ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית ממשיכה להתבגר ולהפוך לדמוקרטית, היא משולבת בפלטפורמות ניתוח נתונים ובזרימות עבודה בדרכים חדשות
בינה מלאכותית משנה תהליכים רבים בתעשיות שונות, משירותי בריאות לייצור ועד למכירות. קרן המטבע הבינלאומית אומרת שהיא עומדת לשנות את הכלכלה העולמית כמעט 40% מהמשרות מכיוון שהוא מביא לאוטומציה ולדרכים יעילות יותר להשלמת משימות בפעולות שונות. הנתונים הם לב ליבם של כל השיפורים הללו, וזה רק טבעי שבינה מלאכותית תוביל משמעותית התקדמות בדרך שבה אנשים משתמשים בנתונים.
בשנת 2024, מגמות ניתוח נתונים הופיעו או מתגבשות כמו AI משחק תפקיד בולט באופן שבו נתונים נאספים, מצטברים, מנותחים ומוצגים. להלן סקירה של כמה מהפיתוחים הבולטים ביותר בתחום האנליטיקה המופעלת על ידי AI.
אנליטיקס מוגדל
אנליטיקה מוגברת כרוכה בשימוש בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי להגביר את היכולות האנושיות בגילוי ובחינת נתונים. בעיקרו של דבר, זה מאפשר לכל מי שיודע להשתמש במערכות בינה מלאכותית לבצע ניתוח בעצמו באמצעות פלטפורמה או כלי המופעלים בינה מלאכותית.
אנליטיקה מוגברת ממלאת תפקיד מרכזי באפשרות דמוקרטיזציה של ניתוח נתונים, אם כי לא בהכרח באמצעות ממשק משתמש לשיחה.
נכון לעכשיו, לפתרונות ניתוח מוגדלים יש רכיבי שירות ותוכנה. מרכיב השירות כולל ייעוץ נתונים, הדרכה ותמיכה מתמשכת. רכיב התוכנה יכול להיות מבוסס ענן או כלי תוכנה מקומי, אם כי רוב אלגוריתמי הבינה המלאכותית מעובדים דרך הענן. Edge AI עדיין אינו ריאלי עבור מגוון רחב של יישומים, ולכן עדיין לא אומץ באופן נרחב.
שוק האנליטיקה המוגברת צפוי לראות CAGR של 27.6%. מ-2022 עד 2032. הצמיחה המדהימה הזו מיוחסת לביקוש הגובר לניתוחים ממוקדי לקוח, כאשר ארגונים מבקשים לנצל גורמים או משתנים שונים שבדרך כלל אינם נכללים בניתוח הקונבנציונלי.
גרטנר פרסמה ספרייה מקיפה של פתרונות ניתוח מוגדלים שנבדקו ומדורגים. פתרונות אלה מייצגים כמה מהדרכים הטובות ביותר שבהן AI מחזקת את ניתוח הנתונים ומאפשרת למשתמשים רגילים לנתח נתונים בצורה אינטואיטיבית, מאיסוף נתונים ועד לניתוח ופיתוח מודל למידה ממוחשבת (DSML).
חקירת נתונים לשיחה
עסקים מודרניים מייצרים וצורכים נתונים בקצב מואץ לאור הדיגיטליזציה המהירה של ארגונים והאימוץ ההולך וגדל של עסקאות דיגיטליות. ככאלה, צוותי בינה עסקית מתמודדים עם פיצוץ של נתונים שעלולים להפוך לבלתי ניתנים לניהול או לא מנוצל בצורה מיטבית. ארגונים יכולים לצבור טונות של נתונים מבלי לעשות בהם שימוש טוב.
בעזרת AI גנרטיבי, עסקים יכולים לחקור את הנתונים שלהם באופן שיחת. משתמשים לא צריכים להיות מומחים בניתוח נתונים או בינה עסקית כדי לעשות שימוש במידע שיש להם. הם יכולים פשוט להפעיל צ'אט בוט או טייס משנה ולהזין שאלות או הוראות כדי לקבל את הנתונים והתובנות שהם צריכים.
ארגונים מסוימים מתייחסים לזה כאל Generative Business Intelligence, או Gen BI. הוא ממנף את ה-Gen AI כדי לפשט את ה-BI ולהנגיש אותו ליותר משתמשים, במיוחד אלה שאינם בקיאים בניתוח נתונים עסקיים.
Gen BI יכול לשלוף סטים של נתונים ממאגר נתונים מסיבי, לפרש נתונים, לייצר תובנות שימושיות כדי להקל על קבלת החלטות ולהפיק תרשימים ומצגות אחרות תוך כדי תנועה. דוגמה אחת לפתרון זה היא Generative BI מבית Pyramid Analytics, שנועד לספק תובנות תוך פחות מדקה, ולאפשר לכל אחד לבצע ניתוח נתונים עסקיים ואפילו ליצור לוחות מחוונים מלאים מאפס, תוך שימוש בכמה תיאורים מדוברים בלבד.
במילים אחרות, Gen BI עושה דמוקרטיזציה של בינה עסקית. זה מאפשר לאלה שאינם חלק מצוות המודיעין העסקי לבצע גילוי, איחוד, ניתוח והצגת נתונים משלהם בעזרת AI. זה מאפשר לארגונים לקבל תשומות אנליטיות הגיוניות ממקורות שונים כדי להגיע להחלטות מושכלות יותר ולא להיות מוגבלים על ידי מוסכמות מבוססות תפקידים.
