Comment l'IA peut étendre l'analyse des données et la rendre plus efficace

Dans le monde actuel axé sur les données, l’IA remodèle des industries entières. L'IA accélère l'analyse des données à grande échelle, améliore la précision et fournit rapidement des informations exploitables, générant ainsi une valeur considérable pour les entreprises. En automatisant diverses tâches analytiques et en rationalisant le cycle de vie analytique, l'IA minimise les erreurs, libère des ressources humaines pour le travail stratégique et réduit les coûts opérationnels. Dans cette relation symbiotique entre l’IA et les données, les entreprises trouvent un puissant outil pour étendre l’analyse et prendre des décisions basées sur les données.

Comprendre le cycle de vie de l'analyse

Le cycle de vie de l'analyse se compose de six phases, analysons-les une par une en termes simples :

• Phase de découverte : dans cette phase, nous définissons d'abord les objectifs commerciaux, collectons les informations nécessaires, sélectionnons l'analyse appropriée. méthodes et clarifier la portée du travail.
• Phase de compréhension des données : ici, nous collectons les données initiales en fonction des besoins et de la disponibilité des données. Nous concluons cette phase en étudiant les données et en comprenant leurs caractéristiques.
• Phase de préparation des données : nous collectons des données provenant de plusieurs sources et les nettoyons, mélangeons et formatons pour les rendre utilisables pour l'analyse.
• Phase d'analyse exploratoire et de modélisation : Dans cette phase, nous développons notre approche, identifions les variables importantes, construisons le modèle et évaluons ses performances.
• Phase de validation : Cette phase consiste à évaluer les résultats, à examiner le processus et à déterminer les prochaines étapes en fonction des résultats.
• Phases de visualisation et de présentation : ces phases visent toutes à communiquer efficacement les résultats. Elles incluent la détermination de la meilleure façon de présenter les informations basées sur l'analyse, la compréhension du public, la compilation d'histoires et la formulation de recommandations.

Comment l'IA peut améliorer l'analyse tout au long du cycle de vie

L'IA est un outil puissant pour faire évoluer l'analyse tout au long du cycle de vie, elle peut apprendre des modèles, s'adapter à des paramètres donnés et effectuer des tâches que les humains ne sont peut-être pas en mesure d'accomplir efficacement. Voici quatre façons principales par lesquelles l'IA peut améliorer et automatiser les tâches à chaque étape du processus d'analyse :

Automatiser la documentation des données

Les tâches qui nécessitent le plus de temps et d'efforts physiques sont souvent supprimées, et la documentation des données en est un excellent exemple. Avec l'aide de la technologie de l'intelligence artificielle, nous pouvons créer des documents de table car elle reconnaît les types de données, trouve les relations possibles entre les ensembles de données et génère des descriptions de colonnes. De plus, il peut générer des descriptions en langage naturel et des résumés d'extraits de code dans divers langages de programmation, ce qui aide les développeurs à comprendre et à documenter leur code plus efficacement. Avoir des documents prêts nous évite des retouches et évite toute confusion. Les systèmes d'IA peuvent également lire et comprendre le texte de ces documents pour extraire les informations pertinentes rapidement et avec précision. Le traitement des documents basé sur l'IA peut aider les entreprises à rester en conformité avec les réglementations du secteur. En automatisant l'examen et l'analyse des documents, les entreprises peuvent identifier rapidement tous les domaines de non-conformité ou de risque qui doivent être résolus avant que des problèmes graves ne surviennent, comme l'identification de contrats obsolètes qui doivent être mis à jour pour des raisons de conformité.

Requête automatique de code

Lors de l'analyse, nous devons souvent passer beaucoup de temps à comprendre et à développer le code, ainsi que son objectif. Mais nous pouvons tirer parti de l'IA pour configurer et mettre à l'échelle des requêtes automatisées afin de trouver des informations en fonction de besoins spécifiques.

Une gamme d'applications de données assistées par l'IA et Query Explainer peuvent lire une instruction SQL et écrire instantanément sur l'objectif et l'utilisation de cette requête. Une brève description de la méthode. Avec Query Optimizer, l'IA peut saisir une requête et générer une liste d'améliorations suggérées. Elle peut identifier automatiquement les domaines dans lesquels la requête peut être optimisée, comme la suggestion d'index et de types de jointure et de tâches telles que la correction des requêtes SQL.

