10 年以上、中小企業向けにデータおよび分析プラットフォームを構築する最前線で過ごした後、私は人、プロセス、テクノロジーが複雑に絡み合う様子を目の当たりにしてきました。データ エンジニアや科学者から、クラウド コンピューティングや機械学習のツールに至るまで、私はデータの世界に深く関わってきました。しかし、最善の努力と洗練されたアプローチにもかかわらず、生のデータから実用的なビジネス上の洞察を得るまでの道のりが、なぜこれほど困難なほど遅いままなのかという疑問がずっとつきまとっていたのです。 不満の触媒 私のキャリアは、データ ソリューションを作成し、データ収益化の取り組みを主導するという、豊富な経験のタペストリーでした。しかし、このタペストリーの下には不満の流れが横たわっていました。データをビジネス上の洞察に変える速度と効率は、私のビジョンとまったく一致しませんでした。この落ち着きのなさが、私に従来の方法論を超えたものを見るよう促しました。   AI による分析の再考 転換点は、実用的な洞察の生成→ビジネス問題の分析問題への変換、分析ソリューションからビジネス ソリューションへのライフサイクル全体を再考し始めたときに起こりました。生のデータから洞察力に富んだ実用的なインテリジェンスに至るまでの各ステップを、単に改善するだけでなく革命を起こすにはどうすればよいでしょうか?その答えは、人工知能の力を活用し、ライフサイクルのあらゆる段階に埋め込むことにあると私は気づきました。   7 段階のビジョンが展開される すべては、生データを理解しやすく検索可能な形式に変換することから始まります。これはデータだけの話ではありません。それは、データとその知恵を求める人々、つまりビジネス ユーザーとの間のギャップを埋める言語を作成することです。業界、ドメイン、およびビジネスでの使用法と組み合わせた技術メタデータから得られたヒューリスティック (既存の命名法、データ プロファイルなど) がプロンプトとして大規模言語モデルに供給され、ビジネス用語集の生成が自動化されます。 データを理解に変換する:  AI を通じて、データが単に保存されるだけでなく、情報ネットワークに対する人間の理解を反映した意味のある方法で相互接続されるモデルを思い描きました。エンタープライズ データ エコシステムをオントロジーとして再考し、セマンティック Web と同じように機能させる。これにより、データ資産間の関係の真実が保持されますが、従来のデータ パイプラインの必要性がなくなります。 セマンティック データ モデルの誕生: — ここでは、AI が対象分野の専門家のビジネス インテリジェンスの活用に役立ち、業界固有の洞察とビジネス用語が豊富な動的なリポジトリを進化させます。このカタログは静的ではありません。ビジネス指標に影響を与える新たなパターンや要因についての私たち自身の理解と同じように、それは成長し、適応していきます。 分析カタログ ビジネス概念と関連する分析角度のリポジトリ: 大規模言語モデル (LLM) を使用することで、複雑なビジネス クエリを正確な分析要件 (ビジネス コンセプトと、ディメンションとメジャーの特定につながる関連する分析角度の選択) に変換し、ビジネスの世界の橋渡しをする可能性を感じました。データの領域で。 ビジネスの言語で会話する: 特定のビジネス問い合わせに必要な正確なデータを特定することは、干し草の山から針を見つけるようなものです。 AI にコンテキストとして供給されるステップ 4 のセマンティック モデルと出力によってこれが変更され、検索が正確かつ効率的になります。 外科的精度でデータを特定する: ステップ 5 のコンテキストで LLM を活用して、フェデレーテッド SQL および Python コードを生成することは、革新的なものであり、手動の労力を削減し、質問から洞察までの過程を加速します。ただし、生成されたコードは、エンタープライズ標準への準拠を保証するために、構文的、論理的、およびセキュリティの検証を受ける必要があります。 コード生成の自動化: 最後のステップは、最初のクエリに直接応答して、明確でわかりやすい形式で洞察を提供することです。ここで魔法が起こり、データが意思決定に変わります。視覚化と規範的な洞察の形式でのデータの描写。  コードから明瞭さへ: 旅は続く データから意思決定までを迅速化する旅として始まったものは、ビジネス分析の状況を再定義するという個人的な使命になりました。 AI を使用することで、プロセスを合理化するだけではありません。私は、データ分析が会話のように直感的で、単純なクエリのようにアクセス可能で、進化し続けるビジネスの状況のように動的である新しいパラダイムを作成しています。   こちらでも公開しております。

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AI によるデータ分析の革命: 7 段階の冒険

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