אנליטיקה מבוססת בינה מלאכותית ניתנת להסבר
בינה מלאכותית כבר הפכה לדבר שבשגרה. הוא שולב בטכנולוגיות שונות המשמשות אנשים רגילים, ממצלמות ועד מכשירי IoT וצ'אטבוטים מקוונים של שירות לקוחות. אנשים רבים השתמשו בבינה מלאכותית מבלי משים וללא הבנה כיצד הם פועלים.
חוסר ההסבר הזה של AI נחשב מדאיג על ידי חלקים מסוימים. יש חשש שאנשים מסתמכים על אינטליגנציה של מכונה שהם לא מבינים ואולי אפילו לא מדויק. רוב מוצרי הבינה המלאכותית הגנרטיבית כיום כמו ChatGPT וג'מיני ממשיכים להפגין "הזיות", או יצירת "עובדות" לא אמיתיות, כמו כשהם מצטטים מקורות דפי אינטרנט שאינם קיימים. זוהי סיבה רצינית לדאגה, במיוחד כאשר נעשה שימוש בבינה מלאכותית לניתוח נתונים ויצירת תובנות להנחות החלטות עסקיות.
זו הסיבה שיש כמה פתרונות שנועדו לאפשר הסבר בינה מלאכותית. גוגל, למשל, מציעה קבוצה של כלים ומסגרות AI הניתנים להסבר שנועדו לעזור למפתחים להבין ו לפרש את מודל למידת המכונה שלהם.
דוגמה נוספת היא פלטפורמת AI Observability של Fiddler, המסייעת לארגונים בבניית פתרונות נתונים אמינים של AI באמצעות שיטות פרשנות ועקרונות AI הניתנים להסבר כגון Integrated Gradients ו-Shapley Values.
זה כבר לא מספיק עבור ספקי פתרונות ניתוח נתונים להציג את האוטומציה, עיבוד השפה הטבעית, הראייה הממוחשבת ומודלים של שפה גדולים כשהם מפרסמים את המוצרים שלהם. ארגונים לוקחים בחשבון גם יכולת הסבר כדי להישאר בשליטה על מערכות הבינה המלאכותית שלהם ולהרגיע את המשתמשים שהם לא מתמודדים עם חזרות נתונים שנוצרו באקראי עם רמזים של היגיון ולכידות.
שימוש בנתונים סינתטיים
נתונים סינתטיים מתייחסים למידע שנוצר באופן מלאכותי שנועד להקל על למידת מכונה וניתוח. זה ההיפך מנתונים מהעולם האמיתי, המבוססים על מידע שנאסף מאירועים ומישויות אמיתיות.
רבים אינם בטוחים לגבי התועלת של נתונים סינתטיים, אך הם למעשה משרתים מטרות חשובות, במיוחד לאור עלייתם של חוקים ותקנות בנושא פרטיות ואבטחת מידע. ישנן הגבלות רבות על איסוף ושימוש בנתונים, מה שמחייב להימנע משימוש בנתונים אמיתיים כמו במקרה של ניתוח התנהגות לקוחות.
מחקר אחד צופה שעד סוף השנה, כ-60% מהנתונים המשמשים בבניית מערכות AI יהיו סינתטיים. זה אולי נשמע מנוגד לאינטואיציה, אבל המציאות היא שקשה לבנות בינה מלאכותית על ידי הסתמכות על נתונים מהעולם האמיתי, במיוחד אם הנתונים אמורים לייצג מציאות מפוזרת גיאוגרפית. נתונים סינתטיים סותמים את הפערים בנתוני למידת מכונה ומספקים אפשרות חסכונית משמעותית וניתנת לשליטה רבה יותר.
האם זה הגיוני להשתמש בנתונים סינתטיים בניתוח נתונים? זה בהחלט קורה במצבים מסוימים, במיוחד כשמדובר בחקר תרחישים היפותטיים. פלטפורמות ניתוח מבוססות בינה מלאכותית יכולות להשתמש בנתונים סינתטיים כדי לבחון תהליכים ותוצאות במצבים שבהם אין נתונים זמינים בעולם האמיתי.
לנתונים סינתטיים יש מגבלות בלכידת מצבים, פעולות ואובייקטים בעולם האמיתי. עם זאת, היתרונות של השימוש בו לניתוח נתונים חזוי עולים בקלות על האילוצים. ההבדלים הופכים לחסרי משמעות במיוחד אם הנתונים הסינתטיים מגיעים מספקים בעלי מוניטין כמו Mostly AI, Betterdata ו-Clearbox AI.
לסיכום
בסיוע בינה מלאכותית, ניתוח הנתונים ממשיך להשתפר, במיוחד עם עלייתן של מגמות המקלות על ביצוע ניתוח נתונים, יצירת תובנות והצגת מידע מובנה. חקר נתוני שיחות, אנליטיקה מוגברת, בינה מלאכותית ניתנת להסבר ושימוש בנתונים סינתטיים עוזרים לשפר את המהירות והאיכות של התובנות, ובמקביל הופכים את הניתוח לנגיש יותר למנהיגים עסקיים שאינם טכניים.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.smartdatacollective.com/how-ai-is-changing-data-analytics/
