Intelligenza artificiale generativa nell'analisi dei dati: come l'intelligenza artificiale semplifica l'accesso ai dati

A meno che tu non abbia vissuto sotto una roccia che è sotto un'altra roccia sepolta sotto 10 piedi di terra, sei consapevole dell'IA e del potenziale che ha per cambiare il mondo in cui viviamo. Mentre potresti avere idee su come l'IA avrà un impatto sul nostro modo di lavorare, devi essere un viaggiatore del tempo per prevedere tutti i modi in cui influenzerà il nostro mondo. Ma possiamo supporre che una certa quantità di persone, automazione e governance svolgeranno ruoli importanti nel futuro dell'IA.

L'intelligenza artificiale sta già influenzando il modo in cui gli esseri umani gestiscono e interagiscono con i dati. Possiamo chiedere all'intelligenza artificiale di aiutarci a trasformare i dati in informazioni. L'intelligenza artificiale può anche essere il nostro copilota per aiutarci a gestire i dati sottostanti che supportano queste informazioni. Può anche operare in modo indipendente per garantire che i dati su cui facciamo affidamento per il processo decisionale critico siano affidabili.

Affinché l'IA svolga un ruolo più importante nell'accesso e nella gestione dei dati, gli esseri umani devono rimanere al centro del processo. Questo approccio implica un attento monitoraggio e allerta, nonché un'adeguata formazione e riqualificazione.

Come l'intelligenza artificiale aiuta nel consumo e nell'analisi dei dati

L'intelligenza artificiale e, più specificatamente, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) stanno diventando centrali nell'aiutare analisti e decisori a ottenere i dati di cui hanno bisogno in un formato consumabile per supportare un processo decisionale rapido ma approfondito. La tecnologia Text to SQL riduce la barriera tecnica tra analisti, dati e approfondimenti. Analisti e decisori non hanno più bisogno di conoscere SQL per interrogare i database. I nuovi modelli LLM possono creare automaticamente query SQL basate su un linguaggio comune. Se un responsabile delle vendite è interessato alle vendite per regione e segmento di mercato, può definire i parametri con termini aziendali comuni per estrarre i dati necessari.

L'intelligenza artificiale aiuta anche a presentare i dati nei modi più fruibili. I copiloti della visualizzazione dei dati basati sull'intelligenza artificiale stanno automatizzando il processo di creazione di diagrammi e grafici complessi. I decisori non hanno più bisogno di andare avanti e indietro con un analista di dati per ottenere informazioni presentate in un modo che sia facile da capire. Possono semplicemente chiedere a un assistente AI di creare un grafico all'istante. Se non è esattamente corretto, gli analisti possono istruire il chatbot a modificare la visualizzazione, il che può essere completato in pochi secondi. Questo progresso formatta i dati in modo fruibile molto rapidamente ed elimina la necessità di imparare a utilizzare più strumenti e piattaforme di BI.

Come l'intelligenza artificiale aiuta nella gestione e nella governance dei dati

L'IA ha un grande potenziale per aiutare a recuperare dati per i decisori, ma senza dati affidabili per alimentare questi output, l'IA aiuterà solo a spostare più rapidamente i dati errati. Fortunatamente, esiste anche un'ampia varietà di applicazioni per l'IA nella gestione dei dati, nella governance e nella qualità dei dati.

L'intelligenza artificiale viene applicata alla governance dei dati come copilota o motore di raccomandazione ed è pronta a governare i dati e a migliorarne la qualità in modo autonomo in futuro.

Etichettatura dei dati

Gli strumenti di intelligenza artificiale vengono incorporati nelle piattaforme di governance dei dati per semplificare il processo di esposizione di dati di qualità superiore e renderli disponibili a più analisti e decisori. In particolare, la tecnologia sta diventando uno strumento essenziale nella gestione dei cataloghi di dati per una maggiore scoperta e governance dei dati. Ad esempio, l'intelligenza artificiale supporta la governance dei dati aiutando gli analisti a contrassegnare i dati sensibili come i dati di informazioni di identificazione personale (PII). In base alle caratteristiche dei dati designati come sensibili in passato, l'intelligenza artificiale può prevedere quali colonne di dati potrebbero contenere dati riservati.

Documentazione dei dati

Aiutare a classificare i dati e documentare le risorse di dati è un altro modo in cui l'IA collabora con gli amministratori dei dati, gli analisti e gli ingegneri per rendere i dati più facilmente individuabili dai consumatori di dati. Per aiutare a standardizzare la terminologia e i concetti aziendali, l'IA può suggerire il termine più appropriato per descrivere i dati in un glossario di dati. Allo stesso modo, l'IA può aiutare a documentare le risorse di dati suggerendo il modo migliore per descriverle.

Accesso ai dati

Un copilota può anche svolgere un ruolo chiave nelle regole di controllo dell'accesso ai dati. L'intelligenza artificiale può suggerire quali utenti dovrebbero essere autorizzati in base alle caratteristiche e ai profili dei singoli utenti e al modo in cui corrispondono agli utenti già autorizzati. Al contrario, l'intelligenza artificiale può anche segnalare gli individui a cui l'accesso potrebbe non essere appropriato. Questa capacità consente a più utenti con l'autorità appropriata di sfruttare la vasta quantità di dati aziendali raccolti dalle organizzazioni per generare valore aziendale.

Validazione dei dati

Aiutare a garantire che gli input di dati siano validi è un altro modo in cui un motore di suggerimenti o un copilota basato sull'intelligenza artificiale può supportare una migliore governance dei dati. I modelli possono imparare a identificare gli input che potrebbero essere errori in base a ciò che l'intelligenza artificiale si aspetta di vedere come input. Ad esempio, se un input è al di fuori di un intervallo specifico, il campo può essere contrassegnato e può essere fornito un suggerimento per correggerlo prima che l'errore entri nel database. Presentando questa opzione, gli errori possono essere affrontati in tempo reale, evitando problemi a valle.

Strategie per una migliore formazione dell'intelligenza artificiale

I modelli di IA sono validi solo quanto i dati utilizzati per addestrarli. Quando si utilizzano dati errati per addestrare l'IA, il rumore li confonde, portando a scarse prestazioni e output errati. Ciò è particolarmente problematico per l'IA generativa, che è molto più opaca e gli effetti dei dati errati sono molto più difficili da identificare.

Considerato questo fatto, garantire che le piattaforme che forniscono dati ai modelli di IA lavorino con dati di altissima qualità è fondamentale per produrre modelli di IA downstream di qualità. È fondamentale che i professionisti dei dati lavorino a stretto contatto con i processi assistiti dall'IA per insegnare loro a monitorare e ripulire i dati correttamente e in modo più autonomo.

Avvicinare la documentazione ai dati

Quando i professionisti dei dati etichettano i dati, queste informazioni vengono utilizzate per produrre suggerimenti per l'etichettatura in futuro. Garantire che le persone giuste conducano il processo di etichettatura dei dati e documentazione delle risorse avrà effetti composti in futuro. I professionisti devono etichettare in modo efficace i dati PII in modo che l'IA impari con precisione come appaiono i dati PII e li contrassegni in futuro. Continuare a insegnare all'IA tramite l'approvazione o il rifiuto appropriati dei suggerimenti dell'IA per la documentazione aiuta anche l'IA a diventare più intelligente ed efficace nel tempo. Incorporare responsabili e professionisti di linea di business che sono vicini al luogo in cui vengono raccolti i dati e ne comprendono le sfumature è importante per creare con precisione una documentazione che rifletta il contesto in cui vengono raccolti i dati.

Tagging granulare

Il tagging dei dati a un livello più granulare può anche aiutare i modelli di IA a funzionare meglio e a produrre risultati più precisi. Con metadati granulari più ricchi, l'IA ha dati più differenziati che possono supportare regole più specifiche. Ad esempio, l'IA può suggerire regole che riguardano singole colonne all'interno di una tabella o regole personalizzate che si applicano a particolari personaggi. Ciò consente un approccio più sfumato all'autorizzazione dell'accesso ai dati, fornendo maggiori approfondimenti a più decisori.

Spostare la gestione e la governance dei metadati a sinistra

Molti problemi di qualità dei dati hanno origine dall'ingestione dei dati o dalla creazione di asset di dati. Adottare un approccio proattivo tramite la convalida dei dati può eliminare i problemi in futuro. Più si consente ai problemi di qualità dei dati di inasprirsi, più è probabile che contaminino le prestazioni dell'IA in tutta l'organizzazione, con conseguente riduzione delle prestazioni competitive. Anche il momento in cui l'IA viene incorporata nel processo di governance dei dati può influenzare il risultato.

Sfruttare l'intelligenza artificiale per supportare i protocolli di governance e qualità dei dati nel momento in cui colpisce i tuoi sistemi può limitare il rischio che dati sporchi degradino i tuoi modelli. Spostando i controlli di qualità e governance dei dati a sinistra e integrando i controlli di qualità basati sull'intelligenza artificiale in una fase iniziale del processo, molte più persone saranno coinvolte nell'assicurare che i dati che stai utilizzando per addestrare i tuoi modelli di intelligenza artificiale siano della massima qualità. Inoltre, integrando l'intelligenza artificiale nel tuo flusso di lavoro di gestione dei dati, le persone possono collaborare con l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità e la governance in tempo reale, senza bisogno di uscire dal tuo flusso di lavoro o di riesaminare i problemi di qualità dei dati dopo il fatto.

