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L'avenir de l'analyse des données : 8 prédictions façonnées par l'IA générative

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Cet article explore huit prédictions sur la manière dont l'IA générative transformera l'analyse des données, en mettant l'accent sur des interfaces conviviales, le reporting automatisé et l'intégration de l'IA conversationnelle dans les outils d'intelligence d'affaires. Il souligne le potentiel des requêtes en langage naturel, des visualisations personnalisables et l'évolution du rôle des ingénieurs et analystes de données.
  • points principaux
  • perspectives uniques
  • applications pratiques
  • sujets clés
  • idées clés
  • résultats d'apprentissage

  • • points principaux

    • 1
      Exploration approfondie de l'impact de l'IA générative sur l'analyse des données.
    • 2
      Prédictions claires avec des implications pratiques pour les utilisateurs.
    • 3
      Mise en avant de l'intégration de l'IA conversationnelle dans les outils de données.

  • • perspectives uniques

    • 1
      L'IA générative permettra aux utilisateurs non techniques d'effectuer des requêtes de données complexes.
    • 2
      L'essor des systèmes d'IA multimodaux changera la dynamique des équipes dans l'analyse des données.

  • • applications pratiques

    • L'article fournit des informations exploitables pour les organisations cherchant à tirer parti de l'IA générative dans leurs flux de travail d'analyse des données.

  • • sujets clés

    • 1
      IA générative dans l'analyse des données
    • 2
      Tendances futures en intelligence d'affaires
    • 3
      Impact de l'IA sur la visualisation des données

  • • idées clés

    • 1
      Prédictions perspicaces sur l'avenir de l'analyse des données avec l'IA.
    • 2
      Discussion sur l'évolution du rôle des professionnels des données dans un paysage piloté par l'IA.
    • 3
      Exploration d'outils d'IA conviviaux pour l'exploration des données.

  • • résultats d'apprentissage

    • 1
      Comprendre l'impact potentiel de l'IA générative sur l'analyse des données.
    • 2
      Identifier les tendances et prédictions clés pour l'avenir des outils de données.
    • 3
      Reconnaître les rôles évolutifs des professionnels des données dans un environnement piloté par l'IA.
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meilleures pratiques

“ Introduction à l'IA générative dans l'analyse des données

Alors que l'IA générative continue d'évoluer, son impact sur l'analyse des données devient de plus en plus significatif. Des outils comme Bard, ChatGPT et RATH devraient transformer la manière dont l'analyse des données est effectuée, la rendant plus intuitive et accessible à un public plus large.

“ Huit prédictions pour l'avenir de l'analyse des données

Cette section présente huit prédictions clés concernant l'influence de l'IA générative sur l'avenir de l'analyse des données.

“ 1. Exploration des données sans couture avec des requêtes en langage naturel

Les outils de tableau de bord traditionnels se sont principalement concentrés sur le reporting et la surveillance plutôt que sur une exploration approfondie des données. L'IA générative permet un système de questions-réponses conversationnel, permettant aux utilisateurs sans expertise technique de poser des questions en langage naturel et de recevoir des réponses en temps réel, réduisant ainsi le besoin de codage complexe.

“ 2. Visualisations de données générées par l'IA et personnalisées

Les outils de visualisation des données actuels peuvent être encombrants en matière de personnalisation. L'IA générative peut créer et modifier des visualisations et des graphiques en fonction des préférences des utilisateurs exprimées en langage naturel, permettant des ajustements automatiques des graphiques.

“ 3. Analyse et reporting automatisés de bout en bout

Les analystes de données utilisant la technologie IA seront en mesure de générer des analyses et des rapports complets, tels que des états financiers ou des résultats de tests A/B. Cette automatisation minimisera l'intervention humaine et éliminera le besoin de tâches manuelles étape par étape.

“ 4. Intégration d'outils BI intelligents avec l'IA conversationnelle

Alors que les interfaces conversationnelles gagnent en popularité, les outils d'intelligence d'affaires intégreront des fonctionnalités de chat, permettant aux utilisateurs de manipuler les données de manière plus intuitive. Cette intégration affectera également la création et la modification des visualisations de données.

“ 5. Modèles d'IA pour l'analyse de données tabulaires

Des modèles d'IA générative similaires à GPT-4 ou StableDiffusion seront développés pour les données tabulaires et structurées. Même avec des ensembles de données limités, les utilisateurs pourront effectuer des analyses prédictives en utilisant ces modèles.

“ 6. Augmentation de la demande pour les ingénieurs de données

Alors que l'analyse des données devient plus facile, la demande pour les ingénieurs de données augmentera afin d'améliorer les pipelines de données. Assurer une collecte et une livraison appropriées des données aux systèmes d'IA nécessitera un besoin accru d'ingénieurs de données qualifiés.

“ 7. Évolution des compétences requises pour les analystes

Avec la simplification du processus d'analyse, les compétences requises pour les analystes pourraient diminuer. Cependant, la capacité à penser analytiquement et à fournir des recommandations basées sur les données deviendra encore plus précieuse.

“ 8. Équipes de données intégrées et systèmes d'IA multimodaux

Alors que les systèmes d'IA multimodaux émergent, les équipes de données composées d'ingénieurs en vision par ordinateur, de spécialistes en traitement du langage naturel et de scientifiques des données évolueront vers des équipes plus intégrées capables d'analyses complètes à travers des données textuelles, tabulaires et d'image.

“ Conclusion : L'avenir prometteur de l'analyse des données avec l'IA générative

En conclusion, l'avenir de l'analyse des données utilisant l'IA générative est prometteur, ces huit prédictions n'étant que le début. À mesure que l'IA générative continue de se développer, son rôle dans l'analyse et l'utilisation des données deviendra de plus en plus crucial, présentant à la fois des opportunités et des défis.

 Lien original : https://docs.kanaries.net/ko/articles/data-analytics-generative-ai

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