В сегодняшнюю цифровую эпоху данные имеют решающее значение. Они являются движущей силой инноваций, роста и принятия решений. Но одних данных недостаточно. Нам необходимо понять их, чтобы найти скрытые закономерности, тенденции и идеи, которые помогут нам лучше понять мир.
Именно здесь на помощь приходит визуализация данных – представление данных с помощью обычной графики, такой как диаграммы, графики, инфографика и даже анимация. Эти визуальные представления информации в простой для понимания форме передают сложные взаимосвязи между данными и основанную на данных информацию.
Однако ИИ значительно улучшил визуализацию данных. Он не только может помочь выявить ценную информацию, но и сделать это быстро, выступая в качестве партнера и второго пилота для ученых, работающих с данными.
В целом, инструменты искусственного интеллекта могут революционизировать наш подход ко многим рабочим процессам, не в последнюю очередь позволяя всем нам работать более эффективно. Фактически, 70% первых пользователей Microsoft Copilot сообщили о повышении производительности. Для специалистов по обработке данных такая повышенная производительность может радикально переосмыслить способы обработки, визуализации и использования данных для принятия стратегических решений.
Имея это в виду, давайте рассмотрим некоторые способы использования ИИ для улучшения визуализации данных. Мы также выясним, что вам нужно учитывать для вашего бизнеса, и кратко рассмотрим, как может выглядеть будущее науки о данных для британского бизнеса.
Директор бизнес-группы Azure, Microsoft UK.
Содержание
Оптимизируйте анализ данных с помощью ИИ
Визуализация данных когда-то была прерогативой экспертов и формального анализа данных, но в эпоху искусственного интеллекта она стала инструментом и фундаментальным навыком, доступным каждому. Тем не менее, ИИ создал совершенно новый мир возможностей для опытных аналитиков данных.
ИИ может помочь оптимизировать процесс визуализации данных, автоматизируя некоторые утомительные и повторяющиеся задачи, такие как очистка, предварительная обработка и форматирование данных. Поскольку ИИ автоматизирует рутинные задачи, ученые, работающие с данными, в конечном итоге могут работать более эффективно. Они могут уделять больше времени анализу стратегии и решению проблем, максимизируя их эффективность и сводя к минимуму традиционный ручной труд, что, скорее всего, также сделает их работу более полезной.
При работе с такими большими объемами данных ошибки неизбежны, но ИИ может выступать в качестве страховочной сети, улавливая крошечные ошибки, которые человек может упустить. Это может помочь улучшить качество и надежность результатов, а также уменьшить количество человеческих ошибок, предвзятости и непоследовательности. Работая вместе, ИИ может помочь ученым, работающим с данными, проверять и проверять результаты визуализации данных, а также предоставлять доверительные интервалы и меры неопределенности.
Автоматизируйте и персонализируйте визуализацию данных
ИИ также может помочь ученым, работающим с данными, изучить новые и инновационные перспективы визуализации данных, создавая новые и разнообразные варианты визуализации, а также комбинируя и интегрируя различные методы и способы визуализации. Она также может работать с учеными, работающими с данными, чтобы персонализировать и настраивать результаты визуализации данных, а также улучшить эстетику и привлекательность визуализируемых данных. В недавней статье Microsoft Research описано, как исследователи разработали новый инструмент Data Formulator на базе искусственного интеллекта, который упрощает процесс создания визуализаций, позволяя аналитикам данных определять концепции данных с помощью естественного языка или примеров, которые инструмент затем преобразует их в структурированные данные для дальнейшего использования. визуализация в различных форматах.
Мы также знаем, что люди понимают информацию по-разному. Некоторые предпочитают наглядные пособия, другие любят письменные объяснения, а некоторые лучше всего учатся на практике. Инструменты искусственного интеллекта могут адаптироваться к этим предпочтениям и сделать данные более понятными для всех. Например, ИИ может создавать сводки визуализации данных на естественном языке и предоставлять текстовые объяснения ключевых результатов и идей. ИИ также может предоставлять предложения и рекомендации по лучшим типам визуализации для различных сценариев данных и аудиторий. Например, ИИ может помочь аналитикам данных выбрать наиболее подходящие диаграммы, цвета и макеты для эффективной передачи своего сообщения.
Убедитесь, что ваша компания готова воспользоваться этой возможностью.
