データ駆動型生成AI：データと分析の利点

「データ駆動の生成AI：データと分析のメリット」

過去10〜11ヶ月、生成タイプのAIに関する議論がさらに活発化しており、医療、製造、教育、サイバーセキュリティ、デジタルメディア、銀行、小売業、ソフトウェア開発など、さまざまな業界においてその影響力が増しています。この記事では、生成タイプのAIがデータおよび分析エンジニアリングの環境にどのようにメリットをもたらすかに焦点を当てます。人材の生産性を向上させ、データおよび分析全体で使用されるツールやフレームワークの変化や改善を予測する方法について探っていきます。

データと分析とは何ですか？

ガートナー（Gartner）によれば、データと分析は、組織がデータを管理し、その使用全般をサポートし、データを分析することで意思決定、ビジネスプロセス、そして業績の改善などを行う方法を指します。これには、新たなビジネスのリスク、課題、機会の発見などが含まれます。

LLMモデルを使用したBIの高度な設計

ツールの再定義：生成タイプのAIとのシームレスな統合

私たちは、生成タイプのAIの統合を通じてさまざまなツールセットの強化を予測しています。一部のツールは既にこの取り組みを開始していますが、他のツールも近い将来に続くことが予想されます。これらのツールは英語のプロンプトをサポートします。たとえば、Microsoft CopilotがPower BIに統合されると、ユーザーは英語のプロンプトを入力して対応する結果を得ることができます。Copilotはデータを要約して理解しやすくすることも可能です。同様に、Soda GPTは英語のプロンプトでデータ品質のルールを設定できます。英語のプロンプトを入力すると、データを適切に検証します。生成タイプのAIはまた、エンジニアがETLパイプラインを生成し、データ変換を行う際にも役立ちます。さらに、データガバナンスの領域でも有益です。生成タイプのAIを使用すると、データカタログを作成し、データの系譜を確立し、ルールを定義して実行することができます。

• 「プログラムの速度を上げるための5つのコード最適化テクニック」
• 学ぶための勇気： L1＆L2正則化の解明（パート3）
• 大規模な言語モデル：DeBERTa — デコーディング強化BERTと解釈された注意力

生成タイプのAIは、生産性を向上させ、配信のタイムラインを合理化することで、データと分析の風景を革命的に変えます。組織はこれらの能力を活用して、組織データのエンドユーザーエクスペリエンスを向上させ、より敏捷に意思決定することができます。生成タイプのAIはデータと分析の専門家を置き換えるのではなく、彼らの努力を補完することによって、より多くの組織がデータ駆動型の洞察を活用する能力を持つようになります。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!