Come l'IA sta trasformando le analitiche

Cosa significa oggi l'AI per le analitiche dei dati

Dato che l'IA sta diventando sempre più parte integrante del modo in cui le organizzazioni lavorano con i dati, sempre più team stanno adottando strumenti basati sull'IA per agire più velocemente e prendere decisioni migliori. Invece di basarsi unicamente su query manuali, dashboard e interpretazioni umane, le analitiche moderne possono ora incorporare IA/ML, interfacce di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e flussi di lavoro automatizzati che potenziano i flussi di lavoro umani.

Ad esempio, l'AI generativa rende le analitiche più accessibili, consentendo alle persone di porre domande in un linguaggio quotidiano anziché scrivere query SQL o utilizzare complessi strumenti di BI. L'automazione riduce lo sforzo manuale richiesto per pulire i dati, generare feature ed eseguire modelli, consentendo agli analisti di concentrarsi su attività di maggior valore.

Rispetto alle analitiche tradizionali, in cui i team preparano manualmente i dati e creano i report, l'IA è ora in grado di eseguire molte delle attività più routinarie e ripetitive. Gli analisti guidano ancora il processo, ma integrando l'IA, i team di analitiche possono preparare i dati in modo più affidabile, generare approfondimenti più rapidamente e rendere le previsioni parte del processo decisionale quotidiano.

In Databricks, non consideriamo l'IA un componente aggiuntivo separato, ma piuttosto una funzionalità integrata che migliora ogni fase del ciclo di vita dei dati se basata su basi unificate e ben governate.

Primi passi con l'IA per l'analisi dei dati

L'AI supporta le comuni attività analitiche, come la classificazione dei dati, l'identificazione delle tendenze, la risposta a domande in linguaggio naturale e la raccomandazione delle azioni successive migliori, sebbene le organizzazioni debbano ancora gestire rischi come output distorti, scarsa qualità dei dati e problemi di governance. Per iniziare, gli analisti necessitano di un'alfabetizzazione di base sui dati, di dimestichezza con i concetti fondamentali del machine learning e della capacità di convalidare i risultati.

La maggior parte dei team inizia stabilendo una base di dati unificata e sperimentando casi d'uso di piccole dimensioni ma di grande valore. Tuttavia, che si tratti di prevedere la domanda o di aiutare gli utenti business a esplorare i dati in modo colloquiale, l'AI estende ciò che i team di analitiche possono realizzare e rende le informazioni dettagliate più ampiamente disponibili.

In che modo l'IA migliora ogni fase del flusso di lavoro dell'analisi dei dati

Nell'analisi dei dati, i flussi di lavoro di solito attraversano le seguenti fasi:

• Raccolta dei dati
• Preparazione
• Analisi
• Visualizzazione
• Presa di decisione.

Ogni fase presenta le proprie sfide, ma l'IA può svolgere un ruolo significativo e specifico per ciascuna di esse.

Raccolta dei dati

In questa fase, l'IA aiuta i team a raccogliere informazioni da svariate fonti senza la necessità di creare pipeline personalizzate per ciascuna di esse. I sistemi automatizzati sono in grado di estrarre dati da applicazioni, documenti, sensori e API, per poi classificarli per l'analisi. L'IA gestisce inoltre i grandi set di dati in modo più efficiente rispetto agli strumenti tradizionali, il che è particolarmente prezioso quando le organizzazioni raccolgono dati da più business unit o stream in tempo reale.

Preparazione

Durante la fase di pulizia e preparazione dei dati, l'IA può identificare anomalie, valori mancanti e incongruenze che un analista impiegherebbe molto più tempo a trovare. Può anche automatizzare attività ripetitive come la formattazione dei campi, la standardizzazione delle etichette e l'unione dei set di dati. Ciò riduce il tempo che i dipendenti devono dedicare al lavoro di preparazione manuale e migliora la qualità dell'analisi a valle basandola su dati di qualità superiore.

Analisi

In questa fase l'IA può aiutare a riconoscere i pattern, prevedere i risultati e rilevare comportamenti anomali. I modelli basati sull'IA sono in grado di funzionare ininterrottamente, il che rende possibili l'analisi in tempo reale e le previsioni. Invece di attendere i report pianificati, i team possono vedere i cambiamenti nel momento in cui si verificano e rispondere immediatamente.

Visualizzazione

Gli strumenti di IA possono creare facilmente grafici, dashboard e riepiloghi sulla base dei dati sottostanti. Le tecnologie NLP consentono inoltre agli utenti di porre domande in modo conversazionale e di ricevere in cambio spiegazioni chiare. Questo rende le analisi complesse più facili da comprendere e aiuta gli utenti non tecnici a esplorare i dati senza bisogno di competenze avanzate.

Presa di decisione.

L'IA eleva questa fase consentendo ai team di passare da decisioni basate su report storici a strategie orientate al futuro. Le moderne soluzioni di IA possono far emergere anomalie, prevedere rischi e opportunità emergenti e distillare segnali non strutturati come il sentiment dei clienti in pattern su cui i leader possono agire. La combinazione di questo con l'interrogazione in linguaggio naturale riduce i tempi di preparazione dei dati, fornendo agli analisti informazioni dettagliate basate su scenari "what-if" in tempo reale che favoriscono un'azione tempestiva.

Esempi pratici di analitiche basata sull'IA in azione

Man mano che le organizzazioni maturano nell'uso dell'IA per le analitiche, e sebbene ci sia ancora ampio margine per ulteriori sviluppi, è opportuno esaminare alcuni dei modi in cui l'IA viene attualmente utilizzata con successo nelle seguenti categorie:

• Flussi di lavoro basati su scenari
• Analisi in tempo reale
• Query in linguaggio naturale
• Accelerare i tempi per ottenere informazioni dettagliate

Flussi di lavoro basati su scenari

Un esempio comune basato su scenari è l'analisi del sentiment, in cui l'IA analizza il feedback dei clienti, i post sui social o i ticket di assistenza per determinare se i clienti hanno un'opinione positiva, neutra o negativa riguardo a un prodotto o servizio. Questo aiuta i team a comprendere i trend dell'esperienza cliente senza dover leggere migliaia di commenti individuali.

L'analisi predittiva è un altro flusso di lavoro ampiamente utilizzato, in cui i modelli di IA forniscono informazioni dettagliate previsionali, come la previsione della domanda, la stima del churn o la previsione di quali lead di vendita hanno maggiori probabilità di conversione.

Il rilevamento delle anomalie può segnalare pattern anomali nelle transazioni, nelle letture dei sensori o nei logs di sistema, in modo che i team possano analizzare i problemi prima che si aggravino.

Per le organizzazioni con grandi set di dati, l'IA può anche generare riepiloghi rapidi che evidenziano i temi o i cambiamenti principali, risparmiando ore di revisione manuale.

Analisi in tempo reale

Conducendo analisi in tempo reale basate sull'IA, i rivenditori possono prevedere le vendite per giorni specifici e adeguare i livelli di personale o di inventario. I produttori possono identificare problemi operativi in tempo reale monitorando i dati delle apparecchiature. I team logistici possono monitorare le prestazioni delle consegne e anticipare i ritardi. Informazioni dettagliate in tempo reale come queste aiutano le organizzazioni a ridurre il ritardo tra la raccolta dei dati e l'azione.

Interrogazione in linguaggio naturale

L'interrogazione in linguaggio naturale rende le analitiche più accessibili. Invece di scrivere query SQL o esplorare le dashboard, gli utenti possono porre domande come "Quali sono stati i nostri prodotti più venduti lo scorso trimestre" o "Mostrami le regioni con un volume di assistenza in aumento". L'IA interpreta la domanda, esegue l'analisi e restituisce una risposta chiara, abbassando la barriera per gli utenti non tecnici dei dati aziendali.

Strumenti e piattaforme che abilitano l'AI per le analitiche dei dati

Gli strumenti di BI basati sull'IA includono sempre più funzionalità di base per supportare i principali flussi di lavoro di analisi dei dati. Le funzionalità predittive supportano la previsione dei trend e l'identificazione dei rischi. L'IA generativa può riassumere set di dati o tradurre risultati tecnici in un linguaggio semplice. L'interrogazione in linguaggio naturale rende l'esplorazione più intuitiva, mentre la visualizzazione assistita dall'IA e l'automazione del flusso di lavoro riducono lo sforzo manuale alla base di dashboard, preparazione dei dati e reporting di routine.

Lo strumento giusto dipende sempre dal problema che si sta cercando di risolvere. La previsione richiede modelli predittivi solidi, l'automazione delle dashboard trae vantaggio dalla visualizzazione basata sull'IA e l'arricchimento dei fogli di calcolo è molto più semplice con funzionalità di linguaggio naturale che riducono le formule complesse. Al momento, alcuni strumenti sono migliori di altri in determinate funzionalità, sebbene la tendenza sia chiara. Lo stack di BI moderno sta convergendo verso una suite unificata che li include tutti. Databricks AI/BI riunisce queste funzionalità in un'unica piattaforma, abbinando dati governati ad analitiche assistite dall'IA per informazioni dettagliate più rapide e affidabili.

Vantaggi dell'utilizzo dell'AI nelle analitiche

I vantaggi dell'utilizzo dell'AI per le analitiche dei dati sono generalmente incentrati su produttività, efficienza, accuratezza, accessibilità e scalabilità. I benefici specifici includono:

• Analisi in tempo reale più veloce: l'IA elabora rapidamente grandi set di dati e aggiorna continuamente gli approfondimenti, consentendo il passaggio da report statici a un'intelligence sempre aggiornata.
• Maggiore precisione e rilevamento dei pattern: i modelli di ML scoprono tendenze, anomalie e relazioni impercettibili che spesso sfuggono agli esseri umani, riducendo gli errori e rafforzando il rigore analitico.
• Analitiche democratizzate per utenti tecnici e aziendali: le interfacce in linguaggio naturale consentono a chiunque di esplorare i dati in un linguaggio comune, abbassando le barriere e ampliando la partecipazione.
• Generazione di conoscenze scalabili: flussi di lavoro automatizzati, modelli condivisi e piattaforme unificate offrono conoscenze coerenti tra i team, liberando gli analisti per un lavoro strategico di maggior valore.

Limitazioni, rischi e considerazioni etiche

Sebbene l'integrazione dell'AI nelle analitiche possa migliorare significativamente la data intelligence, introduce anche dei rischi. Questi rischi non dovrebbero impedirne l'adozione, ma evidenziano la necessità di solide basi di dati e di pratiche responsabili. Di seguito sono riportate alcune aree chiave da considerare.

Bias, interpretabilità e qualità dei dati

Gli output dell'IA dipendono fortemente dai dati da cui apprendono. Se i dati sono incompleti o distorti, anche i risultati potrebbero esserlo. L'interpretabilità è un'altra sfida. Alcuni modelli si comportano come scatole nere, rendendo difficile capire come giungono alle conclusioni. Quando il ragionamento interno non è visibile, è ancora più importante mantenere la fiducia negli output dell'IA, assicurandosi che i dati siano puliti, accurati e ben documentati.

Supervisione umana e governance

L'AI può generare approfondimenti in modo rapido e sicuro, il che può portare gli utenti a fare eccessivo affidamento sui risultati automatizzati senza convalidarli. L'AI è potente, ma non è infallibile. Gli analisti rimangono fondamentali per rivedere gli output, convalidare le ipotesi e garantire che gli approfondimenti siano in linea con il contesto del mondo reale.

È anche per questo, in parte, che la governance è importante. Le organizzazioni devono gestire il controllo della versione, mantenere flussi di lavoro riproducibili e supportare gli audit trail per tracciare come sono stati creati i modelli e come sono stati generati i risultati. Senza questi controlli, la risoluzione dei problemi diventa difficile e i rischi di conformità aumentano.

Privacy e altre sfide da considerare

I sistemi di IA spesso lavorano con dati sensibili, il che può sollevare preoccupazioni sulla privacy e di natura etica. Le organizzazioni devono garantire che i dati siano raccolti e utilizzati in modo responsabile, con adeguate misure di salvaguardia e controlli degli accessi.

Una questione da considerare è l'impatto etico dell'uso dell'IA per le analitiche. Le aziende devono gestire i dati in modo responsabile e aiutare i clienti a capire come verranno utilizzate le loro informazioni. Anche la trasparenza è essenziale. Le organizzazioni dovrebbero essere in grado di spiegare come funzionano i modelli di IA, su quali dati si basano e come informano le decisioni. L'uso etico richiede anche una supervisione umana per garantire che l'IA supporti il processo decisionale anziché sostituire il giudizio o la responsabilità.

Un'altra domanda comune è se sia giusto fare affidamento esclusivamente sull'IA per l'analisi dei dati. Non è così. L'IA può accelerare l'analisi e generare approfondimenti, ma non può sostituire l'esperienza umana, la conoscenza del dominio o il giudizio etico. I flussi di lavoro di analitiche più solidi combinano l'automazione basata sull'IA con un'attenta supervisione umana per garantire accuratezza e responsabilità.

Come l'IA sta cambiando il ruolo degli analisti di dati

L'IA sta già rimodellando il lavoro quotidiano degli analisti di dati, spostando l'equilibrio delle responsabilità dalle attività manuali verso attività più complesse e orientate al giudizio. Gli analisti possono ora fare affidamento sull'IA per automatizzare attività come la pulizia dei dati, la creazione di report di routine o la scrittura di query ripetitive, nonché per preparare set di dati, generare riepiloghi, creare visualizzazioni e identificare pattern molto più velocemente di quanto potrebbero fare manualmente.

Tuttavia, ci sono cose che gli analisti possono fare e l'IA no, o non altrettanto bene, come valutare i compromessi o decidere quali approfondimenti sono più importanti per il loro team. Gli analisti forniscono la capacità di giudizio, la conoscenza del dominio e il pensiero critico necessari per interpretare i risultati e guidare le decisioni. Convalidano inoltre gli output generati dall'IA per garantire che la logica sia solida e che le conclusioni siano verificabili.

