在当今数据驱动的世界里，AI正在重塑整个行业。AI加速了大规模数据分析，提高了准确性，并迅速提供了可操作的见解-为企业释放了巨大的价值。通过自动化各种分析任务和简化分析生命周期，AI将错误降至最低，释放人力资源用于战略工作，并削减运营成本。在AI和数据之间的这种共生关系中，企业为扩展分析和推动数据驱动的决策找到了一个强大的支持力量。
分析生命周期由六个阶段组成，让我们用简单的术语逐一分析它们：
AI是在整个生命周期内扩展分析的强大工具，它可以学习模式，适应给定的参数，并执行人类可能无法有效完成的任务。以下是AI可以在分析过程的每个阶段增强任务并使其自动化的四种关键方式：
需要最多时间和体力的任务经常被剥夺，数据文档就是典型的例子之一。借助人工智能技术，我们可以创建表文档，因为它可以识别数据类型，找到数据集之间可能的关系，并生成列描述。此外，它还可以生成各种编程语言的自然语言描述和代码片段摘要，这有助于开发人员更有效地理解和记录他们的代码。准备好文档可以避免我们的返工，并避免混淆
AI系统还可以阅读和理解这些文档中的文本，以快速准确地提取相关信息。基于AI的文档处理可以帮助企业保持遵守行业法规。通过自动审查和分析文档，企业可以快速识别任何需要在严重问题之前解决的不合规或风险领域，例如识别出于合规原因需要更新的过时合同。
在进行分析时，我们常常需要花费很多时间来理解和开发代码，以及其用途。但是我们可以利用人工智能来配置和扩展自动查询，从而根据具体需求来查找信息
一系列AI辅助的数据应用程序和Query Explainer可以读取一条SQL语句，并立即编写关于该查询的用途和使用方式的简单描述。有了查询优化器，AI可以输入查询并生成建议改进的列表，它可以自动识别可以优化查询的区域，例如建议索引和联接类型以及修复SQL查询等任务。
编写查询可能需要更多的专业知识和时间，但AI可以被设计为理解复杂的问题、生成代码并快速解决问题。AI可以将使用普通英语语句的SQL查询转换为SQL代码，它还将SQL语法转换为数据库可以理解的简明逻辑语句，并建议数据库表可以回答的问题。
探索性数据分析是更好地理解数据集和基础数据的重要且耗时的初始步骤之一，然而，当我们查看包含多列和多行的大型数据时，更容易弄清楚我们正在查看的是什么，而当我们不确定表中隐藏了什么类型的信息时，就会变得更加复杂。
大部分情况下，数据都是杂乱无章的。它通常由各种人员、流程和应用程序创建、处理和存储。因此，数据集可能缺少某些字段，可能包含手动输入错误，或者可能存在重复的数据，甚至可能使用不同的名称来描述同一个事物。人类通常能够在自己的数据中识别和纠正这些问题，但是用于训练机器学习或深度学习算法的数据则需要进行自动预处理
人工智能可以简洁地解释表格内容，认出模式和趋势，并记录数据中的相似和不同之处。它可以学习常见的人为错误模式，同时检测和解决信息中的潜在缺陷。此外，它还可用于自动执行和加快数据准备任务，包括数据建模和数据探索
AI可以根据数据和目标提供明智的建议、建议和见解，从而帮助增强数据探索，它还可以帮助生成数据的自然语言查询、摘要和解释，使其更易于交互和解释。
数据可视化和创建仪表板对于更好地理解数据和交流见解至关重要，由于数据准备、分析、叙述等原因，这个多步骤的过程可能需要数天时间。
AI可以通过检测数据中的模式和趋势来增强故事讲述和分析，从而产生重大影响，它可以通过检测和纠正数据质量问题来自动化和改进该过程。有了AI支持的数据可视化，企业可以将他们的数据转化为资产，揭示出以前可能没有注意到的见解，例如，它可以揭示客户行为的模式，帮助企业更有效地定制其营销战略。
此外，实时可视化能够帮助企业快速应对变化，提高运营效率，增强反应能力。人工智能还可以提供背景和解释，创造随着数据变化实时演变的动态故事。它可以通过生成自然语言摘要、注释和解释来解读数据，从而使数据更易于访问和更具价值，为企业和决策者打开新的可能性
人工智能是一种强大的增强分析工具，但如果没有数据，它就无法发挥作用。没有人工智能，数据管理也是不可能的。人工智能和数据管理相辅相成，共同形成一种共生关系，这对充分发挥数据分析潜力至关重要
AI正在给分析带来革命性的变化，使其更高效、更准确、更易于企业访问，最终帮助他们做出更好的数据驱动决策。从自动化文档到简化的查询、数据探索和动态数据可视化，AI是数据分析领域的强大支持力量。随着各行业继续利用AI的力量，我们可以预期看到更多的创新应用程序和该领域的进一步进步
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