示しています。