Verso un'intelligenza artificiale più autonoma

Se hai adottato misure adeguate per integrare l'intelligenza artificiale nel tuo processo di governance dei dati e hai addestrato la tua intelligenza artificiale con dati puliti, si presentano opportunità che consentono all'intelligenza artificiale di svolgere un ruolo più attivo nella tua strategia di governance dei dati.

Se addestriamo bene i nostri modelli, saremo più sicuri che possano gestire le attività che un professionista dei dati potrebbe svolgere. L'intelligenza artificiale ha il potenziale per imparare a creare automaticamente la discendenza dei dati o automatizzare la corretta governance dei dati.

Individuare e correggere gli errori

L'identificazione automatica delle anomalie nei dati e la correzione degli errori è un'area in cui l'IA può supportare la qualità dei dati in modo più autonomo. L'IA è particolarmente brava a identificare modelli in grandi set di dati e può individuare anomalie grandi e piccole. I modelli possono prevedere quali dovrebbero essere i punti dati e, con un intervento umano limitato, adattare un punto dati che non soddisfa le aspettative. Con un addestramento adeguato, l'IA può ripulire i set di dati, trovare e riempire i valori mancanti o correggere dati imprecisi o incoerenti. L'IA può anche standardizzare i dati in formati standard. Ad esempio, le abbreviazioni degli stati possono essere adattate alla tradizionale forma a due lettere oppure possono essere standardizzati diversi formati di indirizzo.

Con una formazione più sofisticata, ci si può fidare che l'IA crei le proprie regole di qualità dei dati o crei metadati per organizzare meglio i dati. Integrando i chatbot dell'IA per lavorare con gli esseri umani, i modelli possono apprendere strutture di regole e parametri e creare framework per governare i propri processi. Allo stesso modo, l'IA può creare metadati e documentazione autonomamente per creare un contesto più ricco attorno ai dati, rendendoli più utilizzabili. Un esempio è l'identificazione dei dati PII, come un numero di previdenza sociale in dati non strutturati, e il taggamento come punto dati sensibile.

Questi processi possono non solo far risparmiare molto tempo alle persone, ma possono anche ridurre il rischio che dati sensibili finiscano nelle mani sbagliate, rendendo al contempo i dati meno sensibili più accessibili ai decisori.

Monitoraggio dei tuoi modelli

Anche se hai svolto un ottimo lavoro nella formazione e nell'implementazione dei tuoi modelli di intelligenza artificiale per automatizzare i processi di governance dei dati, gli esseri umani devono continuare a essere coinvolti.

Anche se i tuoi modelli funzionano bene ora, non c'è garanzia che continueranno a funzionare bene in futuro. Le cose cambiano, i modelli vanno alla deriva e possono emergere dei pregiudizi. Devono essere implementati dei meccanismi affinché gli esseri umani siano in grado di monitorare l'IA per errori e prestazioni degradanti. Ciò potrebbe includere la richiesta di un output a un modello di IA e il confronto con dati reali per vedere se il modello ha prodotto le risposte giuste o cosa potremmo aspettarci che il modello produca.

Strutturare la strategia per una produttività ottimale dell'intelligenza artificiale

Strutturare la tua organizzazione per una maggiore salute dell'IA è essenziale per strategie di successo. È importante mettere i professionisti più vicini ai dati e al loro contesto nella posizione migliore per addestrare modelli di governance dei dati in un ruolo centrale. Quando si addestra l'IA, più granulari sono i dati, meglio è, quindi integrare più modi in cui i professionisti possono fornire feedback ai modelli migliorerà le prestazioni.

L'allineamento dei professionisti della linea di business con l'IT sarà essenziale per un processo di formazione efficace. Sia l'IT che il personale aziendale possono lavorare insieme per migliorare le prestazioni. L'IT può testare modelli e implementare processi di formazione per garantire prestazioni ottimali mentre i leader aziendali continuano a integrare il feedback nei loro flussi di lavoro. Questo ciclo costante di formazione e riqualificazione ridurrà i rischi migliorando al contempo l'accessibilità dei dati.

Man mano che i modelli migliorano, diventeranno più precisi e capaci di costruire un contesto più ampio attorno ai set di dati. Con maggiore precisione e contesto, questi dati diventano molto più preziosi nel guidare il processo decisionale e la strategia aziendale. Coloro con la migliore strategia e il miglior processo decisionale manterranno un vantaggio competitivo sul mercato.