Данас, прелепи графикони више нису велика емисија; они су пре-шоу. Процењује се да сваки дан стварамо количину података која достиже 2,5 квинтиллион бајтова (што је довољно да вам помогне да проведете цео живот гледајући Нетфлик). Ови алати, као што су Повер БИ и Таблеау, имају способност да податке изгледају фантастично, а оно што се дешава када додате машинско учење у микс је да визуелни морају учинити нешто изван само изгледа фантастично - визуелни морају оправдати зашто је предвиђање важно и освојити поверење корисника. Осим тога, више од 70% организација извештава о недовољном поверењу у аналитику као огромној препреци за интеграцију АИ и МЛ. Заиста се не ради само о великим таблама; ради се о изградњи искустава које људи могу разумети и бринути о употреби. Таблови засновани на МЛ-у нису ови општи предвиђачи будућности; они су специфични саветници који јасно саветују и објашњавају зашто би продаја требало да расте до следећег месеца, и које специфичне активности треба предузети како би се профитирала на тој изјави.Када се предвиђајућа аналитика прати истраживим, визуелним форматима, којима крајњи корисници могу приступити помоћу различитих уређаја, таблови подстичу поверење и ангажовање међу крајњим корисницима, без обзира да ли приступају десктопу, паметним телефонима или носивим паметним уређајима. Крајњи циљ је да се потези сложених алгоритма претворе у приче отворене књиге које мотивишу уравнотежено доношење одлука са практичним пословним резултатима, а не само извештајима који су остали нетакнути: 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: Закључак То се своди на чињеницу да машинско учење није магија; то је математика са маркетиншким проблемом. Проблем није у томе да алгоритам ради, већ да ради; право питање је како да људи желе да верују у то и да буду спремни да га користе. Комбинујући упечатљиве изгледе Space-Age у Power BI-у и Таблеуу са геекиер-ом него икада предвиђањима МЛ-а и додајући мало објашњивости, доследности и приповедања, претварате табеле у "мора" уместо "меха". Пошто најмоћније табла засноване на МЛ-у нису само лијепи графикони, већ тип искуства података који узрокује да људи куцају, осмехују се и кажу: "У реду ... сада га добијем." То је када предвиђајућа моћ више не постаје фраза буза, већ онај који вас може ставити у позицију да платите или прикупите станарину.
