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

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

1. Преобразование данных в понимание. 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.

   
   

2. Рождение семантической модели данных. 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.

   
   

3. Каталог аналитики — хранилище бизнес-концепций и связанных с ними аспектов анализа. 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.

   
   

4. Разговаривая на языке бизнеса: 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.

   
   

5. Определение данных с хирургической точностью: 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.

   
   

6. Автоматизация генерации кода. 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.

   
   

7. От кода к ясности. 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.

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.