Analītikas un mākslīgā intelekta (MI) savienošanai ir dziļas sekas dažādās nozarēs. Datu un analītikas jomā ir svarīgi saprast MI ietekmi uz analītiku, datu zinātnes ekosistēmu, lietotāju uzvedību, lomas un lēmumu pieņemšanu. Izmantojot jaunas iespējas un risinot potenciālos riskus, organizācijas var izmantot MI, lai iegūtu konkurences priekšrocības.
Tradicionāli, datu analīzes veikšanai ir izmantoti skaitļu tabulu rīki, jo tie ir vienkārši un plaši izplatīti. Tomēr tīmekļa un lietotņu bāzētie neatkarīgie GenAI tērzētāji ir mainījuši veidu, kā lietotāji analizē skaitļu tabulu datus. Šie tērzētāji nodrošina intuitīvu un vieglu analīzi, uzburot plaisu starp tradicionālo datu ievadi un sarežģītu analīzi.
Viens no būtiskākajiem GenAI tērzētāju priekšrocībām ir tas, ka tie izskauž nepieciešamību pēc speciālizētām analītikas un biznesa inteliģences (ABI) un datu zinātnes un mašīnmācības (DSML) programmatūras, padarot datu analīzi pieejamāku plašākai auditorijai. Lietotāji tagad var analizēt datus savos biznesa procesos, neierobežojoties ar tradicionāliem analītikas rīkiem.
Šī pieaugošā pieejamība ir izraisījusi ievērojamu pieprasījumu pēc datu un analītikas darbu veikšanas, atstājot novārtā ABI platformas, analītikas smilškastes vai drošības politikas. Lai gan šādas ātras MI vadīto spēju ieviešanas piedāvātās priekšrocības ir nozīmīgas, tas rada arī pārvaldības izaicinājumus. Labā pārvaldības prakse var būt apietas, nolūkos vai nenolūkos, rezultējot potenciālos riskus.
Gartner prognozē, ka līdz 2025. gadam 40% ABI platformu lietotāju pārvarēs pārvaldības procesus, izmantojot radniecīgo MI iespējām nodrošinātos tērzētājus, lai dalītos ar analītisko saturu no skaitļu tabulām. Skaitļu tabulas, ko bieži dēvē par “analītikas rīku sērņiem”, ir izrādījušās izturīgas, neskatoties uz traucējošajiem tirgus tendencēm. Ar spēju analizēt skaitļu tabulas tieši caur tērzētājiem, tiek prognozēts, ka izplatīsies spreadmarts (radniecīgie datu silo).
Skatot nākotnē, Gartner prognozē, ka līdz 2026. gadam vairāk nekā 70% neatkarīgo programmatūras pārdevēju (ISVs) iestrādās GenAI iespējās savos uzņēmumu lietojumprogrammās. Tas pārstāv ievērojamu pieaugumu no pašreizējās pieņemšanas līmeņa, kas ir mazāks par 1%. Ātra valoda pieprasījuma iespējās lunga var izpausties risks tradicionālajiem pārdevējiem un ieguldījumiem, ko veikuši datu un analītikas (D&A) vadītāji.
Rekomendācijas vadītājiem, kuri vadīs analītiku
Lai izvairītos no mainīgās ainavas, kurā dominē AI iespējām nodrošinātās analītikas, D&A vadītājiem būtu jāņem vērā šādas rekomendācijas:
Koncentrējieties uz AI apmācību un papildināšanu: Izstrādājiet apmācības moduļus biznesa analitikiem un papildinātajiem analītikas patērētājiem, lai pilnībā izmantotu GenAI priekšrocības. Tas atvieglos drošu un efektīvu MI rīku izmantošanu datu analīzei.
Izmantoties stratēģisku plānošanu AI iespējām nodrošinātās analītikas veicināšanai: Iekļaujiet NLQ tērzētājus ārpus ABI platformām kā tehnoloģisku katalizatoru organizācijas stratēģijā un darbības modelī. Tas būs kritiski svarīgi, lai nākotnē nodrošinātu datu analītikas darbplūsmas.
Nodrošināt integrācijas centienus, kas veicina kompozicionālo struktūru: ABI platformām būtu jāintegrējas ar lieliem valodu modeļiem (LLM), lai paliktu aktuālā tirgū, kur lietotāji dod priekšroku iegultajai analītikai savās dabiskajās darbplūsmās. Pircējiem būtu jānovērtē pieejamie LLM integrācijas varianti kā plug-in lietotāju izstrādātajām programmām.
Veiciniet kolektīvo inteliģenci, sadarbojoties analītikas sadarbībā: Uzņemiet analītiskos secinājumus, ko radījuši GenAI tērzētāji, lai veicinātu sadarbības un kopīgas radošas darbības kultūru. Ieviest adaptīvas pārvaldības mehānismus, lai risinātu halucinācijas, ko rada MI tērzētāji, un uzlabotu interpretējamību.
Gartner analītiķi apspriedīs labāko praksi MI izmantošanai analītikas lietotājiem nākamajā Gartner Datu un Analītikas sammitā Mumbajā, Indijā, no 24. līdz 25. aprīlim.
Lai paliktu soli priekšā attīstībai analītikas tehnoloģijās un digitālajā ainavā, ir būtiski, lai D&A vadītāji un organizācijas būtu atjaunināti par jaunākajām AI nodrošināto NLQ un tērzētāju tehnoloģiju attīstībām. Nepieņemot šo darbību, risks kļūt atpalicis un iespējamu datu un analītikas pārvaldības politikas pārkāpumu risks.
Tas bija autors: Māris Baltiņš, vecākais analītiķis Gartner
FAQ
Kas ir ABI?
ABI nozīmē analītiku un biznesa inteliģenci. Tas ietver programmatūru un rīkus, kas ļauj organizācijām analizēt un interpretēt datus, lai pieņemtu informētus biznesa lēmumus.
Kas ir DSML?
DSML nozīmē datu zinātni un mašīnmācību. Tas ietver algoritmus un statistiskos modeļus, lai izgūtu izziņas un modeļus no datiem.
Kas ir GenAI tērzētāji?
GenAI tērzētāji ir neatkarīgi tīmekļa un lietotņu bāzēti rīki, kas izmanto mākslīgo intelektu, lai ļautu lietotājiem analizēt skaitļu tabulu datus bez nepieciešamības pēc speciālizētas analītikas programmatūras.
Kas ir spreadmarts?
Spreadmarts attiecas uz radniecīgiem datu silo, ko izveido, izmantojot GenAI tērzētājus, lai analizētu skaitļu tabulas. Tie ļauj lietotājiem veikt datu analīzi ārpus tradicionālām analītikas platformām.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve