itWeek: как ИИ способствует развитию методов визуализации данных

На сайте «itweek.ru» опубликована статья Андрюса Палиониса, вице-президента по работе с предприятиями компании Oxylabs «Как ИИ способствует развитию методов визуализации данных». Полностью с материалом можно ознакомиться по ссылке.

Ландшафт данных значительно изменился с момента своего появления в 1960-х. За последнее десятилетие аналитика данных претерпела множество трансформаций: она цифровизировалась, и ее фокус сместился на анализ больших данных, чтобы соответствовать меняющемуся цифровому ландшафту с расширенными возможностями обработки и хранения данных. Сейчас аналитика данных вновь трансформируется в связи с появлением генеративного ИИ, который меняет наши методы работы с данными, начиная с генерации кода и заканчивая визуализацией данных.

Визуализация данных — это неотъемлемая часть повествования данных и мощный инструмент, который может повлиять на принятие бизнес-решений. Это также одна из областей, в которых ИИ приносит значительные улучшения. Автоматизация, персонализация и улучшение совместной работы — вот лишь некоторые из преимуществ, которые дает ИИ. ИИ и машинное обучение вносят свой вклад в методы визуализации данных и меняют способы взаимодействия с различной информацией и ее представления.

Однако большинство методов визуализации данных с помощью ИИ все еще находятся в стадии развития и используются в основном командами специалистов по работе с данными. Таким образом, демократизация еще не достигнута. Кроме того, ИИ в визуализации данных несет в себе проблемы и риски, связанные с конфиденциальностью данных, безопасностью и растущими расходами на обучение бизнес-пользователей. Давайте подробнее рассмотрим, как ИИ меняет визуализацию данных, какие преимущества мы уже получили и каких улучшений можно ожидать в будущем.

Объем данных, создаваемых, регистрируемых, копируемых и потребляемых во всем мире, стремительно растет. По прогнозам, к 2025-му мир будет генерировать более 180 зеттабайт данных в год. Бóльшая часть этих данных будет неструктурированной, а значит, эффективные методы управления и визуализации данных будут важны как никогда.

Учитывая масштабы создаваемых данных, способность человека работать с ними оказалась бы явно недостаточной, если бы не недавнее развитие генеративного ИИ. ИИ может работать с невообразимыми для нас объемами данных и анализировать информацию почти в режиме реального времени. Кроме того, анализ и интерпретация данных с помощью ИИ позволяет распознавать закономерности, которые человеческий глаз может легко пропустить.

Кроме того, ИИ улучшает обработку и очистку данных. ИИ выявляет недостающие данные и несоответствия, а это значит, что в итоге мы получаем более надежные наборы данных для эффективной визуализации.

Персонализация — еще одно преимущество, которое приносит ИИ. Инструменты, работающие на базе ИИ, могут создавать визуализации в зависимости от поставленных целей, контекста и предпочтений. Например, пользователь может указать свои бизнес-требования, и ИИ предоставит индивидуальную диаграмму и представление информации на основе этих требований. Это экономит время и может быть полезно, когда творческий потенциал не работает так хорошо, как хотелось бы.

И последнее, но не менее важное: ИИ улучшает совместную работу. Различные инструменты теперь могут реагировать на обращения и отзывы пользователей, помогая командам создавать и обновлять интерактивные и динамичные визуализации.

Однако чего ИИ пока не удалось достичь, так это демократизации данных. Нетехнические пользователи (например, сотрудники отделов продаж, маркетинга, продуктов и клиентской поддержки) все еще испытывают трудности с использованием данных, созданием информационных панелей и сотрудничеством с командами, работающими с данными. Хотя ожидается, что ИИ изменит ситуацию в лучшую сторону, мы просто еще не дошли до этого. Сегодня на рынке существует множество различных инструментов. Все они имеют определенные преимущества и недостатки. К сожалению, индустрия не уделяет достаточного внимания разработке лучшего решения для визуализации.

Несмотря на то что предстоит еще много сделать, ИИ и MО уже продемонстрировали огромный потенциал для улучшения различных методов визуализации данных. Некоторые компании используют эти методы, чтобы получить конкурентное преимущество, в то время как другие все еще взвешивают риски.

Интерактивная визуализация — одна из областей, где ИИ демонстрирует свой очевидный потенциал. Например, использование запросов к данным на естественном языке (NLQ) позволяет упростить процесс получения ценных инсайтов о скрытых в данных тенденциях. Вы можете предоставить соответствующие данные и попросить чат-бота на базе ИИ показать гистограмму, сравнивающую продажи прошлого года с продажами этого года. Такой упрощенный процесс делает аналитику данных более доступной для нетехнических пользователей.

