AI Generatif dalam analisis data - bagaimana AI memudahkan untuk mengakses data

Melainkan anda telah tinggal di bawah batu yang berada di bawah batu lain yang tertimbus di bawah 10 kaki tanah, anda sedar tentang AI dan potensi yang dimilikinya untuk mengubah dunia yang kita diami. Walaupun anda mungkin mempunyai idea tentang bagaimana AI akan memberi kesan bagaimana kami bekerja, anda perlu menjadi pengembara masa untuk meramalkan semua cara ia akan mempengaruhi dunia kita. Tetapi kita boleh mengandaikan bahawa beberapa orang, automasi dan tadbir urus akan memainkan peranan penting dalam masa depan AI.

AI sudah memberi kesan kepada cara manusia mengurus dan berinteraksi dengan data. Kami boleh meminta AI untuk membantu kami mengubah data menjadi cerapan. AI juga boleh menjadi copilot kami untuk membantu kami mengurus data asas yang menyokong cerapan ini. Ia juga boleh beroperasi secara bebas untuk memastikan bahawa data yang kami harapkan untuk membuat keputusan kritikal adalah boleh dipercayai.

Untuk AI memainkan peranan yang lebih besar dalam akses dan pengurusan data, manusia mesti kekal sebagai pusat proses. Pendekatan ini bermakna pemantauan dan amaran rapi serta latihan dan latihan semula yang sesuai.

Bagaimana AI membantu dalam penggunaan data dan analisis

AI dan, lebih khusus lagi, model bahasa besar (LLM) menjadi tumpuan utama dalam membantu penganalisis dan pembuat keputusan mendapatkan data yang mereka perlukan dalam format boleh guna untuk menyokong pembuatan keputusan yang cepat tetapi teliti. Teknologi Teks ke SQL mengurangkan halangan teknikal antara penganalisis, data dan cerapan. Penganalisis dan pembuat keputusan tidak perlu lagi mengetahui SQL untuk menanyakan pangkalan data. Model LLM baharu boleh membuat pertanyaan SQL secara automatik berdasarkan bahasa biasa. Jika pengurus jualan berminat dengan jualan mengikut wilayah dan segmen pasaran, mereka boleh menentukan parameter dengan istilah perniagaan biasa untuk menarik data yang diperlukan.

AI juga membantu mempersembahkan data dalam cara yang paling boleh digunakan. Copilot visualisasi data dikuasakan AI mengautomasikan proses membina carta dan graf yang kompleks. Pembuat keputusan tidak perlu lagi berulang-alik dengan penganalisis data untuk mendapatkan maklumat yang disampaikan dengan cara yang mudah difahami. Mereka hanya boleh meminta pembantu AI untuk membuat carta dengan serta-merta. Jika ia tidak betul, penganalisis boleh mengarahkan chatbot untuk mengubah suai visual, yang boleh diselesaikan dalam beberapa saat. Kemajuan ini membolehkan data diformatkan dengan cara yang boleh digunakan dengan cepat dan menghapuskan keperluan untuk mempelajari cara menggunakan berbilang alatan dan platform BI.

Bagaimana AI membantu dalam pengurusan dan tadbir urus data

AI mempunyai potensi besar untuk membantu mengambil data untuk pembuat keputusan, tetapi tanpa data yang boleh dipercayai untuk menyuap output ini, AI hanya akan membantu memindahkan data yang buruk dengan lebih cepat. Nasib baik, terdapat juga pelbagai jenis aplikasi untuk AI dalam pengurusan data, tadbir urus dan kualiti data.

AI sedang digunakan dalam tadbir urus data sebagai mesin penkopilot atau pengesyoran dan juga bersedia untuk mentadbir data dan meningkatkan kualiti pada masa hadapan secara autonomi.

Penandaan Data

Alat AI sedang digabungkan ke dalam platform tadbir urus data untuk menyelaraskan proses mendedahkan data berkualiti tinggi dan menjadikannya tersedia kepada lebih ramai penganalisis dan pembuat keputusan. Secara khususnya, teknologi ini menjadi alat penting dalam mengurus katalog data untuk penemuan dan tadbir urus data yang lebih besar. Sebagai contoh, AI menyokong tadbir urus data dengan membantu penganalisis menandai data sensitif seperti data maklumat pengenalan peribadi (PII). Berdasarkan ciri data yang ditetapkan sebagai sensitif pada masa lalu, AI boleh meramalkan lajur data yang mungkin mengandungi data terhad.

Dokumentasi Data

Membantu mengelaskan data dan mendokumentasikan aset data ialah satu lagi cara AI bekerja dengan pengurus data, penganalisis dan jurutera untuk menjadikan data lebih mudah ditemui oleh pengguna data. Untuk membantu menyeragamkan istilah dan konsep perniagaan, AI boleh mencadangkan istilah yang paling sesuai untuk menerangkan data dalam glosari data. Begitu juga, AI boleh membantu mendokumentasikan aset data dengan mencadangkan cara terbaik untuk menerangkannya.