Согласно исследованиям Viser и Censuswide, правильно выполненное внедрение ИИ может сэкономить вашим сотрудникам более 390 часов работы в год или почти 2 часа в день.
Чтобы убедиться, что ваш бизнес готов воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта и визуализации данных, вам необходимо предпринять несколько шагов для подготовки ваших данных, ваших людей и ваших целей.
— Инвестируйте в качество данных и управление ими: ИИ и визуализация данных полагаются на точные, последовательные и надежные данные. Вам необходимо инвестировать в нужных людей и технологии, чтобы ваши данные были хорошо структурированы, хорошо документированы и хорошо управлялись, чтобы вы могли избежать ошибок, несоответствий и предвзятости в своем анализе и представлении.
— Обучайте и повышайте квалификацию своих сотрудников: искусственный интеллект и визуализация данных требуют сочетания технических, аналитических и творческих навыков. Вам необходимо предоставить своим сотрудникам инструменты, обучение и поддержку, необходимые им для эффективного и этического использования искусственного интеллекта и визуализации данных. Вам также необходимо развивать культуру любознательности, сотрудничества и экспериментирования, чтобы ваши сотрудники могли исследовать новые возможности и получать информацию с помощью данных.
— Определите и согласуйте свои цели: искусственный интеллект и визуализация данных могут помочь вам достичь различных целей, таких как: Б. для повышения эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов или открытия новых возможностей. Вам необходимо четко определить и согласовать свои цели, а также измерить свой прогресс и влияние с помощью соответствующих показателей.
Будущее визуализации данных с помощью ИИ
ИИ также может открыть новые возможности для будущего. Искусственный интеллект и визуализация данных не являются статичными областями. Они постоянно развиваются и внедряют инновации, создавая новые возможности и проблемы для анализа данных и коммуникации в разных отраслях.
Используя дополненную реальность (AR) и виртуальную реальность (VR), вы можете создавать захватывающие и увлекательные возможности работы с данными, где пользователи могут взаимодействовать с данными в трехмерной среде. Например, AR и VR можно использовать вместе с ИИ для визуализации пространственных данных, таких как карты, здания и ландшафты, или для моделирования таких сценариев, как изменение климата, стихийные бедствия и городское планирование. Эти приложения могут оказать существенное влияние на различные отрасли, такие как туризм, образование, здравоохранение и развлечения.
Генеративно-состязательные сети (GAN) — это тип искусственного интеллекта, который может генерировать реалистичные и новые изображения, видео и звуки на основе данных. Например, GAN можно использовать для создания синтетических данных в целях обучения и тестирования или для создания художественных и творческих визуализаций данных, таких как картины, музыка и анимация. Эти приложения можно использовать в различных областях, таких как искусство, дизайн, мода и средства массовой информации. Наконец, еще одно будущее применение — объяснимый ИИ (XAI), отрасль ИИ, целью которой является сделать системы ИИ более прозрачными, интерпретируемыми и понятными.
Например, XAI можно использовать для объяснения и обоснования решений и действий моделей ИИ или для выявления ограничений и предвзятости систем ИИ. Эти приложения могут оказать важное влияние на различные сектора, такие как финансы, юриспруденция, безопасность и этика. Это было важно для Microsoft с самого начала нашего пути в области ИИ, когда мы опубликовали наши новаторские стандарты ответственного ИИ.
В конечном счете, искусственный интеллект и визуализация данных — это две мощные силы, которые могут улучшить наше понимание и передачу данных, а также открыть новые возможности и возможности для специалистов по данным и индустрии визуализации данных в целом. Объединив сильные стороны искусственного интеллекта, такие как автоматизация, настройка и инновации, с сильными сторонами визуализации данных, такими как ясность, вовлеченность и доступность, мы можем раскрыть весь потенциал данных в разных отраслях.
ИИ может помочь нам повысить производительность, персонализацию и возможности визуализации данных в будущем, делая данные более значимыми и удобными для использования для всех. Искусственный интеллект и визуализация данных — это не просто инструменты, а партнеры в нашем стремлении понять мир вокруг нас. Как гласит известная поговорка: «Увидеть – значит поверить». А благодаря искусственному интеллекту и визуализации данных мы можем видеть больше, понимать больше и делать больше с данными.
Мы перечисляем лучших конструкторов веб-сайтов с искусственным интеллектом.
Эта статья была создана в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах в области технологий сегодня. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, узнайте больше здесь:
