AI がデータ分析をどう変えるのか | InfoWorld

要約:

• ソフトウェア開発者は、生成AIの恩恵をすでに受けており、AI搭載のプログラミングアシスタントによる能力を楽しんでいる。
• データ分析の領域も、開発者に見られるAIの効率性を経験し始めている。
• 大規模言語モデル（LLM）のデータ分析プラットフォームへの実装は、データアナリストの能力を大幅に向上させる可能性がある。
• AIは、データアナリストがビジネス顧客自身によるレポートと分析を可能にし、データサイエンスチームの仕事を補完する。
• AIは、データアナリストがビジネス側に没頭し、時間を節約するのを支援する。
• AIは、コーディングスキルは依然として重要であり、AIの潜在能力は既に明らかであり、AIは必要なコードを生成し、結果を要約することができる。
• 大言語モデルの使用がデータ分析で一般的になるにつれ、組織の意味レイヤーが不可欠になる。
• 意味レイヤーは、生データを意味のあるビジネスインサイトに変換するのに重要な役割を果たし、組織全体のデータの統一的なビューを提供する。
• AIと意味レイヤーは、データとビジネスチームの間のギャップを埋め、効率的なコラボレーションを実現する。

感想:

データ分析におけるAIの進化は、データアナリストの業務を効率化し、ビジネスに集中できる時間を増やすことが期待されます。AIと意味レイヤーの組み合わせは、データの統一的な理解とビジネスへの適切な適用をサポートします。AIの進化がビジネスとデータの間の連携を促進し、将来的にはデータ分析の重要な要素となるでしょう。