AIがデータ分析を拡張し、効率化する方法

今日のデータ主導の世界では、AI が業界全体を変革しています。 AI は大規模なデータ分析を加速し、精度を向上させ、実用的な洞察を迅速に提供することで、企業に多大な価値をもたらします。 AI は、さまざまな分析タスクを自動化し、分析ライフサイクルを合理化することで、エラーを最小限に抑え、人的リソースを戦略的な作業に割り当て、運用コストを削減します。 AI とデータの共生関係により、企業は分析を拡大し、データに基づく意思決定を推進するための強力な手段を見出しました。

分析ライフサイクルを理解する

分析ライフサイクルは 6 つのフェーズで構成されています。簡単に 1 つずつ分析してみましょう。

• 発見フェーズ: このフェーズでは、まずビジネス目標を定義し、必要な情報を収集し、適切な分析方法を選択し、作業範囲を明確にします。
• データ理解フェーズ: ここでは、データ要件と可用性に基づいて初期データを収集します。このフェーズは、データを研究し、その特性を理解することで終了します。
• データ準備フェーズ: 複数のソースからデータを収集し、分析に使用できるようにデータをクリーンアップ、ブレンド、フォーマットします。
• 探索的分析およびモデリング フェーズ: このフェーズでは、アプローチを開発し、重要な変数を特定し、モデルを構築し、そのパフォーマンスを評価します。
• 検証フェーズ: このフェーズでは、結果を評価し、プロセスをレビューし、結果に基づいて次のステップを決定します。
• 視覚化とプレゼンテーションのフェーズ: これらのフェーズは、結果を効果的に伝えることに重点が置かれています。分析に基づいて洞察を提示する最適な方法の決定、対象者の理解、ストーリーの編集、推奨事項の作成などが含まれます。

AIがライフサイクル全体にわたって分析を強化する方法

AI は、ライフサイクル全体にわたって分析を拡張し、パターンを学習し、指定されたパラメータに適応し、人間が効果的に実行できないタスクを実行するための強力なツールです。ここでは、分析プロセスのあらゆる段階で AI がタスクを強化および自動化できる 4 つの主な方法を紹介します。

自動データドキュメント

最も多くの時間とエネルギーを必要とするタスクは、しばしば削除されてしまいます。データのドキュメント化はその典型的な例の 1 つです。 AI を使用すると、データ型を識別し、データセット間の関係性を見つけ、列の説明を生成できるため、テーブル ドキュメントを作成できます。また、さまざまなプログラミング言語で自然言語の説明とコード スニペットの概要を生成することもできるため、開発者はコードをより効果的に理解してドキュメント化できます。ドキュメントを準備しておくことで、やり直しを省き、混乱を避けることができます。

AI システムは、これらのドキュメント内のテキストを読み取って理解し、関連情報を迅速かつ正確に抽出することもできます。 AI ベースのドキュメント処理は、企業が業界の規制に準拠するのに役立ちます。ドキュメントを自動的に確認および分析することで、企業はコンプライアンス上の理由で更新する必要がある古い契約を特定するなど、深刻な問題になる前に対処する必要がある非コンプライアンスまたはリスク領域を迅速に特定できます。

自動コード検索

分析では、コードとその目的を理解して開発するのに多くの時間を費やすことが多いため、AI を導入して自動クエリを設定および拡張し、特定のニーズに基づいて情報を検索することができます。

さまざまな AI 支援データ アプリケーションと Query Explainer は、SQL ステートメントを読み取り、クエリの実行内容とその使用方法に関する簡単な説明を即座に記述できます。クエリ オプティマイザーを使用すると、AI がクエリを入力し、提案される改善のリストを生成できます。インデックスや結合タイプの提案、SQL クエリの修正などのタスクなど、クエリを最適化できる領域を自動的に特定できます。

クエリの作成にはより多くの専門知識と時間が必要になる場合がありますが、AI は複雑な問題を理解し、コードを生成し、問題を迅速に解決するように設計できます。 AI は、通常の英語のステートメントを使用した SQL クエリを SQL コードに変換できます。また、SQL 構文をデータベースが理解できる簡潔な論理ステートメントに変換し、データベース テーブルが回答できる質問を提案します。

データの探索と理解

探索的データ分析は、データセットとその基礎となるデータをより深く理解するための、重要かつ時間のかかる最初のステップの 1 つです。ただし、複数の列と行を含む大規模なデータを調べると、何を調べているのかを把握しやすくなりますが、テーブルにどのような種類の情報が隠されているかがわからない場合は、より複雑になります。

ほとんどの場合、データは整理されておらず、さまざまな人、プロセス、アプリケーションによって作成、処理、保存されます。その結果、データ セットには個々のフィールドが欠落していたり​​、手動入力エラーが含まれていたり、データが重複していたり​​、同じものを表すのに名前が異なっていたりする場合があります。人間は多くの場合、自分のデータ内でこれらの問題を特定して修正できますが、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムをトレーニングするために使用されるデータは自動的に前処理される必要があります。

AI は表形式のコンテンツを簡潔に解釈し、パターンや傾向を識別し、データの類似点や相違点を指摘することができます。また、情報内の潜在的な欠陥を検出して解決しながら、一般的なヒューマンエラーのパターンを学習することができます。また、データ モデリングやデータ探索などのデータ準備タスクを自動化および加速するためにも使用できます。

AI は、データと目標に基づいてインテリジェントな推奨事項、提案、洞察を提供することで、データ探索の強化に役立ちます。また、自然言語クエリ、要約、データの説明を生成するのにも役立ち、データの操作と解釈が容易になります。

データの視覚化とストーリーテリング

データの視覚化とダッシュボードの作成は、データをより深く理解し、洞察を伝えるために不可欠ですが、この複数ステップのプロセスは、データの準備、分析、説明などのために数日かかる場合があります。

AI は、データ内のパターンや傾向を検出することでストーリーテリングと分析を強化し、大きな影響を与えることができます。また、データ品質の問題を検出して修正することで、プロセスを自動化し、改善することができます。 AI を活用したデータ視覚化により、企業はデータを資産に変え、これまで気づかなかった洞察を明らかにすることができます。たとえば、顧客行動のパターンを明らかにして、企業がマーケティング戦略をより効果的に調整するのに役立ちます。

さらに、リアルタイムの視覚化により、企業は変化に迅速に対応できるようになり、業務の効率と対応力が向上します。 AI はコンテキストと説明も提供し、データの変化に応じてリアルタイムで変化し進化する動的なストーリーを作成できます。自然言語による要約、注釈、注釈を生成することでデータを説明できるため、データのアクセス性と価値を高め、企業や意思決定者に新たな可能性をもたらす可能性があります。

AIとデータの共生関係

AI は拡張分析のための強力なツールですが、データがなければ意味がなく、AI がなければデータ管理は不可能です。この 2 つは密接に連携し、データ分析の可能性を最大限に引き出すために不可欠な共生関係を形成しています。

全体として、AI は分析に革命をもたらし、分析をより効率的かつ正確にし、企業にとってよりアクセスしやすくして、最終的にはデータに基づいたより優れた意思決定を支援します。自動化されたドキュメント作成から簡素化されたクエリ、データ探索、動的なデータ視覚化まで、AI はデータ分析分野における強力な力です。産業界が AI の力を活用し続けるにつれて、この分野ではより革新的なアプリケーションやさらなる進歩が見られるようになると期待できます。