Wie KI die Datenanalyse erweitern und effizienter machen kann

In der heutigen datengesteuerten Welt verändert KI ganze Branchen. KI beschleunigt die Analyse umfangreicher Daten, verbessert die Genauigkeit und liefert schnell umsetzbare Erkenntnisse – was einen enormen Mehrwert für Unternehmen erschließt. Durch die Automatisierung verschiedener Analyseaufgaben und die Optimierung des Analyselebenszyklus minimiert KI Fehler, setzt Personalressourcen für strategische Arbeit frei und senkt die Betriebskosten. In dieser symbiotischen Beziehung zwischen KI und Daten finden Unternehmen einen leistungsstarken Wegbereiter, um Analysen zu erweitern und datengesteuerte Entscheidungen voranzutreiben.

Verstehen Sie den Analytics-Lebenszyklus

Der Analytics-Lebenszyklus besteht aus sechs Phasen. Lassen Sie uns diese nacheinander in einfachen Worten analysieren:

• Erkennungsphase: In dieser Phase definieren wir zunächst die Geschäftsziele, sammeln die erforderlichen Informationen und wählen die geeignete Analyse aus Methoden und klären den Arbeitsumfang.
• Datenverständnisphase: Hier sammeln wir erste Daten basierend auf Datenbedarf und -verfügbarkeit. Wir schließen diese Phase ab, indem wir die Daten untersuchen und ihre Eigenschaften verstehen.
• Datenvorbereitungsphase: Wir sammeln Daten aus mehreren Quellen und bereinigen, mischen und formatieren sie, um sie für die Analyse nutzbar zu machen.
• Phase der explorativen Analyse und Modellierung: In dieser Phase entwickeln wir unseren Ansatz, identifizieren wichtige Variablen, erstellen das Modell und bewerten seine Leistung.
• Validierungsphase: In dieser Phase geht es darum, die Ergebnisse auszuwerten, den Prozess zu überprüfen und auf der Grundlage der Ergebnisse die nächsten Schritte festzulegen.
• Visualisierungs- und Präsentationsphasen: In diesen Phasen geht es darum, Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Dazu gehört die Bestimmung der besten Art und Weise, Erkenntnisse auf der Grundlage von Analysen zu präsentieren, das Verständnis des Publikums, das Zusammenstellen von Geschichten und das Aussprechen von Empfehlungen.

Wie KI Analysen über den gesamten Lebenszyklus hinweg verbessern kann

KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Skalierung von Analysen über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Sie kann Muster lernen, sich an gegebene Parameter anpassen und Aufgaben ausführen, die Menschen möglicherweise nicht effektiv erledigen können. Hier sind vier wichtige Möglichkeiten, wie KI Aufgaben in jeder Phase des Analyseprozesses verbessern und automatisieren kann:

Datendokumentation automatisieren

Aufgaben, die den meisten Zeit- und körperlichen Aufwand erfordern, werden oft weggenommen, und die Datendokumentation ist ein Paradebeispiel dafür. Mit Hilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz können wir Tabellendokumente erstellen, indem sie Datentypen erkennt, mögliche Beziehungen zwischen Datensätzen findet und Spaltenbeschreibungen generiert. Darüber hinaus können Beschreibungen in natürlicher Sprache und Code-Snippet-Zusammenfassungen in verschiedenen Programmiersprachen generiert werden, was Entwicklern hilft, ihren Code effizienter zu verstehen und zu dokumentieren. Wenn wir Dokumente bereit haben, ersparen wir uns Nacharbeit und vermeiden Verwirrung. KI-Systeme können auch den Text in diesen Dokumenten lesen und verstehen, um relevante Informationen schnell und genau zu extrahieren. Die KI-basierte Dokumentenverarbeitung kann Unternehmen dabei helfen, die Branchenvorschriften einzuhalten. Durch die Automatisierung der Überprüfung und Analyse von Dokumenten können Unternehmen schnell alle Bereiche der Nichteinhaltung oder des Risikos identifizieren, die behoben werden müssen, bevor schwerwiegende Probleme auftreten, wie beispielsweise die Identifizierung veralteter Verträge, die aus Compliance-Gründen aktualisiert werden müssen.

Automatische Codeabfrage

Bei der Analyse müssen wir oft viel Zeit damit verbringen, den Code und seinen Zweck zu verstehen und zu entwickeln. Aber wir können KI nutzen, um automatisierte Abfragen zu konfigurieren und zu skalieren, um Informationen basierend auf spezifischen Anforderungen zu finden.

Eine Reihe von KI-gestützten Daten-Apps und Query Explainer können eine SQL-Anweisung lesen und sofort über den Zweck und die Verwendung dieser Abfrage schreiben. Eine kurze Beschreibung der Methode. Mit Query Optimizer kann die KI eine Abfrage eingeben und eine Liste vorgeschlagener Verbesserungen erstellen. Sie kann automatisch Bereiche identifizieren, in denen die Abfrage optimiert werden kann, z. B. Vorschläge für Indizes und Join-Typen sowie Aufgaben wie das Korrigieren von SQL-Abfragen.

