利用生成式人工智能彻底改变数据分析

生成式人工智能已成为一项突破性技术，在数据分析领域催生出了一些令人难以置信且有价值的用例。生成式人工智能通过引入前所未有的数据处理、解释和价值生成能力，颠覆了数据分析领域。自 2022 年生成式人工智能首次爆发以来，各组织一直在探索使用生成式人工智能来增强客户体验、降低成本和提高效率的方法。这篇文章是我对生成式人工智能如何塑造组织与数据交互、分析数据并从中获取价值的看法。

数据分析带来的业务挑战

数据是任何组织的命脉，但从海量数据中获取有意义的见解就像试图将干草变成金子一样困难。这让我想起了《古舟子咏》中的水的讽刺，他说“水，到处都是水，却没有一滴可以喝”，但在这里，我会将其改为“数据，到处都是数据，却没有任何价值可看。”随着数据变得越来越复杂，并且通常来自不同的来源，企业仍在努力从数据中获取价值。庞大的数据量、跨部门的信息孤岛以及数据结构和类型的复杂性使得跨多个领域解释和创建对数据的共同理解几乎是不可能的。还有一个事实是，80% 的数据是非结构化的（例如电子邮件、社交媒体帖子、视频、音频文件和文档），不易进行分析。非技术业务用户经常面临复杂分析工具的挑战，最终在预算飙升的情况下聘请熟练的数据科学家。此外，数据会随着时间的推移而发展，决策者不能错过实时洞察，以保持领先地位。

常见的分析生成式人工智能用例

既然我已经提到了一些围绕组织数据所面临的挑战，我将分享我对 Gen AI 如何拯救我们的见解。

生成式人工智能由大型语言模型 (LLM) 提供支持，这些模型是经过大量数据预训练的大规模深度学习模型。转换器可以根据提示生成文本、图像、视频、图表、报告和摘要。提示是告诉生成式人工智能工具该做什么的指令，例如“用 50 个字或更少的字总结这篇博文”。生成式人工智能开发人员创建基于大量数据的人工智能模型，业务用户可以使用这些模型做出决策、预测或建议。与传统的基于规则的系统（其中算法是明确编程的）不同，数据驱动的生成式人工智能擅长从遇到的数据中学习模式、关系和行为。

Gen AI 的一个数据相关用例是自动化数据清理和预处理、实时洞察生成、预测场景建模以及自动报告和可视化。例如，零售公司可以使用 Gen AI 分析客户购买模式、生成个性化营销建议、预测库存需求，甚至优化定价策略。这就是 Gen AI 的魔力所在，用例列表非常广泛且不断增长。通过使用生成式 AI，您可以将数据分析从只有专家才能理解的复杂、耗时的过程转变为敏捷、可访问且智能的决策工具。

但我才刚刚开始。上图展示了 Gen AI 在数据分析中的更多应用，包括：通过从自然语言提示生成查询或代码来测试 SQL 或 Python，通过要求 Gen AI 创建数据集的描述和标签来自动生成元数据，创建聊天机器人以根据组织的政策和文档提供全天候客户支持，通过要求 Gen AI 创建数据仪表板或可视化来生成业务洞察 (BI)，甚至使用 Gen AI 对特定数据集进行一次性分析

在分析中使用 Gen AI 入门

在分析或 BI 过程中使用 Gen AI 之前，首先要确定您的数据是否已准备好。这篇博文《您的数据是否已准备好用于 Gen AI》可以帮助完成这一过程。文本转 SQL/Python：弥合技术鸿沟

我认为 Gen AI 特别令人兴奋的功能之一是它能够将自然语言提示转换为精确的 SQL 查询。想象一下，一位营销经理想要了解客户细分，但又不具备深厚的技术专业知识。现在，他们无需依赖数据工程师，只需在 Gen AI 中输入“显示过去三个月内按年度支出排名前 10% 的客户”即可获得答案！

