- データ民主主義：技術的スキルに関係なく、組織内の誰にでもデータをアクセス可能にするプロセス。
- ChatGPTのリリースにより、一般の人々も大規模言語モデル（LLM）と対話し、簡単なリクエストを入力してデータに関する質問をすることが可能に。
- Code Interpreterのリリースにより、Pythonを使用して回帰分析やディスクリプティブ分析を行い、可視化を作成することができるようになった。
- Code Interpreter/Advanced Data Analysisはスタティックファイルのみに対応しており、データベースに接続することはできない。
- Power BIのQ&A機能は、ダッシュボードやレポートの背後のデータセットに対して自然言語で質問できるが、企業全体でのデータの民主化には狭すぎる範囲に限定されている。
- SnowflakeのCortex Analystは、全体のデータベースに対してクエリを行うことができ、データ民主化をサポートする潜在的な会話型AI駆動のデータ分析の良い例。
AIによるデータ分析は重要だが、成功にはデータインフラ、データリテラシー、データ品質、データガバナンスなどの前提条件が必要であり、技術的な課題だけでなく、組織的なアプローチも重要。
ビジネスアナリストがこのツールを活用することで、複雑なコードに縛られることなく回答を得ることができる。