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生成AIでDWHのデータを分析 接続方法はMCPなど3つ、非構造データも扱う

生成AIを活用したデータウエアハウス(DWH)の分析技術が進化し、構造化データから非構造データまで扱えるようになりました。
これにより、ITリテラシーが低い人でも自然言語でデータ分析が可能になり、生産性の向上が期待されます。
しかし、正確な結果を得るためには適切なデータ設計が必要です。

記事の概要

近年、データウエアハウス(DWH)のデータを生成AIで分析する技術が進化しています。
DWHは、構造化データだけでなく非構造データも扱うことが可能となり、生成AIを活用した分析が新たな手段として注目されています。
従来のビジネスインテリジェンス(BI)ツールを利用した分析に加え、生成AIを搭載したBIの機能強化も進んでいます。
これにより、ITリテラシーが低いユーザーでも自然言語を用いて分析ができるようになり、生産性が向上します。
しかし、生成AIによる分析は間違った結果を出すこともあるため、データ設計を工夫し、AIが理解しやすい形にする必要があります。
記事では、生成AIを利用した3つの分析手法とDWHにおけるAIデータ設計のポイントが解説されています。

記事のポイント

  1. 技術の進化: 生成AIを活用したDWHのデータ分析技術が急速に進化しています。
  2. データの多様性: 非構造データも扱えるようになり、分析の幅が広がっています。
  3. 利便性の向上: 自然言語での分析が可能になり、ITリテラシーが低い層でもデータ分析が行いやすくなります。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

日経クロステック(xTECH)

 データウェアハウス(DWH)のデータを生成AI(人工知能)で分析する技術が急速に進化しています。扱うデータについても構…

生成AIでDWHのデータを分析 接続方法はMCPなど3つ、非構造データも扱う
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03242/070400002/

 

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