生成式人工智能会立即将这个人类可读的提示转换为复杂的 SQL 查询，从而检索所需的精确信息。这项功能确实节省了时间，但我发现它特别强大的一点是，它使非技术用户能够独立执行复杂的数据分析。Gen AI 可以独自打破孤岛并使整个组织的数据访问民主化。

除了 SQL 生成之外，生成式 AI 更进一步，通过将自然语言描述转换为功能齐全的 Python 代码来加速数据科学工作流程。数据科学家和分析师现在可以用简单的英语描述他们的分析需求，系统会生成相应的 Python 脚本，用于数据操作、统计分析和机器学习模型开发。要了解有关此主题的更多信息，这篇博客文章“数据分析中的生成式 AI - AI 如何使访问数据变得更容易”可能会有所帮助。

对话式人工智能：将提示转化为有意义的见解

Gen AI 有可能生成智能建议和情境建议，以产生实际影响。请考虑以下实际场景：医疗保健提供商使用 Gen AI 分析多个部门的患者结果，或零售连锁店通过生成复杂的客户行为分析来确定交叉销售机会。Gen AI 可以通过识别数据中潜在的隐藏模式、建议相关的附加分析、突出显示可能不会立即显现的潜在风险或相关性以及提供可增强决策的情境洞察来提供建议。

例如，通过使用 Gen AI，查询月收入的销售总监不仅可以收到所请求的数据，还可以获得有关潜在增长机会、季节性趋势或新兴细分市场的更多见解。

自动元数据生成

这是我最喜欢的 Gen AI 用途之一，因为它可以接管那些对人类来说很重要但可能很乏味的任务。Gen AI 可以通过分析数据集的内容和结构，自动为数据产品创建丰富的上下文元数据。它可以生成全面的描述，并识别和建议数据资产的相关标签。

语义标记模型可以创建智能的上下文感知标记，并使用自然语言理解来识别数据元素之间的细微关系。自动标记功能提高了数据的可发现性和数据管理能力，通过节省手动标记创建时间来提高效率。

反过来，丰富的元数据不仅通过与内部或外部利益相关者共享资产简化了协作，而且还有助于遵守数据治理政策和控制。

聊天机器人：扩大客户支持

组织一直在使用对话式人工智能，借助聊天机器人来增强客户服务。对话式人工智能的工作原理是使用机器学习 (ML)，从过去的互动中学习，以及自然语言处理 (NLP)，响应人类互动。聊天机器人模拟人类对话，通过全天候提供即时响应来改善客户体验。

聊天机器人可以帮助减少或消除基本查询的等待时间，并帮助用户实时找到相关信息。聊天机器人有助于知识库集成和向用户提供情境感知响应。所有这些好处都有助于提高用户满意度、降低支持成本，并为用户提供一致且个性化的帮助。虽然所有这些好处看起来都很诱人，但我们需要确保对聊天机器人进行广泛的测试，并明确定义约束和护栏，以确保响应的准确性和相关性。

Gen BI：民主化数据分析

这是我最喜欢的 Gen AI 应用之一，因为我相信大多数内部用户都可以从直接访问公司数据中受益。当业务用户使用对话式 AI 访问公司数据以生成自定义可视化和仪表板时，我使用“生成式 BI”这个术语。因此，您的 Gen AI 工具就变成了 Gen BI 工具。

您可以使用 Gen BI 提供自助式 AI 分析，它可以集成 NLP、创作工具来生成自定义仪表板、数据集成和协作，以便轻松使用报告。

本质上，Gen BI 所做的就是将分析从 BI 团队手中解放出来，直接交给用户，从而使分析访问变得民主化。Gen BI 可帮助更多非技术用户和利益相关者直接处理数据。将 AI 集成到 BI 解决方案中可以自动生成动态仪表板、智能图表和图形创建、自动可视化建议以及上下文相关的数据表示。

下一步：利用你的数据尝试 Gen AI

在这篇博文中，我指出了数据分析面临的一些挑战，并提供了五个用例，您可以尝试在今天的分析中开始使用 Gen AI。Gen AI 能够让您所有孤立的数据更易于访问，并最终更适用于从客户聊天机器人到富有洞察力的销售仪表板等一切事物。

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