克服数据可视化障碍并解决AI的下降

根据大数据LDN的最新调查，数据可视化仍然是实现业务目标的最大障碍之一，并且AI和ML的使用已大大减少。但是，这是什么原因呢?根据大数据LDN和Cloudera的调查(第四次工业革命)，数据可视化仍然是实现45%数据领导者业务目标的最大障碍，但紧接着是无法理解洞察力对业务的影响(34% )，而英国组织去年对AI和机器学习的使用减少了21%。

到底是怎么回事?CIO和数据领导者如何克服这一数据可视化障碍，为什么现在的技术AI(和ML)的使用率下降了?

为了进一步剖析这些领域，Information Age与Cloudera全球战略与转型总经理，常务董事Abhas Ricky进行了交谈。

数据可视化

数据可视化很重要，因为它是数据的图形表示-它有助于数据领导者讲故事，并将该消息传达给企业中的其他利益相关者。

但是，“如果领导者在微观层面上不了解与数据环境中的特定投资或项目相关的业务成果，那么很难讲这个故事，” Ricky解释说。“数据可视化是其中的关键方面，因为它是讲故事的方法。这是一种呈现更大愿景的方式，并以指标和事实为后盾以产生见解。”

尽管如此，数据可视化仍然阻碍着数据领导者实现其业务目标。数据表示并没有令人信服地传达出来，决策者对于它们与业务数据的交互方式要求新的标准。

根据Ricky所说，“当今的根本问题是a。)人们对ROI并不了解，b。)即使您了解，在大多数情况下，您对ROI的了解也不多。重新影响或引入，因为每个人都陷入了更大的业务问题。但实际上，您只是通过特定项目，特定技术或特定供应商来解决其中的一小部分。”

微软Azure数据公司副总裁Rohan Kumar还提供了一些有关数据可视化挑战的见解。

他说：“可视化的挑战在于，只有这么多的用户才能可视化来自您的ERP或CRM系统以及数据仓库中的IoT设备的数据集。资源通常会在单个工作群集中用完。”