Das Schreiben von Abfragen erfordert möglicherweise mehr Fachwissen und Zeit, aber KI kann so konzipiert werden, dass sie komplexe Probleme versteht, Code generiert und Probleme schnell löst. KI kann SQL-Abfragen mithilfe gewöhnlicher englischer Anweisungen in SQL-Code umwandeln. Außerdem wandelt sie die SQL-Syntax in prägnante logische Anweisungen um, die die Datenbank verstehen kann, und schlägt Fragen vor, die die Datenbanktabellen beantworten können.

Datenexploration und -verständnis

Die explorative Datenanalyse ist einer der wichtigen und zeitaufwändigen ersten Schritte, um den Datensatz und die zugrunde liegenden Daten besser zu verstehen. Wenn wir jedoch große Datenmengen mit mehreren Spalten und Zeilen betrachten, ist es mehr Es ist einfach, herauszufinden, was wir sehen, und es wird noch komplizierter, wenn wir nicht sicher sind, welche Art von Informationen in der Tabelle verborgen sind.

In den meisten Fällen sind die Daten chaotisch. Es wird typischerweise von einer Vielzahl von Personen, Prozessen und Anwendungen erstellt, verarbeitet und gespeichert. Daher kann es sein, dass im Datensatz einige Felder fehlen, Fehler bei der manuellen Eingabe vorliegen, doppelte Daten vorhanden sind oder sogar unterschiedliche Namen verwendet werden, um dasselbe zu beschreiben. Menschen sind oft in der Lage, diese Probleme in ihren eigenen Daten zu erkennen und zu beheben, aber Daten, die zum Trainieren von maschinellen Lern- oder Deep-Learning-Algorithmen verwendet werden, erfordern eine automatisierte Vorverarbeitung. KI kann Tabelleninhalte prägnant interpretieren, Muster und Trends erkennen und Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Daten erkennen Daten. Es kann häufige menschliche Fehlermuster erlernen und gleichzeitig potenzielle Informationsfehler erkennen und beheben. Darüber hinaus können damit Datenvorbereitungsaufgaben, einschließlich Datenmodellierung und Datenexploration, automatisiert und beschleunigt werden

KI kann dazu beitragen, die Datenexploration zu verbessern, indem sie fundierte Vorschläge, Empfehlungen und Erkenntnisse auf der Grundlage von Daten und Zielen bereitstellt. Sie kann auch dabei helfen, Abfragen, Zusammenfassungen und Erklärungen in natürlicher Sprache zu erstellen und so die Interaktion mit und die Interpretation zu erleichtern.

Datenvisualisierung und Storytelling

Datenvisualisierung und die Erstellung von Dashboards sind für ein besseres Verständnis von Daten und die Kommunikation von Erkenntnissen von entscheidender Bedeutung. Dieser mehrstufige Prozess kann aufgrund der Datenvorbereitung, Analyse, Erzählung usw. Tage dauern.

KI kann einen erheblichen Einfluss haben, indem sie das Geschichtenerzählen und die Analyse verbessert, indem sie Muster und Trends in Daten erkennt, und sie kann den Prozess automatisieren und verbessern, indem sie Datenqualitätsprobleme erkennt und korrigiert. Mit der KI-gestützten Datenvisualisierung können Unternehmen ihre Daten in Vermögenswerte umwandeln und Erkenntnisse gewinnen, die zuvor möglicherweise nicht bemerkt wurden. Sie können beispielsweise Muster im Kundenverhalten aufdecken und Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingstrategien effektiver anzupassen.

Darüber hinaus kann die Echtzeitvisualisierung Unternehmen dabei helfen, schnell auf Änderungen zu reagieren, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Reaktionsfähigkeiten zu verbessern. KI kann auch Kontext und Erklärungen bereitstellen und dynamische Geschichten erstellen, die sich in Echtzeit entwickeln, wenn sich Daten ändern. Es kann Daten interpretieren, indem es Zusammenfassungen, Anmerkungen und Erklärungen in natürlicher Sprache generiert, Daten zugänglicher und wertvoller macht und neue Möglichkeiten für Unternehmen und Entscheidungsträger eröffnet.

Die symbiotische Beziehung zwischen KI und Daten

Künstliche Intelligenz ist eine leistungsstarke erweiterte Analyse Tool, aber ohne Daten funktioniert es nicht. Ohne künstliche Intelligenz ist auch das Datenmanagement nicht möglich. Künstliche Intelligenz und Datenmanagement ergänzen einander und bilden zusammen eine symbiotische Beziehung, die für die Ausschöpfung des vollen Potenzials der Datenanalyse von entscheidender Bedeutung ist.

KI revolutioniert die Analyse, macht sie effizienter, genauer und für Unternehmen zugänglicher und hilft ihnen letztendlich dabei, bessere Daten zu erstellen. getriebene Entscheidungen. Von der automatisierten Dokumentation bis hin zu optimierten Abfragen, Datenexploration und dynamischer Datenvisualisierung ist KI eine starke Kraft in der Datenanalyse. Da die Industrie weiterhin die Leistungsfähigkeit der KI nutzt, können wir mit weiteren innovativen Anwendungen und weiteren Fortschritten auf diesem Gebiet rechnen

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