Fyra dataområden bör granskas när man kombinerar generativ AI med analys:
Olika typer av data
Att sammanföra data från en mängd olika källor är avgörande för att kunna använda AI. Idag genereras data av många organisationer och källor, t.ex. stordatorer, SAP, filer och SaaS-appar, och presenteras i olika format. Genom att konsolidera data från flera källor kan AI organisera data och skapa informativa insikter samtidigt som mönster identifieras för att göra välgrundade förutsägelser och analyser. Att kombinera data från en rad olika former förbättrar AI-algoritmerna eftersom det bidrar till att minska fördomar och de begränsningar som uppstår när man bara förlitar sig på en uppsättning data. Genom att investera i dataintegration som stöder omfattande insamling av data för att leverera insikter i realtid får organisationer korrekta data.
Datastyrning
Data måste de vara organiserade och pålitliga. För närvarande finns det vissa farhågor kring datasäkerhet och integritet vid användning av generativ AI – det är ännu inte känt hur lätt det är att hacka denna information och använda den mot det avsedda syftet. Slutsatser kan därför dras med stöd av felaktig eller ofullständig information, eftersom människor är osäkra på om de kan lita på generativ AI med all sin information. Organisationer måste redan följa säkerhetsåtgärder, som snart kommer att omfatta lagstiftning om AI och ChatGPT från EU.
Data av dålig kvalitet eller okontrollerad data kan leda till att organisationer fattar ogenomtänkta beslut. Genom datastyrning kan man bekämpa datakaos och i stället skapa ett delbart och automatiserat datasystem.
Insikter som går att konsumera
AI-produkter måste presenteras på ett pedagogiskt sätt så att åtgärder är begripliga. Data presenteras t ex i diagram, grafer och kalkylblad. Att använda sig av en mängd olika källor och göra data lättare att förstå belyser värdet av generativ AI för dataanalys. Genom att investera i rätt analyslösningar kan man dra nytta av AI och maskininlärning för att skapa kraftfullare visualiseringar och instrumentpaneler som ger insikter som enkelt kan implementeras.
Anslutna system
Genom att koppla samman generativ AI med operativa system kan teamen få en automatiserad triggeråtgärd. Integrering av AI-driven analys för att undersöka data i realtid ger omedelbara insikter och rekommendationer om fördefinierade triggers eller tröskelvärden. Dessa triggers kan sedan ställas in på specifika åtgärder eller varningar när villkoren är uppfyllda. Det innebär en automatiseringslösning som kan skapa avancerade arbetsflöden. Genom att ansluta detta till alla affärsapplikationer finns det potential för organisationer att utlösa åtgärder från sina system.
Välkommen till framtiden!
Integration av AI-funktioner i dataanalyser är ett sätt att nå djupare insikter i realtid. Tidigare byggdes data- och analysplattformar för mänsklig användning. Under de senaste åren har allt mer automatisering, maskininlärning och AI integrerats i analysprocesserna. Framöver kommer det att ske en tydlig förskjutning mot att organisera, konsolidera och kurera data för generativ AI, som sorterar en stor mängd data på ett mer effektivt och ändamålsenligt sätt än människor kan göra. Därefter skapas datainsikter för mänsklig konsumtion.
Av James Fisher, chefsstrateg på Qlik
