核心概念
データアナリストとしての日々の業務においてAIを活用し、SQLスクリプトの理解、最適化、生成、テストなどを行っている。
摘要
本記事では、データアナリストとしての日々の業務においてAIを活用する5つの方法について説明している。
- コードの説明:
- 他のデベロッパーやデータエンジニアが書いたSQLコードを理解するのに時間がかかっていた
- AIを使ってコードの説明を得ることで、理解が容易になった
- コードの最適化:
- AIを使ってSQLクエリの最適化を行い、パフォーマンスを向上させている
- 複雑なクエリを簡略化したり、インデックスの追加などの提案を得ている
- コードの生成:
- 定型的なSQLクエリをAIに生成させることで、作業の効率化を図っている
- 新しいデータソースを追加する際などに活用している
- コードのテスト:
- AIを使ってSQLクエリのテストを自動化している
- 予期せぬ動作を事前に検知し、修正を行うことができる
- 自然言語処理:
- AIを使ってデータの分析結果を自然言語で要約したり、可視化したりしている
- ビジネスユーザーにとってより分かりやすい形で情報を提供できるようになった
統計資料
SQLの需要が高まっていることを示すグラフが掲載されている。