Procjenjuje se da svaki dan stvaramo količinu podataka koja doseže 2,5 kvintilijuna bajta (što je dovoljno da vam pomogne da provedete ceo život gledajući Netflix). Ovi alati, kao što su Power BI i Tableau, imaju sposobnost da podaci izgledaju fantastično, a ono što se događa kada dodate strojno učenje u mešavinu je da vizualni moraju učiniti nešto više od samo izgledati fantastično - vizualni moraju opravdati zašto je predviđanje važno i osvojiti povjerenje korisnika. Osim toga, više od 70% organizacija izvješćuje o nedovoljnom poverenju u analitiku kao ogromnoj prepreci integraciji AI i ML. ML-driven nadzorne ploče nisu ovi opći budući prediktori; oni su specifični savjetnici koji jasno savjetuju i objašnjavaju zašto bi prodaja trebala rasti do narednog mjeseca, i koje specifične aktivnosti poduzeti kako bi monetizovali tu izjavu.Kada prediktivna analiza prati istražive, vizualne formate, koje krajnji korisnici mogu pristupiti pomoću različitih uređaja, nadzorne ploče potiču poverenje i angažman među krajnjim korisnicima, bez obzira da li pristupaju stolnim računalima, pametnim telefonima ili nosivim pametnim uređajima. Krajnji cilj je pretvoriti poteze složenih algoritama u otvorene priče koje motiviraju uravnoteženo donošenje odluka s praktičnim poslovnim rezultatima, a ne samo izvješća koja su ostala netaknuta: 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: Zaključak To se svodi na činjenicu da strojno učenje nije magija; to je matematika s problemom marketinga. Problem nije u tome da algoritam radi, već radi; pravo pitanje je kako da ljudi žele da vjeruju u to i budu spremni da ga koriste. Kombinirajući privlačne Space-Age izgleda Power BI i Tableau sa geekier nego ikad predviđanja ML i dodajući u malo objašnjenja, dosljednosti i pripovijedanja, vi pretvoriti kontrolne ploče u "must-haves" za razliku od "mehs". Budući da najmoćnije instrumentalne ploče zasnovane na ML-u nisu samo lepi grafikoni, već vrsta iskustva podataka koja uzrokuje da ljudi čupaju, osmehuju se i kažu: "U redu... sada ga dobijam." To je kada prediktivna moć više ne postaje buzz fraza, već ona koja vas može staviti u poziciju da platite ili prikupite stanarinu.
