메트릭의 AI 시각화
1) AI 이미징 란 무엇입니까
메트릭의 AI 시각화는 모델 (ML/LLM) 이 자동으로 사용되는 윤곽입니다
1. 적절한 그래프 유형과 축을 선택합니다
2. 하이라이트 패턴/이상/트렌드 골절,
3. 설명 텍스트 (통찰력/내러티브) 를 공식화하고
4. 행동 제안 (다음 최고의 행동),
5. 사용자와 장치의 컨텍스트에 대한 뷰를 조정합니다.
목표는 질문마다 경로를 단축하는 것입니다: 수동 차트 선택이 적고 검증 가능한 의미.
2) 손바닥에있는 건축
1. 시맨틱 레이어: 메트릭/치수의 균일 한 정의 (용어집, 공식, 집계, 액세스).
2. NL → 쿼리는 자연어 쿼리를 SQL/SPARQL/DSL로 변환합니다.
3. 쿼리 → Viz: 그래픽 문법 및 매개 변수의 자동 선택 (축, 로그 스케일, 색상/모양/크기).
4. 통찰력 엔진: 이상 감지, 중단 점, 계절성, 인과 힌트; 신호 우선 순위.
5. 내러티브: 값과 신뢰 구간을 참조하여 실제 텍스트를 생성합니다.
6. RAG: 데이터/구성 카탈로그 (메타 데이터, 비즈니스 규칙) 와 혼합 된 컨텍스트.
7. 정책 가드 레일: 개인 정보 보호/액세스/마스킹, 번호 및 참조 검증.
8. 배송: 웹 위젯, 모바일 카드, DVD/스냅 샷, CRM/슬랙의 웹 후크.
3) 그래프 및 자동 선택 문법
원칙:- 시간 → 선/영역; 카테고리 (λ8) → 열/타일; 순위 → bar/leadboard; 분포 → 히스토그램/바이올린/상자; 산란/히트 맵 → 상관 관계.
- 지수 성장시 로그 축; 분수에서 정규화 (%); 작은 배수-많은 에피소드가있을 때.
- 색상 선택: 상태에 대한 시맨틱 팔레트; 주문 및 범주 채널 모두 색상
- 서명은 의미 만 가지고 있습니다. "잉크" 를 최소화합니다.
yaml chart:
mark: line encoding:
x: {field: dt, type: temporal, timeUnit: day}
y: {field: ggr, type: quantitative, aggregate: sum}
color: {field: region, type: nominal, legend: top, limit: 6}
transforms:
- filter: "dt >= now()-90d"
- calculate: {expr: "rolling_mean(ggr,7)", as: "ggr_7d"}
annotations:
- rule: {type: "changepoint", method: "cusum"}
- band: {type: "confidence", metric: "ggr", level: 0.9}
interactions: {tooltip: true, zoom: "x", brush: "x"}4) NL → Viz: 질문에서 일정까지
의도 구문 분석: 메트릭, 섹션, 기간, 필터, 집계.
시맨틱 레이어의 검증: 필드/공식 만 허용됩니다.
처리 후: 필드 유형 및 카디널리티 별 차트 선택, 자동 임계 값 비닝/샘플링.
피드백: 신뢰를 구축하기 위해 SQL/DSL 및 데이터 다운로드 (마스크) 를 표시하십시오.
yaml ask: "Покажи GGR по странам за 90 дней, выдели резкие изменения"
metric: ggr dims: [country, dt]
filters: {dt: "last_90d"}
viz_hint: "line + changepoints"5) 통찰력 엔진: "의미" 를 생성하는 방법
신호:- Anomalies: STL 분해, ESD/Prophet, BOCPD; 라벨 방향/크기/신뢰.
- 동향 골절: CUSUM/Chow 테스트; 지역 퇴보.
- 계절성/캠페인: "휴일 대 정규 일" 비교, 기준선 향상.
- 드라이버 세그먼트: 표 회귀 또는 그라디언트 부스팅에 대한 Shapley/기능의 중요성.
- 인과 신호: 수반되는 변화 (관찰 내) 의 표시 + "이것은 상관 관계입니다".
1. 비즈니스 메트릭에 미치는 영향, 2) 효과 강도, 3) 참신, 4) 신뢰.
6) 이야기 (텍스트) 세대
요구 사항: 숫자와 날짜가있는 사실, 비교 기준의 표시, 용어의 정확성.
템플릿:7) 상황 적응 (개인화)
역할: C- 레벨 - KPI 카드 및 내러티브; 관리자-삭감 및 경고; 분석 - SQL/DSL 및 모델 매개 변수.
장치: 모바일의 컴팩트 한 스파크 라인, 데스크톱의 전체 비즈.
지리/언어/통화/시간대-자동.
8) 설명 가능성과 신뢰
그래프의 각 서명은 클릭 가능합니다 → 계산 (수식, 집계, 필터) 을 나타냅니다.
통계적 불확실성 (신뢰 막대, 오류 막대) 을 나타냅니다.
LLM 설명: 메타 데이터 별 RAG, 소스 별 숫자 조정 (금액/범위 확인).
로그 변경: 수식, 데이터 세트, 차트 버전.
9) 시각화 품질 및 SLO
성공적인 NL 요청의 대기 시간 p95 렌더링, 타임 투 퍼스트 통찰력.
설명 가능성 점수 (내러티브에 숫자/링크/CI가 있음).
정확성 NL → SQL (예: 참조 쿼리의 정확한 일치).
접근성: 대비, 고도 텍스트, 키보드, 색맹 모드.
10) 가용성 (A11y) 및 UX 패턴
색상 인식에 의존하지 않는 색상 팔레트; 복제 색상 형태/패턴.
그래프 옆의 텍스트 대안 및 데이터 테이블보기.
포커스 트랩, 합리적인 탭 순서; 축을 깨지 않고 스케일링.
11) 보안 및 개인 정보 보호
툴팁의 요청 및 데이터 수준에서 RLS/CLS.
재 식별을 피하기 위해 드문 범주에 대한 마스킹/바이닝.
NL 질문 로그-PD 안전: 잠재적 PII의 토큰 화/개정.
워터 마크 및 버전 메타 데이터를 사용하여 스크린 샷을 내보내십시오.
12) 경제와 비용
비용 인식: 캐싱 타일/결과, "핫" 매장 구체화, 미리보기 샘플링.
"무거운" NL 요청 (스캔 캡) 의 제한으로 인해 대규모 시리즈의 렌더링이 지연되었습니다.
밤에 기본 감지 + 무거운 오프라인 등급을위한 저렴한 모델.
13) 안티 패턴
"자동 차트는 항상 옳습니다. "유형/카디널리티/메트릭 로직의 검증이 필요합니다.
잉크가 너무 많습니다. → 왜곡이 필요없는 복잡한 3D/이중 축.
불확실성이 없습니다. 가사는 "범주 적" 이지만 오해의 소리가납니다.
시맨틱 레이어가없는 NL → SQL. 취약성 및 집계 오류.
숫자를 참조하지 않고 마법의 통찰력. 악기의 불신과 포기.
14) 구현 로드맵
1. 기초: 의미 계층, 지표 용어집, 액세스 (RLS/CLS), NL → SQL의 테스트 세트.
2. MVP NL → Viz: 상위 10 개 질문, 문법 자동 차트, 유형/카디널리티 검증.
3. 통찰력 엔진: 이상/중단 점, 우선 순위, CI의 기본 내러티브.
4. RAG & Trust: 메타 데이터/공식 연결, UI의 증거 로그.
5. A11y 및 모바일: 적응 형 카드, 대체 텍스트, 대비/키보드.
6. FinOps: 캐시/물질화, 스캔 제한, 로드 프로파일.
7. 스케일: 역할 별 개인화, 시나리오 NLG 템플릿, CRM 통합/경고.
15) 시험판 점검표
- 측정 및 치수는 시맨틱 레이어에 설명되어 있습니다. SELECT는 허용되지 않습니다.
- 자동 차트 선택은 유형/카디널리티/규칙에 따라 검증됩니다.
- 이야기에는 숫자, 비교, 기준 및 신뢰 범위가 포함됩니다.
- 오류 막대 (해당되는 경우) 가 포함됩니다.
- NL → SQL/DSL은 벤치 마크를 통과합니다. 사용자에게 SQL을 보여줍니다.
- RLS/CLS 및 마스킹 작업 툴팁/내보내기.
- A11y: 대비, alt 텍스트, 탭 탐색, 색맹 모드.
- 캐시/물질화/스캔 제한 구성; SLO/비용 패널이 수집되었습니다.
- 공식/차트 버전 로그; 버튼은 "통찰력에 대해 불평합니다".
16) 미니 템플릿
16. 1 자동 착용 일정 정책
yaml auto_chart_policy:
time_series: ["line","area"]
categories_max: 8 distribution: ["histogram","boxplot"]
correlation: ["scatter","heatmap"]
choose_log_scale_if: growth_rate>0.15/week small_multiples_if: series_count>616. 통찰력 카드 2 개
yaml insight:
id: "ggr_tr_spike_2025_10_12"
metric: ggr segment: {country: "TR", device: "Android"}
change: {type: "wow", delta_pct: 12.4, ci95: [9.8,14.7]}
drivers: ["Sports +18%", "Slots +7%"]
confidence: 0.86 actions: ["увеличить лимит кампании TR Android на 10%"]
disclaimer: "наблюдение, не доказанная причинность"16. UI에서 NL → SQL의 3 가지 예 (백라이트)
sql
-- Вопрос: "Как менялся ARPPU по устройствам за 30 дней?"
select dt::date as dt, device_os, avg(revenue_per_payer) as arppu from mart_daily_player where dt >= current_date - interval '30 day'
group by 1,2 order by 1,2;16. NL → Viz 용 테스트 키트 4 개
yaml tests:
- ask: "Покажи распределение депозитов за неделю"
expect:
chart: "histogram"
binning: true field: "deposit_amount"17) 결론
메트릭의 AI 시각화는 "영리한 그림" 이 아니며 프로세스를 통해 시맨틱 레이어 → NL → 쿼리 → Viz → 통찰력 엔진 → 설명 가능한 내러티브 → 행동 및 신뢰 제어. 올바른 가드 레일 (개인 정보 보호, 숫자 확인, 불확실성, A11y, FinOps) 을 통해보고를 운영 솔루션으로 전환하고 분석 속도를 높이며 조직 전체의 데이터 작업 문화를 높입니다.