Проведя более десяти лет на переднем крае создания платформ данных и аналитики для малых и крупных предприятий, я воочию стал свидетелем сложного танца людей, процессов и технологий. От инженеров по обработке данных и ученых до инструментов облачных вычислений и машинного обучения — я глубоко укоренился в мире данных. Тем не менее, несмотря на все наши усилия и изощренные подходы, меня постоянно преследовал вопрос: почему путь от необработанных данных к практическим бизнес-идеям остается настолько медленным?   Катализатор недовольства  Моя карьера — это богатый опыт разработки решений для обработки данных и управления инициативами по монетизации данных. Однако под этим гобеленом скрывается поток недовольства. Скорость и эффективность, с которыми мы превращали данные в бизнес-идеи, никогда не соответствовали моему видению. Это беспокойство побудило меня выйти за рамки традиционных методологий.   Переосмысление аналитики с помощью ИИ  Поворотный момент наступил, когда я начал переосмысливать весь жизненный цикл генерации действенной информации → перевод бизнес-задач в аналитику, проблему в аналитику, решение в бизнес-решение. Как мы могли бы не просто улучшить, но и революционизировать каждый шаг от необработанных данных до глубокого и действенного интеллекта? Я понял, что ответ заключается в использовании возможностей искусственного интеллекта и внедрении его на каждом этапе жизненного цикла.   Раскрывается видение из семи шагов    Все начинается с преобразования необработанных данных в понятный формат с возможностью поиска. Речь идет не только о данных; Речь идет о создании языка, который устраняет разрыв между данными и теми, кто ищет их мудрость, бизнес-пользователями. Эвристика (существующая номенклатура, профиль данных и т. д.), полученная на основе технических метаданных в сочетании с отраслевым, доменным и бизнес-использованием, передается в качестве подсказки в модели большого языка для автоматизации создания бизнес-глоссария. Преобразование данных в понимание.    С помощью ИИ я представил модель, в которой данные не просто хранятся, но и значимым образом связаны между собой, отражая человеческое понимание информационных сетей. Переосмысление экосистемы корпоративных данных в виде онтологий и заставить ее работать так же, как семантическая сеть. Хотя это сохраняет истинность взаимоотношений между вашими ресурсами данных, это устраняет необходимость в традиционных конвейерах данных. Рождение семантической модели данных.    —   Здесь ИИ помогает использовать бизнес-аналитику экспертов в данной области, создавая динамический репозиторий, богатый отраслевой информацией и бизнес-терминологией. Этот каталог не статичен; оно растет и адаптируется, как и наше собственное понимание новых закономерностей/факторов, влияющих на бизнес-показатели. Каталог аналитики хранилище бизнес-концепций и связанных с ними аспектов анализа.    используя большие языковые модели (LLM), я увидел потенциал для перевода сложных бизнес-запросов в точные аналитические требования (бизнес-концепции и выбор связанного с ними угла анализа, приводящий к определению измерений и показателей), объединяя мир бизнеса. с областью данных. Разговаривая на языке бизнеса:    определение точных данных, необходимых для конкретных бизнес-запросов, похоже на поиск иголки в стоге сена. Семантическая модель и результаты шага 4, передаваемые в качестве контекста ИИ, меняют ситуацию, делая поиск точным и эффективным. Определение данных с хирургической точностью:    Использование LLM в контексте шага 5 для создания объединенных кодов SQL и Python меняет правила игры, сокращая ручные усилия и ускоряя путь от вопроса к пониманию. Однако сгенерированные коды должны пройти синтаксическую, логическую проверку и проверку безопасности, чтобы гарантировать соответствие корпоративным стандартам. Автоматизация генерации кода.    Последний шаг — предоставление информации в ясном и понятном формате, непосредственно отвечая на первоначальный запрос. Именно здесь происходит волшебство — данные превращаются в решения. Представление данных в форме визуализации и предписывающей информации.  От кода к ясности.   Путешествие продолжается  То, что началось как путь по ускорению обработки данных для принятия решений, превратилось в личную миссию по переосмыслению ландшафта бизнес-аналитики. С помощью ИИ я не просто оптимизирую процессы; Я создаю новую парадигму, в которой анализ данных будет таким же интуитивным, как разговор, таким же доступным, как простой запрос, и таким же динамичным, как постоянно развивающаяся среда бизнеса.  Также опубликовано  здесь.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Accelerate your data2decision journey through guided AI

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Революция в аналитике данных с помощью искусственного интеллекта: одиссея из семи шагов

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Цифровые кочевники слушают: что нужно знать о новой визе DTV в Таиланде

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Цифровые кочевники слушают: что нужно знать о новой визе DTV в Таиланде

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps