Generativní AI a její dopad na způsob, jakým pracujeme s daty

Generativní umělá inteligence (AI) je bezesporu jedním z nejvíce diskutovaných technologických témat posledních let. Není divu, AI má potenciál zcela změnit způsob, jakým pracujeme s daty, vytváříme reporty a interpretujeme výsledky a nejen to, mění také základní procesy datové integrace. V našem rozhovoru s Ondřejem Broncem, odborníkem na data science a Michalem Machatou, architektem Business Intelligence, jsme probírali, jak generativní AI ovlivňuje nástroje, jako je Power BI, jak mění přístup k integraci dat a co mohou firmy očekávat v blízké budoucnosti.

ilustrační obrázek článku o generativní AI

Zatímco se mnoho aspektů datové analytiky dlouhodobě neměnilo, generativní AI přináší po letech stagnace opravdovou revoluci. Ondřej Bronec a Michal Machata se shodují na tom, že AI nejenže usnadní práci analytikům, ale otevře i nové možnosti pro menší firmy, které dříve na pokročilou analytiku nedosáhly. 

Generativní AI: Nový přístup k datům 

V oblasti datové analytiky se dlouho pracovalo s ustálenými metodami – zpracování dat, jejich vizualizace a následná interpretace. Podle Ondřeje Bronce přichází s generativní AI zásadní změna. Zvláště v nástrojích, jako je Power BI, má potenciál zcela redefinovat přístup k základním úkolům, jako je analýza a vytváření reportů. „Už dnes lze pomocí AI automatizovat jednoduché analýzy, jako jsou statistické modely, a to jen na základě příkazů v přirozeném jazyce,“ říká Ondřej. Zmiňuje například scénář, kdy lze AI požádat o vytvoření grafu nebo zjištění trendů v datech bez nutnosti složitých programovacích dovedností. 

Jedním z hlavních přínosů je schopnost generativní AI poskytovat kontext k datům. Ondřej popisuje vlastní zkušenost, kdy při analýze dat z olympijských her dokázala AI identifikovat vlivy světových válek a studené války na účast sportovců. „To je něco, co by běžného analytika možná nenapadlo zkoumat bez explicitní otázky, ale AI to dokáže odhalit díky svému trénování na obrovském množství dat z různých oblastí,“ dodává. 

Usnadnění práce a nový standard pro analytiku 

Generativní AI ale není jen o složitých analýzách. Michal Machata zdůrazňuje, že hlavní přínos vidí v usnadnění práce nejen datovým specialistům, ale i běžným uživatelům. „Jednoduchost spočívá v tom, že místo toho, abychom psali složité funkce, můžeme zadávat příkazy slovně. Například klasifikace dat, která dříve vyžadovala tvorbu složitých vzorců, dnes může být provedena slovně,“ vysvětluje Michal. Tento posun podle něj otevírá dveře i firmám, které nemají kapacitu na velké BI týmy, ale chtějí využívat pokročilou datovou analytiku. 

Generativní AI a nové možnosti datové integrace 

S tímto vývojem však přichází otázka, jak bude vypadat samotná architektura BI řešení. Michal předpokládá, že klasické datové sklady budou muset být dále rozšířeny o nestrukturovaná data, například texty, obrázky nebo videa. „To vyžaduje přechod k Data lake architektuře, která umožňuje efektivní ukládání a zpracování různých typů dat, zatímco tradiční relační databáze nejsou pro takové úlohy ideální,“ vysvětluje. 

Jak doplňuje Ondřej, AI se trénuje na obrovských datových sadách a je schopná pracovat s relativně volným formátem dat, což ale znamená, že firmy musejí tato data mít dostupná ve formě, kterou AI dokáže zpracovat. „Generativní AI nepotřebuje jen tradiční databáze, ale musí mít přístup k volným textům, dokumentům, obrázkům či jiným nestrukturovaným datům. Firmy musí zajistit, že mají vhodnou architekturu pro ukládání a správu těchto dat,“ vysvětluje Ondřej. 

Podle Michala bude pro firmy zásadní najít rovnováhu mezi ukládáním strukturovaných dat v klasických datových skladech a správou nestrukturovaných dat v Data laku. „Výzvou bude, jak tato data zpřístupnit AI pro další trénování a analýzu,“ dodává Michal. 

Změna přístupu k vývoji BI řešení 

Podle Ondřeje a Michala je jednou z největších výzev, kterou generativní AI přináší, změna přístupu k vývoji BI řešení. Zatímco dnes se většina BI projektů soustředí na tvorbu reportů a dashboardů, generativní AI může tento proces zjednodušit a umožnit větší zaměření na interpretaci dat. „Místo toho, aby se data jen transformovala a ukládala, můžeme je rovnou analyzovat a vyvozovat z nich závěry pomocí AI,“ vysvětluje Michal. 

Ondřej dodává, že se blíží doba, kdy vývoj BI řešení bude z velké části automatizován. „Může to znít jako sci-fi, ale AI se v budoucnu bude podílet na návrhu datových skladů a procesů ETL, kde bude schopná automaticky integrovat data z různých systémů,“ předpovídá Ondřej. Dodává však, že AI zatím není schopná nahradit lidské experty, ale spíše jim usnadní práci a umožní efektivnější využití jejich schopností. 

Přechod k automatizaci a vzdělávání 

Velkou výzvou pro datové odborníky bude přizpůsobení se novému prostředí, kde generativní AI hraje klíčovou roli. Jak Ondřej radí, je důležité začít s experimentováním. „Měli bychom si zvyknout používat nástroje jako ChatGPT nebo Copilot v naší každodenní práci. Ať už je to generování kódu, tvorba komentářů nebo analýza dat, AI může výrazně zvýšit naši efektivitu,“ říká Ondřej. Zdůrazňuje také potřebu naučit se tzv. „Prompt Engineering“ – schopnost formulovat správné dotazy, které z AI dostanou požadované výsledky. 

Budoucnost generativní AI: Co nás čeká? 

Jaká je tedy budoucnost generativní AI v oblasti datové analytiky, integrace dat a obecně BI? Odpověď na tuto otázku není jednoduchá. „Podobně jako internet, generativní AI změní svět, ale ne tak rychle a efektivně, jak by si mnozí představovali,“ říká Ondřej. Podle něj bude klíčové, aby se lidé naučili AI využívat a kombinovat její sílu s vlastními schopnostmi. „AI nebude nahrazovat datové inženýry, ale spíše se stane jejich partnerem, který jim umožní rychlejší a kvalitnější práci,“ dodává. 

Michal souhlasí a dodává, že s rozvojem generativní AI přijdou i nové typy dat, které bude nutné analyzovat a spravovat. „Objem dat, se kterým budou firmy pracovat, se výrazně zvýší, především kvůli nestrukturovaným datům, jako jsou obrázky a texty. To bude klást nové nároky na architekturu a datové platformy,“ uzavírá Michal. 

Závěr 

Generativní AI představuje zásadní změnu v oblasti datové analytiky a BI, která bude mít hluboký dopad na způsob, jakým pracujeme s daty. Její schopnost analyzovat a vytvářet kontext z obrovských datových sad nabízí nové možnosti, které nebyly dosud možné. Přesto je důležité si uvědomit, že AI není všemocná. Je to nástroj, který bude hrát stále důležitější roli. Lidé, kteří se naučí tento nástroj využívat efektivně, budou klíčoví pro úspěch budoucích BI projektů.

Autor: Jakub Holubec – Leading dolphin, CEO

Tento článek nevygenerovala generativní AI, ale napsal jej člověk na základě svých znalostí a zkušeností z praxe.

Přihlaste se k odběru našeho Newsletteru!

Získejte pravidelný příliv zajímavých informací ze světa datových technologií přímo do své schránky.

Každý měsíc:

  • Aktuální novinky o inovacích v oblasti Business Intelligence a datových technologií.

  • Exkluzivní pozvánky na odborné akce, semináře a workshopy.

  • Případové studie a praktické příklady z reálných projektů.

  • Inspirace a tipy pro vaši datovou strategii.

Mohlo by vás zajímat

Málo věcí je pro nás delfíny důležitějších než výběr těch správných zaměstnanců a zajištění toho, aby měli správné nasměrování, vnímání hodnot a pozitivní zkušenost. To vše již od prvního dne v zaměstnání. Proto je u nás Buddy systém součástí efektivního onboardingu.

2 min
Číst
Číst další

Chcete nás kontaktovat?

Drop files here or
Max. file size: 100 MB.
    This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.