ໃນມື້ນີ້, ກາຕູນທີ່ດີເລີດແມ່ນບໍ່ຫຼາຍກ່ວາການສະແດງຂະຫນາດໃຫຍ່; ພວກເຂົາແມ່ນ pre-show. ມັນຖືກຄາດວ່າໃນມື້ນີ້ພວກເຮົາມີການຜະລິດປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເລີ່ມຕົ້ນ 2.5 quintillion bytes (ທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ຊີວິດທັງຫມົດຂອງທ່ານ binge-watching Netflix). ນອກເຫນືອໄປຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນຫຼາຍກ່ວາເລີ່ມຕົ້ນແມ່ນຢູ່, ແລະບໍ່ມີຄົນເຮັດສິ່ງທີ່ສ້າງສັນກັບມັນ. ເຄື່ອງມືນີ້, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ Power BI ແລະ Tableau, ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນເບິ່ງ fantastic, ແລະສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນເວລາທີ່ທ່ານເພີ່ມການຝຶກອົບຮົມເຄື່ອງໃນ mix ຂອງມັນແມ່ນວ່າ visuals ຕ້ອງການທີ່ຈະເຮັດສິ່ງຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ເບິ່ງ fantastic - visuals ຕ້ອງການໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການຄາດຄະເນດຽວກັນແມ່ນສໍາຄັນແລະໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້. ນອກເຫນືອໄປຈາກນີ້, ຫຼາຍກ່ວາ 70% ຂອງບໍລິສັດຂຽນກ່ຽວກັບຄວາມບໍ່ຮັບປະກັນຂອງການ analytics ເປັນບັນຫາທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່ AI ແລະ ML. ມັນບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບ dashboards Big-Time; ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບການສ້າງປະສົບການທີ່ຜູ້ຊາຍສາມາດຮູ້ແລະຮູ້ກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້. ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ ຫຼື ພຽງ ແຕ່ ຜູ້ ໃດ ຜູ້ ຫນຶ່ງ ຂອງ ທ່ານ ທີ່ ຈະ ວາງ ສາຍ ອອກ ກັບ, ທີ່ ນີ້ ທ່ານ ຈະ ສາ ມາດ ຊອກ ຫາ ໄດ້ ຜູ້ ທີ່ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ສໍາ ລັບ - pet lovers ຄື ຕົວ ທ່ານ ເອງ. ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດົມສົມບູນແມ່ນການປ່ຽນແປງປະເພດ algoritms ທີ່ມີຄຸນນະສົມບູນໃນຄໍາສັ່ງຊອບແວທີ່ motivates ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດົມສົມບູນທີ່ມີການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດົມສົມບູນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດົມສົມບູນ: The ML predictions must also not be put in the form of isolated numbers. In Power BI or Tableau, matching the forecast with background, historical trends, benchmarks of the relevant sphere, along with relevant KPIs, will give the user an idea of the significance of the estimates. To strike an example, a sales forecast is much more convincing when related to the annual cycles, the past campaign influences, and the market climate in a unified visual flow. Integrate Predictive Outputs with Contextual Storytelling: : Another feature that can help build trust is explainability that is integrated into the user experience in dashboards. This may contain feature significance graphs, model confidence bands, and scenario-based what-if analysis planes. Varying use of SHAP value summaries in Tableau to customize Power BI visuals facilitates the visualization presentation of XAI into overall BI tools so that non-technical users can identify the rationale behind the model outputs. Apply Explainable AI (XAI) Principles : There is a growing consumption of desktop, mobile, and embedded analytics experiences by users. The design uniformity (the same color schemes, symbolic signs, interaction patterns) allows for keeping the trust and familiarity. What that implies is that the ML insights need to be just as interpretable when looked at through a CEO's iPad dashboard as when looked at through a review tab of a sales manager or through a field engineer on his mobile app. Design for Cross-Platform Consistency : Dashboards should enable human-in-the-loop interaction, where ML suggestions are supplemented with expert commentary. For instance, an HR attrition model in Power BI can present both its prediction scores and an HR analyst’s qualitative assessment. This blend reduces “black box” skepticism by showing that AI augments rather than replaces human judgment. Blend Human Expertise with ML Recommendations Instead of having fixed images, interactive drill-downs enable the readers to drill down to find out the reasons behind the predictions. In Tableau, a forecasted spike can be clicked and might provide the background variables, comparisons against related historical events, and even connections to follow-on datasets. This dynamic changes the meaning of dashboards from a passive consumption context to an active decision-making context. Make Interactivity the Gateway to Deeper Insight: ພາສາລາວ ການສອບເສັງແມ່ນວ່າການຝຶກອົບຮົມເຄື່ອງບໍ່ແມ່ນ magic; ມັນແມ່ນຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຕະຫຼາດ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແມ່ນບໍ່ແມ່ນການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດ, ແຕ່ການເຮັດວຽກ; ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນວິທີການເຮັດໃຫ້ຜູ້ຊາຍຕ້ອງການທີ່ຈະຮູ້ສຶກວ່າມັນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້. ການເຊື່ອມຕໍ່ຄວາມຮູ້ສຶກ Space-Age ຂອງ Power BI ແລະ Tableau ກັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງ ML ແລະເພີ່ມການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ແລະການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ທ່ານປ່ຽນແປງ dashboards ໃນ "must-haves" ໃນຂະນະທີ່ "mehs". ໃນຖານະເປັນ dashboards ທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງທີ່ສຸດ ML-based ແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ຄຸນນະພາບທີ່ດີ, ແຕ່ປະເພດຂອງປະສົບການຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຈະ nod, smile, ແລະຂຽນ, “OK ... ໃນປັດຈຸບັນຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຮັບມັນ.” ນີ້ແມ່ນເວລາທີ່ພະລັງງານ predictive ບໍ່ໄດ້ກາຍເປັນລັກສະນະ buzz, ແຕ່ຫນຶ່ງທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ທ່ານຢູ່ໃນສະຖານທີ່ທີ່ຈະຊື້ຫຼືຊື້ຂາຍ.
