データ分析の進化：生成AIの影響に関する8つの予測
生成AIが進化し続けるにつれて、データ分析の領域に深い影響を与えることは疑いようがありません。Bard、ChatGPT、RATHなどの製品は、データ分析にアプローチする方法を革新する準備ができています。将来的には、データ分析はよりユーザーフレンドリーになり、広い層にアクセスできるようになる可能性があります。以下は、生成AIがデータ分析の将来をどのように形作るかについての8つの予測です。
8つの生成AIの予測
1. 自然言語クエリによるシームレスなデータ探索
従来のダッシュボードツールは、主に洞察を報告し、モニタリングすることに焦点を当ててきましたが、深いデータの探索には不向きでした。生成AIにより、チャットベースの質問回答システムが可能になり、技術的知識のレベルが異なるユーザーが自然言語で質問し、リアルタイムで回答を受け取ることができます。複雑なコーディングが必要なくなります。
2. AI生成されたカスタマイズ可能なデータ可視化
現在のデータ可視化ツールは、カスタマイズ時に手間がかかることがあります。生成AIにより、ユーザーは自然言語で好みを表現し、システムが適切にグラフを調整することができるようになり、視覚化やチャートの作成、変更が容易になります。
3. 自動化されたエンドツーエンドの分析とレポート生成
AIによるデータ分析者は、財務諸表やA/Bテストの結果など、包括的な分析を行い、完全なレポートを生成することを学びます。この自動化により、分析プロセスでの人間の介入が減少し、手順ごとの手動タスクが不要になります。
4. ビジネスインテリジェンスツールにおける会話型AIの統合
会話インターフェースが人気を博する中、ビジネスインテリジェンスツールにはチャット機能が組み込まれ、より直感的な方法でデータとやり取りできるようになります。この統合は、データ可視化の生成や変更にも影響を与えます。
5. タブルデータ分析のためのAIモデル
GPT-4やStableDiffusionに似た生成AIモデルが、表形式のデータや構造化されたデータ用に開発されます。ユーザーは、限られたデータセットでもこれらのモデルを活用して予測分析を行うことができます。
6. データエンジニアの需要の増加
データ分析がよりアクセスしやすくなるにつれて、適切なデータの収集やAIシステムへのデータの供給を確実にするために、改善されたデータパイプラインの必要性が高まっていきます。データエンジニアは、需要が高まるでしょう。
7. アナリストのスキル要件の変化
分析プロセスがより簡単になるにつれて、アナリストの技術スキルの需要が減少する可能性があります。しかし、彼らの分析思考能力とデータに基づいた推奨事項を提供する能力は、さらに価値が高まるでしょう。
8. ホリスティックなデータチームとマルチモーダルなAIシステム
企業には、コンピュータビジョンエンジニア、NLPスペシャリスト、データサイエンティストの別々のチームが存在する場合があります。マルチモーダルなAIシステムが台頭するにつれて、データチームは統合され、テキスト、表形式、画像ベースのあらゆるタイプのデータの包括的な分析を取り扱うことができるようになります。
生成AIをデータ分析に結びつける
生成AIのパワーをデータ科学に発揮したい人たちには、RATH (opens in a new tab)が救世主です。
ChatGPTによって動かされるRATHは、データの隠れた洞察を数秒で解き明かすことができます。このビデオをご覧ください。ビットコイン価格と金価格の歴史的な関係を調査する場合でも、RATHに話しかけるだけです。
AirTableユーザーの場合、RATHはAirTableの統合も取り組んでいます。ナチュラルランゲージでAirTableデータを視覚化することができます。単にRATHをAirTableデータに接続し、魔法を見てください。
魅力を感じましたか？チャットGPTを搭載したRATHはベータステージで利用可能です。一つのプロンプトでデータの洞察を開示してください。
結論
結論として、ジェネレーティブ AI を使用したデータ分析の未来は有望であり、これら 8 つの予測は始まりにすぎません。 ジェネレーティブ AI の開発と改良を続けるにつれて、データの分析と活用におけるその役割はますます重要になります。 多くの利点に加えて、取り組むべき課題もありますが、それらは別の議論のトピックです.