Vpliv umetne inteligence (UI) na analitiko in znanost o podatkih
Soočanje z izzivi, s katerimi se srečujejo analitika in umetna inteligenca (UI), ima globoke posledice v različnih domenah. Kot vodilni na področju podatkov in analitike je ključno razumeti vplive UI na analitiko, ekosisteme znanosti o podatkih, uporabniško vedenje, vloge in odločanje. Z novimi priložnostmi in obravnavanjem morebitnih tveganj se lahko organizacije poslužijo UI za pridobitev konkurenčne prednosti.
Tradiconalno so preglednice bile orodje za analizo podatkov zaradi njihove preprostosti in obširne uporabe. Vendar pa je pojav samostojnih spletnih in aplikacijskih GenAI klepetalnikov spremenil način, kako uporabniki analizirajo podatke v preglednicah. Ti klepetalniki omogočajo intuitivno in enostavno analizo, kar povezuje vrzel med tradicionalnim vnašanjem podatkov in kompleksno analizo.
Edna glavnih prednosti GenAI klepetalnikov je, da odpravljajo potrebo po specializiranih orodjih za analitiko in poslovno inteligenco (ABI) ter znanost o podatkih in strojnem učenju (DSML), kar omogoča širši javnosti lažji dostop do analize podatkov. Uporabniki lahko zdaj analizirajo podatke v svojih poslovnih procesih brez omejitev, ki jih postavlja tradicionalna analitična programska oprema.
Ta povečana dostopnost je privedla do porasta dela na področju analitike in podatkov, ki se izvaja zunaj platform ABI, analitičnih peskovnikov ali varnostnih politik. Čeprav ponudba AI-bistrih sposobnosti nudi pomembne koristi, prinaša tudi izzive na področju upravljanja. Dobri upravni postopki se lahko zaobidejo, namerno ali nenamerno, kar lahko vodi v tveganja.
Gartner napoveduje, da bo do leta 2025 40% uporabnikov platform ABI zaobšlo postopke upravljanja z uporabo generativnih AI-klepetalnikov za izmenjavo analitične vsebine, ustvarjene iz preglednic. Preglednice, pogosto imenovane “kavkaški hrošči analitičnih orodij”, so kljub motenim tržnim trendom pokazale svojo vzdržljivost. S sposobnostjo analize preglednic neposredno prek klepetalnikov se pričakuje, da bo uporaba generativnih podatkovnih lončkov naraščala.
Gartner napoveduje, da bo do leta 2026 več kot 70% neodvisnih ponudnikov programske opreme (ISVs) vgradilo sposobnosti GenAI v svoje poslovne aplikacije. To predstavlja pomemben porast glede na trenutno stopnjo sprejetja, ki je manj kot 1%. Priročnost AI-bistrih vprašanj v naravnem jeziku brez potrebe po ABI platformi predstavlja tveganje za tradicionalne ponudnike in naložbe, ki jih izvajajo vodje podatkov in analitike.
Priporočila za vodilne pri upravljanju z analitiko
Da bi uspešno krmarili po razvijajočem se področju AI-bistrih analiz, bi morali vodilni na področju podatkov in analitike upoštevati naslednja priporočila:
Osredotočite se na usposabljanje za AI in povečanje veščin: Razvijte izobraževalne module za poslovne analitike in potrošnike povečane analitike, da bi v celoti izkoristili koristi GenAI. To bo olajšalo varno in učinkovito uporabo orodij za analizo podatkov.
Uporabite strateško načrtovanje za AI-bistre analitike: Vključite uporabo klepetalnikov NLQ izven platform ABI kot tehnološki katalizator v strategijo in delovni model organizacije. To bo ključno za zagotovitev stalnosti podatkovnih analitičnih tokov.
Zagotovite, da prizadevanja za integracijo spodbujajo sestavljivost: Platforme ABI bi morale integrirati velike jezikovne modele (LLM), da bi ostale relevantne na trgu, kjer uporabniki raje vgrajeno analitiko v svoje naravne tokove dela. Kupci bi morali oceniti razpoložljive možnosti integracije LLM kot dodatke k aplikacijam tretjih oseb.
Spodbujajte kolektivno inteligenco prek sodelovanja pri analizah: Spodbujajte deljenje analitičnih ugotovitev, ustvarjenih iz klepetalnikov GenAI, da bi spodbudili kulturo sodelovanja in skupnega učenja. Uvedite prilagodljive mehanizme upravljanja za naslovitev halucinacij iz klepetalnikov AI in izboljšajte razlage.
Analitiki Gartner bodo razpravljali o najboljših praksah UI za uporabnike analitike na prihajajočem vrhu Gartner Data & Analytics Summit v Mumbaju, Indija, 24. aprila.
Za ostanek korak pred razvijajočo se tehnologijo analitike in digitalne krajine je ključno, da vodje podatkov in analitike ostajajo posodobljeni glede najnovejših napredkov v AI-bistrih technologiji NLQ in tehnologiji klepetalnikov. Neuspeh pri tem lahko vodi v zaostajanje in potencialne kršitve pravil o upravljanju z analitiko in podatki.
Avtor: Mike Fang, direktor analitikov na Gartner
FAQ
Kaj pomeni ABI?
ABI označuje analitiko in poslovno inteligenco. Vključuje programske opreme in orodja, ki omogočajo organizacijam analizo in tolmačenje podatkov za sprejemanje informiranih poslovnih odločitev.
Kaj je DSML?
DSML označuje znanost o podatkih in strojnem učenju. Vključuje uporabo algoritmov in statističnih modelov za izvleček vpogledov in vzorcev iz podatkov.
Kaj so GenAI klepetalniki?
GenAI klepetalniki so samostojna spletna in aplikacijska orodja, ki uporabljajo umetno inteligenco in omogočajo uporabnikom analizo podatkov v preglednicah brez potrebe po specializirani analitični programski opremi.
Kaj so spreadmarts?
Spreadmarts se nanašajo na generativne podatkovne silose, ustvarjene preko analize preglednic z uporabo GenAI klepetalnikov. Omogočajo uporabnikom, da izvajajo analizo podatkov zunaj tradicionalnih analitičnih platform.
The source of the article is from the blog scimag.news