Akses Data

Copilot juga boleh memainkan peranan penting dalam peraturan kawalan akses data. AI boleh mencadangkan pengguna yang harus diberi kuasa berdasarkan ciri dan profil pengguna individu dan cara mereka memadankan pengguna yang telah diberi kuasa. Sebaliknya, AI juga boleh membenderakan individu yang aksesnya mungkin tidak sesuai. Keupayaan ini membolehkan lebih ramai pengguna yang mempunyai kuasa yang sewajarnya untuk memanfaatkan jumlah besar organisasi data perusahaan yang dikumpulkan untuk menjana nilai perniagaan.

Pengesahan Data

Membantu memastikan input data adalah sah ialah satu lagi cara enjin cadangan berkuasa AI atau copilot boleh menyokong tadbir urus data yang lebih baik. Model boleh belajar mengenal pasti input yang mungkin ralat berdasarkan perkara yang diharapkan oleh AI sebagai input. Contohnya, jika input berada di luar julat tertentu, medan boleh dibenderakan dan cadangan boleh dibuat untuk membetulkannya sebelum ralat memasuki pangkalan data. Dengan mengemukakan pilihan ini, kesilapan boleh diatasi dalam masa nyata, mengelakkan isu hiliran.

Strategi untuk latihan AI yang lebih baik

Model AI hanya sebaik data yang digunakan untuk melatih mereka. Apabila data buruk digunakan untuk melatih AI, bunyi bising mengelirukan mereka, membawa kepada prestasi yang lemah dan output yang salah. Ini amat bermasalah untuk Generative AI, yang jauh lebih legap, dan kesan data buruk adalah lebih sukar untuk dikenal pasti.

Memandangkan fakta ini, memastikan platform yang membekalkan data kepada model AI berfungsi dengan data berkualiti tinggi adalah penting untuk menghasilkan model AI hiliran yang berkualiti. Adalah penting bahawa pengamal data bekerja rapat dengan proses dibantu AI untuk mengajar mereka memantau dan menyental data dengan betul dan lebih autonomi.

Pindahkan dokumentasi lebih dekat dengan data

Sebagai pengamal data menandai data, maklumat ini digunakan untuk menghasilkan cadangan penandaan pada masa hadapan. Memastikan orang yang betul menjalankan proses penandaan data dan dokumentasi aset akan mempunyai kesan pengkompaunan di kemudian hari. Pengamal mesti menandakan data PII dengan berkesan supaya AI akan mengetahui dengan tepat rupa data PII dan membenderakannya pada masa hadapan. Meneruskan mengajar AI melalui meluluskan atau menafikan cadangan AI yang sewajarnya untuk dokumentasi juga membantu AI berkembang lebih pintar dan lebih berkesan dari semasa ke semasa. Menggabungkan pengurus dan profesional barisan perniagaan yang hampir dengan tempat data dikumpul dan memahami nuansanya adalah penting untuk membuat dokumentasi dengan tepat yang menggambarkan konteks di mana data itu dikumpulkan.

Penandaan berbutir

Menandai data pada tahap yang lebih berbutir juga boleh membantu model AI berprestasi lebih baik dan menghasilkan hasil yang lebih tepat. Dengan metadata berbutir yang lebih kaya, AI mempunyai lebih banyak data terbeza yang boleh menyokong peraturan yang lebih khusus. Sebagai contoh, AI boleh mencadangkan peraturan yang berkaitan dengan lajur tunggal dalam jadual atau menyesuaikan peraturan yang digunakan untuk persona tertentu. Ini membolehkan pendekatan yang lebih bernuansa untuk membenarkan akses kepada data, memberikan cerapan yang lebih besar kepada lebih ramai pembuat keputusan.

Anjakan pengurusan dan tadbir urus metadata ke kiri

Banyak isu kualiti data berpunca daripada pengingesan data atau apabila aset data dibuat. Mengambil pendekatan proaktif melalui pengesahan data boleh menghapuskan isu di hadapan. Lebih banyak isu kualiti data dibenarkan memburuk, lebih besar kemungkinan ia akan mencemarkan prestasi AI di seluruh organisasi anda, yang membawa kepada prestasi daya saing yang lebih rendah. Masa apabila AI dimasukkan ke dalam proses tadbir urus data anda juga boleh mempengaruhi hasilnya.

Memanfaatkan AI untuk menyokong kualiti data dan protokol tadbir urus sebaik sahaja ia mencecah sistem anda boleh mengehadkan risiko data kotor merendahkan model anda. Dengan mengalihkan tadbir urus data dan semakan kualiti data ke kiri dan menyepadukan semakan kualiti dipacu AI lebih awal dalam proses anda, lebih ramai orang akan terlibat dalam memastikan data yang anda gunakan untuk melatih model AI anda adalah berkualiti tinggi. Selain itu, dengan menyepadukan AI ke dalam aliran kerja pengurusan data anda, orang ramai boleh bekerjasama dengan AI untuk meningkatkan kualiti dan tadbir urus dalam masa nyata—tidak perlu keluar daripada aliran kerja anda atau menyemak semula isu kualiti data selepas fakta itu.

Mendapatkan AI yang lebih autonomi

Jika anda telah mengambil langkah yang mencukupi dalam menyepadukan AI ke dalam proses tadbir urus data anda dan melatih AI anda dengan data yang bersih, peluang muncul yang membolehkan AI mengambil peranan yang lebih aktif dalam strategi tadbir urus data anda.

Jika kami melatih model kami dengan baik, kami akan lebih yakin bahawa mereka boleh mengendalikan tugas yang mungkin dilakukan oleh pengamal data. AI berpotensi untuk belajar membuat garis keturunan data secara automatik atau mengautomasikan tadbir urus data yang betul.

Mengesan dan membetulkan ralat

Mengenal pasti anomali dalam data anda secara automatik dan membetulkan ralat ialah satu bidang yang AI boleh menyokong kualiti data dengan lebih autonomi. AI sangat baik dalam mengenal pasti corak dalam set data yang besar dan boleh menentukan anomali besar dan kecil. Model boleh meramalkan titik data yang sepatutnya dan, dengan campur tangan manusia yang terhad, melaraskan titik data yang tidak sesuai dengan jangkaan. Dengan latihan yang betul, AI boleh menyental set data, mencari dan mengisi nilai yang hilang, atau membetulkan data yang tidak tepat atau tidak konsisten. AI juga boleh menyeragamkan data ke dalam format standard. Sebagai contoh, singkatan negeri boleh dilaraskan kepada bentuk dua huruf tradisional, atau format alamat yang berbeza boleh diseragamkan.

Dengan latihan yang lebih canggih, AI boleh dipercayai untuk mencipta peraturan kualiti datanya sendiri atau mencipta metadata untuk menyusun data dengan lebih baik. Dengan menyepadukan chatbots AI untuk bekerja dengan manusia, model boleh mempelajari struktur peraturan dan parameter serta mencipta rangka kerja untuk mengawal prosesnya sendiri. Begitu juga, AI boleh mencipta metadata dan dokumentasi sendiri untuk membina konteks yang lebih kaya di sekitar data, menjadikannya lebih boleh digunakan. Satu contoh ialah mengenal pasti data PII, seperti nombor keselamatan sosial dalam data tidak berstruktur dan menandainya sebagai titik data sensitif.

Proses ini bukan sahaja dapat menjimatkan banyak masa manusia, tetapi ia boleh mengurangkan risiko data sensitif sampai ke tangan yang salah sambil menjadikan data kurang sensitif lebih mudah diakses oleh pembuat keputusan.

Memantau model anda

Walaupun anda telah melakukan latihan yang hebat dan melaksanakan model AI anda untuk mengautomasikan proses tadbir urus data anda, manusia mesti terus terlibat.

Walaupun model anda berfungsi dengan baik sekarang, tidak ada jaminan bahawa model tersebut akan terus menunjukkan prestasi yang baik pada masa hadapan. Perkara berubah, model hanyut, dan berat sebelah boleh muncul. Mekanisme mesti dilaksanakan supaya manusia dapat memantau AI untuk ralat dan prestasi yang merendahkan. Ini mungkin termasuk meminta model AI untuk output dan membandingkannya dengan data sebenar untuk melihat sama ada model itu menghasilkan jawapan yang betul atau apa yang kita jangkakan model itu akan dihasilkan.

Menstruktur strategi anda untuk produktiviti AI yang optimum

Menstruktur organisasi anda untuk kesihatan AI yang lebih tinggi adalah penting untuk strategi yang berjaya. Adalah penting untuk meletakkan profesional paling hampir dengan data dan konteksnya dalam kedudukan terbaik untuk melatih model tadbir urus data dalam peranan utama. Apabila melatih AI, lebih terperinci data, lebih baik, jadi penyepaduan lebih banyak cara pengamal boleh memberikan maklum balas kepada model akan meningkatkan prestasi.

Menyelaraskan barisan profesional perniagaan dengan IT akan menjadi penting untuk proses latihan yang berkesan. Kedua-dua ahli IT dan perniagaan boleh bekerjasama untuk meningkatkan prestasi. IT boleh menguji model dan melaksanakan proses latihan untuk memastikan prestasi optimum sementara pemimpin perniagaan terus menyepadukan maklum balas ke dalam aliran kerja mereka. Latihan berterusan dan kitaran latihan semula ini akan mengurangkan risiko sambil meningkatkan kebolehcapaian data.

Apabila model bertambah baik, model akan menjadi lebih tepat dan mampu membina konteks yang lebih besar di sekitar set data. Dengan ketepatan dan konteks yang lebih tinggi, data ini menjadi lebih berharga dalam memacu strategi perniagaan dan membuat keputusan. Mereka yang mempunyai strategi terbaik dan membuat keputusan akan mengekalkan kelebihan daya saing dalam pasaran.