Un altro cambiamento è che molti analisti ora dedicano più tempo a creare prompt efficaci per le risposte dell'IA o a scegliere la giusta combinazione di modelli, query e flussi di lavoro per rispondere a una domanda di business. La supervisione è un'altra responsabilità in crescita. Gli analisti potrebbero trovarsi a dedicare più tempo al monitoraggio della qualità dei dati, alla verifica della presenza di bias e a garantire che le informazioni dettagliate automatizzate siano accurate e affidabili.

Questi cambiamenti si collegano direttamente a una domanda comune: l'IA sostituirà gli analisti dei dati? La risposta è che, sebbene l'AI possa automatizzare le attività, non può sostituire il pensiero strategico, la comprensione contestuale e il giudizio etico che gli analisti apportano. L'AI valorizza il ruolo dell'analista, consentendogli di concentrarsi sulla scoperta di approfondimenti più approfonditi e su un supporto decisionale di maggiore impatto.

Competenze e introduzione all'IA nelle analitiche

Sebbene l'IA stia creando nuove opportunità e cambiando le responsabilità degli analisti, le persone che ricoprono tali ruoli dovrebbero comunque sforzarsi di rimanere competitive sviluppando competenze pertinenti. =Le competenze emergenti come la progettazione dei prompt ti aiuteranno a ottenere risultati migliori dagli strumenti di BI basati sull'IA.

Molti team iniziano con esperimenti a bassa barriera che utilizzano progetti di esempio, strumenti accessibili e set di dati ambiente di prova. Molte piattaforme offrono notebook guidati o esempi integrati che guidano gli utenti attraverso i flussi di lavoro più comuni. Questi piccoli casi d'uso aiutano gli analisti ad acquisire fiducia mentre imparano come l'IA si adatta ai loro processi esistenti.

A livello di team, un flusso di lavoro semplice è un ottimo modo per imparare. Gli analisti possono creare un modello predittivo di base che preveda una singola metrica, come la domanda settimanale o il tasso di abbandono dei clienti. Oppure potrebbero provare a eseguire un'analisi del sentiment sulle recensioni dei clienti per vedere come l'IA classifica il feedback positivo e negativo.

Sviluppando queste competenze e sperimentando con strumenti di base, gli analisti possono iniziare a usare l'IA in modi significativi e prepararsi per applicazioni più avanzate.

Il futuro delle analitiche con l'IA

Il futuro delle analitiche dei dati sarà quasi certamente influenzato in modo significativo dalla traiettoria dei progressi dell'IA generativa e dell'automazione. Mentre l'IA generativa sta espandendo ciò che i team possono automatizzare, sta anche rendendo i dati più accessibili. Con la maturazione della modellazione predittiva, dovremmo aspettarci che diventi più accurata e più adattiva man mano che i modelli apprendono da nuovi dati. Anche l'esplorazione autonoma dei dati è destinata ad aumentare, grazie a sistemi in grado di scansionare i set di dati, rilevare pattern e far emergere informazioni dettagliate senza che venga richiesto.

Un altro cambiamento importante da tenere d'occhio è l'ascesa degli agenti di IA che supportano o potenziano gli analisti. Agendo come partner intelligenti, questi agenti saranno in grado di aiutare a eseguire query, monitorare la qualità dei dati, consigliare modelli e segnalare anomalie, estendendo così la portata di un analista e accelerandone il processo decisionale.

Conclusione

L'AI sta rimodellando le analitiche dei dati in modi significativi, accelerando le attività di routine, migliorando la precisione e rendendo gli approfondimenti più facili da accedere per più persone. Dalla preparazione dei dati alla visualizzazione, l'IA sta aprendo la porta a nuovi livelli di automazione ed esplorazione.

Se desideri che la tua azienda inizi a utilizzare l'IA con le analitiche, il modo migliore per iniziare è scegliere un'area del flusso di lavoro per sperimentare un miglioramento basato sull'IA. Ciò potrebbe consistere nell'automatizzare un report ricorrente, riassumere un set di dati con strumenti NLP o testare un semplice modello predittivo. Esperimenti piccoli e mirati aiutano i team a capire cosa funziona e ad acquisire fiducia prima di affrontare iniziative più complesse.

Che tu sia solo all'inizio o già a buon punto, il messaggio è semplice: l'AI espande ciò che è possibile fare con le analitiche dei dati, ma il giudizio umano rimane essenziale. Quando l'IA e l'esperienza umana lavorano insieme, le organizzazioni possono utilizzare l'IA per ottenere informazioni dettagliate più velocemente e prendere decisioni migliori basate sui propri dati.

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(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale