Kako veštačka inteligencija može unaprediti analitiku podataka

Otkrijte kako veštačka inteligencija revolucionizuje analitiku, automatski generišući dokumentaciju, vizualizujući podatke i omogućavajući bolje odluke zasnovane na podacima.

U današnjem svetu koji se oslanja na podatke, veštačka inteligencija (AI) menja paradigme celih industrija. AI ubrzava analizu velikih količina podataka, povećavajući tačnost i pružajući korisne uvide brže nego ikad – otključavajući ogromnu vrednost za organizacije. Automatizacijom različitih analitičkih zadataka i optimizacijom procesa analize, veštačka inteligencija smanjuje greške, oslobađa ljudske resurse za strategijske aktivnosti i smanjuje operativne troškove. U ovoj simbiotskoj vezi između veštačke inteligencije i podataka, organizacije pronalaze snažnog saveznika za skaliranje analitike i donošenje odluka zasnovanih na podacima.

Razumevanje faze analitike
Ciklus analitike sastoji se od šest faza. Hajde da svaku od njih predstavimo jednostavnim rečima:
Faza otkrića: Ovde počinjemo sa definisanjem poslovnih ciljeva, prikupljanjem neophodnih informacija, odabirom odgovarajućih metoda analize i razjašnjavanjem obima posla.
Faza razumevanja podataka: Prikupljamo početne podatke bazirajući se na zahtevima i raspoloživosti podataka. Završavamo ovu fazu istraživanjem podataka i razumevanjem njihovih karakteristika.
Faza pripreme podataka: Sakupljamo podatke iz različitih izvora, čistimo ih, kombinujemo i formatiramo da bi postali upotrebljivi za analizu.
Faza eksplorativne analize i modeliranja: U ovoj fazi razvijamo metodologiju, određujemo važne promenljive, konstruišemo model i procenjujemo njegovu performansu.
Faza validacije: Ova faza je posvećena proceni rezultata, pregledu procesa i određivanju sledećih koraka na osnovu dobijenih saznanja.
Faze vizuelizacije i prezentacije: Ove faze najčešće omogućavaju efikasno komuniciranje rezultata. Uključuju određivanje najboljih metoda za prikazivanje uvida na osnovu analize, razumevanje publike, slaganje priče i davanje preporuka.

Kako veštačka inteligencija unapređuje analitiku tokom čitavog ciklusa
Veštačka inteligencija je moćan alat za skaliranje analitike tokom celog ciklusa. Može prepoznati obrasce, prilagođavati se zadatim parametrima i obavljati zadatke koje ljudi možda ne mogu efikasno izvršiti. Evo četiri ključna načina na koja veštačka inteligencija može unaprediti i automatizovati zadatke u svakoj fazi analitičkog procesa:

Automatizovana dokumentacija podataka
Zadaci koji zahtevaju najviše vremena i ručnog rada često su nisko prioritizovani. Dokumentacija podataka je jedan od klasičnih primera. Korišćenjem veštačke inteligencije, možemo generisati dokumentaciju tabele jer AI može identifikovati vrste podataka, pronaći moguće veze između setova podataka i generisati opise kolona. Takođe može generisati opise koda na prirodnom jeziku. Ovo pomaže programerima da bolje razumeju i dokumentuju svoj kod. Imajući dokumentaciju na svom mestu, možemo uštedeti vreme i izbeći konfuziju.

Veštačka inteligencija takođe može čitati i razumeti tekst iz ovih dokumenata kako bi brzo i tačno izvukla relevantne informacije. AI bazirana obrada dokumenata organizacijama pomaže u održavanju usklađenosti sa industrijskim regulativama. Kroz automatizovano pregledanje i analizu dokumenata, organizacije brzo mogu identifikovati područja u kojima nema usaglašenosti ili rizika koji treba rešiti pre nego što postanu ozbiljni problemi, kao što je identifikacija zastarelih ugovora koji treba ažurirati iz razloga usaglašenosti.

Automatizovane upite koda
U procesu analitike često provodimo mnogo vremena razumevajući i razvijajući kod. U ovim slučajevima, AI može biti korišćen za postavljanje i skaliranje automatskih upita kako bismo pronašli informacije zasnovane na određenim potrebama.

Niz AI asistiranih aplikacija i „Query Explainer“ mogu pročitati SQL izjavu i odmah napisati jednostavan opis šta upit radi i kako se koristi. Pomoću „Query Optimizer“-a, AI može uneti upit i generisati listu predloženih poboljšanja. Može automatski identifikovati mesta na kojima bi upit mogao biti optimizovan, kao što su preporuka indeksiranja i vrsta spajanja tabela, kao i popravka SQL upita i drugih zadataka.

Napisanje upita može zahtevati mnogo veština i vremena, ali AI može biti dizajniran da razume složena pitanja, generiše kod i brzo rešava probleme. AI može prevesti SQL upite napisane na običnom jeziku na SQL kod. Takođe prevodi SQL sintaksu u jasnu, logičku rečenicu koju baza podataka može razumeti, kao i da sugeriše pitanja koja tabela baze podataka može odgovoriti.

Više informacija: Kako analitika zasnovana na AI alatima može premostiti jaz u uvidima

Istraživanje i razumevanje podataka
Eksplorativna analiza podataka je jedan od važnih i vremenski zahtevnih koraka za sticanje boljeg razumevanja skupa podataka i osnovnih podataka. Međutim, kada se bavimo velikim količinama podataka koje uključuju više kolona i redova, postaje teže utvrditi šta tačno posmatramo i kompleksnije kada nismo sigurni kakav tip informacija se krije u tabelama.

Većina vremena, podaci su neuredni i često su kreirani, procesuirani i čuvani od strane različitih ljudi, procesa i aplikacija. Kao rezultat toga, set podataka može nedostajati pojedinačne podatke, sadržavati greške pri ručnom unošenju ili imati duplikate ili različite nazive za istu stvar. Ljudi često mogu prepoznati i ispraviti ove probleme u podacima, ali podaci koji se koriste za treniranje mašinskog učenja ili dubokog učenja treba automatski obraditi.

AI može sažeto objasniti sadržaj tabele, identifikovati obrasce i trendove, i primetiti sličnosti i razlike u podacima. Može naučiti uobičajene obrasce grešaka ljudi dok detektuje i rešava potencijalne nedostatke u informacijama. Takođe se može koristiti za automatizaciju i ubrzanje zadataka pripreme podataka, uključujući modeliranje i istraživanje podataka.

AI može pomoći u unapređenju istraživanja podataka pružajući pametne sugestije, preporuke i uvide na osnovu podataka i ciljeva. Takođe može pomoći u generisanju upita prirodnom jeziku, rezimea i objašnjenja podataka, što olakšava interakciju sa podacima i njihovo tumačenje.

Vizuelizacija podataka i pripovedanje
Vizuelizacija podataka i kreiranje kontrolnih panela su ključni za bolje razumevanje podataka i komunikaciju uvida. Ovaj proces koji ima više koraka može trajati danima zbog