Дополненная реальность (AR) и 3D-визуализация в сочетании с ИИ позволяют нам чувствовать себя как в видеоигре. AR накладывает данные на реальный мир, создавая захватывающий визуальный опыт. В частности, это полезно для визуализации географических данных. В то время как традиционные карты обеспечивают лишь вид сверху, картографические AR-системы используют существующие картографические технологии, такие как GPS, спутниковые снимки и 3D-модели, и объединяют их с данными в реальном времени. Например, функция Lens in Maps от Google использует ИИ и AR, чтобы помочь пользователям ориентироваться в окружающей обстановке, направляя телефон и получая мгновенную обратную связь о ближайших точках интереса.

Бизнес-пользователи оценят, как ИИ автоматизирует получение инсайтов с помощью генерации на естественном языке (NLG). Он преобразует данные в удобные для чтения отчеты и сводки и объясняет тенденции в данных и полученные инсайты на простом языке. Эти инсайты могут стать основой для визуализации данных. Например, специалисты по анализу данных могут использовать NLG для автоматической генерации отчетов бизнес-аналитики и выделения ключевых моментов и тенденций. Такие отчеты помогут заинтересованным сторонам быстрее разобраться в сложных данных.

Визуализация данных в реальном времени крайне важна для отслеживания последних тенденций и выявления аномалий для принятия быстрых решений. ИИ позволяет создавать информационные панели реального времени и интерактивные потоки данных, которые формируют динамическое представление данных, позволяя пользователям отслеживать изменения и реагировать на события «на лету». Эта техника может способствовать реализации множества бизнес-инициатив, таких как выявление мошенничества, анализ рыночных тенденций или мониторинг работы социальных сетей с помощью приборной панели.

Некоторые компании уже применяют эти технологии. Однако прежде чем они получат широкое распространение, необходимо решить ряд проблем.

Конфиденциальность и безопасность данных — горячие темы, когда речь заходит об ИИ. Использование ИИ для визуализации данных также ставит вопрос об этической ответственности и необходимости справедливого представления данных. К этим проблемам следует подходить очень серьезно.

Конфиденциальность данных должна быть на первом месте в списке приоритетов, наряду с прозрачностью источников и методов сбора данных. Использование общедоступных данных и тщательное изучение характера собранных данных может снизить количество случаев неправильного обращения с данными, связанных с конфиденциальностью. Риски безопасности можно свести к минимуму, используя надежные ИИ-инструменты, чтобы избежать дорогостоящих утечек данных.

Еще одна проблема — изолированность данных. Компании часто пытаются интегрировать данные из разных источников и различных внутренних бизнес-систем. Это усложняет визуализацию данных, поскольку информация может поступать в разных форматах и может быть плохо совместима. Еще одной проблемой может стать получение данных из различных подразделений. Изолированность данных является сложной проблемой, и оптимальное решение в каждом конкретном случае будет разным.

Наконец, демократизация данных, включая обучение пользователей, может стать большой проблемой для многих компаний. Даже основанные на ИИ методы визуализации все равно требуют технических знаний. Обеспечение того, чтобы каждый сотрудник организации понимал обширный контекст бизнес-данных и правильно их интерпретировал, создает много дополнительной работы для команд по работе с данными.

Мы живем в захватывающие времена, когда ИИ преобразует практически все, к чему прикасается. В области визуализации данных компании уже могут воспользоваться некоторыми преимуществами — автоматизированным получением инсайтов, улучшенной обработкой и очисткой данных, персонализацией и улучшенной совместной работой.

Вскоре мы можем ожидать еще более широкого внедрения ИИ, который стремительно развивает методы визуализации данных. Еще десять лет назад мы не могли себе представить, что NLQ, AR и 3D-визуализации, NLG и приборные панели реального времени могут иметь какое-то отношение к визуализации данных. Сегодня эти техники меняют наши представления о взаимодействии с данными.

Будущее визуализации данных — это динамика, адаптивность и удобство для пользователей. Однако мы должны сохранять бдительность и всегда понимать ограничения ИИ — утечки данных, неправильное обращение с частными данными и несправедливость алгоритмов — вот несколько проблем, которые необходимо учитывать, когда компании обращаются к аналитике данных на основе ИИ.

Источник: https://www.itweek.ru/bigdata/article/detail.php?random=8065&ID=230639