Cách mạng hóa phân tích dữ liệu với AI: Cuộc phiêu lưu bảy bước

Sau hơn một thập kỷ, đứng đầu trong việc xây dựng nền tảng dữ liệu và phân tích cho các doanh nghiệp lớn và nhỏ, tôi đã tận mắt chứng kiến vũ điệu phức tạp của con người, quy trình và công nghệ. Từ các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu cho đến các công cụ điện toán đám mây và máy học, tôi đã dấn thân sâu vào thế giới dữ liệu. Tuy nhiên, bất chấp những nỗ lực hết mình và những cách tiếp cận phức tạp của chúng tôi, một câu hỏi dai dẳng vẫn ám ảnh tôi: Tại sao hành trình từ dữ liệu thô đến những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh có thể hành động vẫn chậm chạp đến vậy?

Chất xúc tác của sự bất mãn

Sự nghiệp của tôi là một tấm thảm trải nghiệm phong phú, xây dựng các giải pháp dữ liệu và chỉ đạo các sáng kiến kiếm tiền từ dữ liệu. Tuy nhiên, bên dưới tấm thảm này là một dòng tâm trạng bất mãn. Tốc độ và hiệu quả mà chúng tôi biến dữ liệu thành thông tin chi tiết về doanh nghiệp chưa bao giờ phù hợp với tầm nhìn của tôi. Sự bồn chồn này đã thúc đẩy tôi nhìn xa hơn các phương pháp truyền thống.

Hình dung lại hoạt động phân tích bằng AI

Điểm mấu chốt xuất hiện khi tôi bắt đầu hình dung lại toàn bộ vòng đời của quá trình tạo thông tin chi tiết có thể hành động → Chuyển đổi Vấn đề kinh doanh sang Vấn đề phân tích sang Giải pháp phân tích thành Giải pháp kinh doanh. Làm thế nào chúng ta không chỉ cải thiện mà còn cách mạng hóa từng bước từ dữ liệu thô đến thông tin sâu sắc, có thể hành động được? Tôi nhận ra rằng câu trả lời nằm ở việc khai thác sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo và đưa nó vào mọi giai đoạn của vòng đời.

Tầm nhìn bảy bước mở ra

1. Chuyển dữ liệu thành hiểu biết: Tất cả đều bắt đầu bằng việc chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng dễ hiểu và có thể tìm kiếm được. Đây không chỉ là về dữ liệu; đó là việc tạo ra một ngôn ngữ thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và những người tìm kiếm sự thông thái của nó, những người dùng doanh nghiệp. Chẩn đoán (danh pháp hiện có, hồ sơ dữ liệu, v.v.) bắt nguồn từ siêu dữ liệu kỹ thuật cùng với cách sử dụng ngành, miền và doanh nghiệp được cung cấp dưới dạng lời nhắc cho Mô hình Ngôn ngữ Lớn để tự động tạo bảng chú giải thuật ngữ kinh doanh.

   
   

2. Sự ra đời của Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa: Thông qua AI, tôi đã hình dung ra một mô hình trong đó dữ liệu không chỉ được lưu trữ mà còn được kết nối với nhau theo những cách có ý nghĩa, phản ánh sự hiểu biết của con người về mạng thông tin. Hình dung lại hệ sinh thái dữ liệu doanh nghiệp dưới dạng bản thể luận và làm cho nó hoạt động giống như web ngữ nghĩa. Mặc dù điều này vẫn giữ nguyên mối quan hệ giữa các tài sản dữ liệu của bạn nhưng nó loại bỏ nhu cầu về đường dẫn dữ liệu truyền thống.

   
   

3. Danh mục Analytics - Kho lưu trữ các khái niệm kinh doanh và các góc phân tích liên quan: Tại đây, AI giúp khai thác trí tuệ kinh doanh của các chuyên gia về chủ đề, phát triển một kho lưu trữ động, phong phú với những hiểu biết chuyên sâu về ngành và thuật ngữ kinh doanh. Danh mục này không cố định; nó phát triển và thích nghi, giống như sự hiểu biết của chúng ta về các mô hình/yếu tố mới nổi ảnh hưởng đến các chỉ số kinh doanh.

   
   

4. Trò chuyện bằng Ngôn ngữ Kinh doanh: Sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), tôi thấy tiềm năng chuyển các truy vấn kinh doanh phức tạp thành các yêu cầu phân tích chính xác (Khái niệm kinh doanh và lựa chọn góc phân tích liên quan dẫn đến xác định các kích thước và thước đo), kết nối thế giới kinh doanh với lĩnh vực dữ liệu.

   
   

5. Xác định dữ liệu với độ chính xác phẫu thuật: Việc xác định dữ liệu chính xác cần thiết cho các yêu cầu kinh doanh cụ thể cũng giống như mò kim đáy bể. Mô hình ngữ nghĩa và đầu ra của bước 4 được cung cấp dưới dạng ngữ cảnh cho AI sẽ thay đổi điều này, giúp việc tìm kiếm trở nên chính xác và hiệu quả.

   
   

6. Tự động tạo mã: Tận dụng LLM với bối cảnh của bước 5, để tạo mã SQL và Python liên kết là một công cụ thay đổi cuộc chơi, giảm nỗ lực thủ công và đẩy nhanh hành trình từ câu hỏi đến hiểu biết sâu sắc. Tuy nhiên, các mã được tạo phải trải qua quá trình xác thực cú pháp, logic và bảo mật để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn doanh nghiệp.

   
   

7. Từ mã đến sự rõ ràng: Bước cuối cùng là cung cấp thông tin chuyên sâu ở định dạng rõ ràng, dễ hiểu, phản hồi trực tiếp truy vấn ban đầu. Chính tại đây, điều kỳ diệu đã xảy ra — dữ liệu biến thành quyết định. Mô tả dữ liệu dưới dạng trực quan hóa và hiểu biết sâu sắc theo quy định.

Cuộc hành trình vẫn tiếp tục

Khởi đầu là hành trình đẩy nhanh dữ liệu đến hành trình đưa ra quyết định, đã trở thành sứ mệnh cá nhân nhằm xác định lại bối cảnh phân tích kinh doanh. Với AI, tôi không chỉ đơn giản hóa các quy trình; Tôi đang tạo một mô hình mới trong đó phân tích dữ liệu trực quan như một cuộc trò chuyện, có thể truy cập được như một truy vấn đơn giản và năng động như bối cảnh kinh doanh không ngừng phát triển.