L'écriture de requêtes peut nécessiter plus d'expertise et de temps, mais l'IA peut être conçue pour comprendre des problèmes complexes, générer du code et résoudre des problèmes rapidement. L'IA peut convertir les requêtes SQL utilisant des instructions anglaises ordinaires en code SQL. Elle convertit également la syntaxe SQL en instructions logiques concises que la base de données peut comprendre et suggère des questions auxquelles les tables de base de données peuvent répondre.

Exploration et compréhension des données

L'analyse exploratoire des données est l'une des étapes initiales importantes et fastidieuses pour mieux comprendre l'ensemble de données et les données sous-jacentes. Cependant, lorsque nous examinons des données volumineuses avec plusieurs colonnes et lignes, c'est plus Il est facile de comprendre ce que nous regardons, et cela devient plus compliqué lorsque nous ne sommes pas sûrs du type d'informations cachées dans le tableau.

Dans la plupart des cas, les données sont désordonnées. Ils sont généralement créés, traités et stockés par diverses personnes, processus et applications. Par conséquent, l'ensemble de données peut manquer certains champs, contenir des erreurs de saisie manuelle, contenir des données en double ou même utiliser des noms différents pour décrire la même chose. Les humains sont souvent capables d'identifier et de corriger ces problèmes dans leurs propres données, mais les données utilisées pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond nécessitent un prétraitement automatisé.

L'IA peut interpréter succinctement le contenu des tableaux, reconnaître des modèles et des tendances et noter les similitudes et les différences dans les données. Il peut apprendre les modèles d’erreur humaine courants tout en détectant et en résolvant les failles potentielles des informations. De plus, il peut être utilisé pour automatiser et accélérer les tâches de préparation des données, y compris la modélisation et l'exploration des données

L'IA peut aider à améliorer l'exploration des données en fournissant des suggestions, des recommandations et des informations éclairées basées sur les données et les objectifs. Elle peut également aider à générer des requêtes, des résumés et des explications en langage naturel, facilitant ainsi l'interaction et l'interprétation.

Visualisation des données et narration

La visualisation des données et la création de tableaux de bord sont essentielles pour mieux comprendre les données et communiquer des informations, et ce processus en plusieurs étapes peut prendre des jours en raison de la préparation, de l'analyse, de la narration, etc.

L'IA peut avoir un impact significatif en améliorant la narration et l'analyse en détectant des modèles et des tendances dans les données, et elle peut automatiser et améliorer le processus en détectant et en corrigeant les problèmes de qualité des données. Grâce à la visualisation des données basée sur l'IA, les entreprises peuvent transformer leurs données en actifs, révélant des informations qui n'avaient peut-être pas été remarquées auparavant. Par exemple, elles peuvent révéler des modèles de comportement des clients et aider les entreprises à adapter leurs stratégies marketing plus efficacement.

De plus, la visualisation en temps réel peut aider les entreprises à réagir rapidement aux changements, à améliorer leur efficacité opérationnelle et à améliorer leurs capacités de réponse. L’IA peut également fournir du contexte et des explications, créant des histoires dynamiques qui évoluent en temps réel à mesure que les données changent. Il peut interpréter les données en générant des résumés, des annotations et des explications en langage naturel, rendant les données plus accessibles et plus précieuses, ouvrant de nouvelles possibilités aux entreprises et aux décideurs

La relation symbiotique entre l'IA et les données

L'intelligence artificielle est un puissant outil d'analyse augmentée , mais cela ne fonctionne pas sans données. Sans intelligence artificielle, la gestion des données est également impossible. L'intelligence artificielle et la gestion des données se complètent et forment ensemble une relation symbiotique essentielle pour réaliser tout le potentiel de l'analyse des données.

L'IA révolutionne l'analyse, la rendant plus efficace, plus précise et accessible aux entreprises, les aidant finalement à produire de meilleures données. décisions motivées. De la documentation automatisée aux requêtes rationalisées, en passant par l’exploration des données et la visualisation dynamique des données, l’IA est une force puissante dans l’analyse des données. À mesure que les industries continuent d’exploiter la puissance de l’IA, nous pouvons nous attendre à voir davantage d’applications innovantes et de nouvelles avancées dans le domaine

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