Dane i dane wywiadowcze

Praktyczny przewodnik po projektowaniu telemetrii i kolekcji wydarzeń w ekosystemie iGaming: taksonomia i schematy, oprzyrządowanie klienta i serwera, OpenTelemetry, identyfikatory i korelacje, pobieranie próbek danych i jakość, prywatność i minimalizacja PII, transport i buforowanie, niezawodność i idempotencja, obserwowalność i SL O, deski rozdzielcze i plan realizacji.

Praktyczna architektura i wzory do przetwarzania sygnału w czasie rzeczywistym w iGaming: źródła i taksonomia zdarzeń, CEP i agregacje stanowe (funkcje okienne, znaki wodne, późne dane), wzbogacanie i deduplicacja, wykrywacze przeciwpiechotne i RG, funkcje online i modele punktacji, gwarancje dostawy i poręczenie, skalowanie i koszty, obserwowalność i SLO, deski rozdzielcze, bezpieczeństwo oraz prywatność, RACI i mapa drogowa wdrażania z przykładowymi schematami i pseudo kodem.

Praktyczny przewodnik po wzbogacaniu danych dla ekosystemu iGaming: źródła i rodzaje sygnałów wzbogacających (FX/geo/ASN/urządzenia, KYC/RG/AML, treści i katalogi), gazociągi offline i strumieniowe (wyszukiwanie, łączenie, funkcje UDF/ML), waluta normalizacji i timezon, prywatność PII i minimalizacja, zasady jakości i DQ, obserwowalność i rodowód, koszty i SLO, wzorce architektury (wyszukiwanie wymiarów, sklep z funkcjami, wzbogacanie async), przykłady SQL/YAML/pseudokode, RACI i plan działania.

Praktyczna metodologia budowania strumieniowej i strumieniowej analityki dla iGaming: ingest → shina → obrabotka → obsługa architektury, okien i znaków wodnych, CEP i stanowczej agregacji, dokładnie raz/idempotencja, schematy i kontrakty, prezentacje w czasie rzeczywistym i ClickHouse/Pinot/Druid, obserwowalność i SLO, prywatność i regionalizacja, inżynieria kosztowa, RACI i mapa drogowa, z przykładami SQL/pseudokodów.

Praktyczny przewodnik po przetwarzaniu danych wsadowych dla platformy iGaming: spożycie → lakehouse → orkestratsiya → architektura witryny, przyrostowe pliki do pobrania i CDC, SCD I/II/III, zasypka i regeneracja, kontrola jakości (DQ-as-code), prywatność danych i pobyt, optymalizacja kosztów i wydajności, obserwowalność i SLO, programy/umowy, przykłady SQL/YAML i plan działania.

Pełny przewodnik po analizie w czasie rzeczywistym dla ekosystemu iGaming: sprawy biznesowe (AML/RG, operacyjne SLA, personalizacja produktu), połknięcie → shina → architektura odniesienia strumienia - obrabotka → prezentacje w czasie rzeczywistym, CEP i agregacje statyczne, znaki wodne/późne dane, online Sklep wzbogacania i funkcji, metryki i SLO, obserwowalność i inżynieria kosztów, prywatność i rezydencja, szablony SQL/pseudokode, RACI i mapa drogowa wdrażania.

Porównanie Stream and Batch Analysis Przewodnik dla iGaming: Architektury (Lambda/Kappa/Lakehouse-Hybrid), Okna i znaki wodne vs przyrosty i CDC, CEP/stateful-aggregations vs SCD i migawki, Lato/Kompletność/Koszt, DQ i odtwarzalność, prywatność i rezydencja, wzorce użytkowania (AML/RG/SRE/produkt/raportowanie), matryce rozwiązań, przykłady SQL/pseudokode, mapa drogowa, RACI i listy kontrolne.

Pełny przewodnik aplikacji ML w iGaming: kluczowe przypadki (LTV/black, personalizacja, przeciwdziałanie oszustwom/AML, Responsible Gaming), dane i funkcje, punktacja online i offline, sklep funkcyjny, MLOp (eksperymenty, CI/CD/CT, monitorowanie i dryfowanie), mierniki offline/online, testy A/B i podejścia przyczynowe, prywatność i zgodność, architektura surfingu (partia/w czasie rzeczywistym), inżynieria kosztów, RACI, mapa drogowa i przykłady SQL/pseudokodów.

Poradnik porównawczy i praktyczny do podejść nadzorowanych/niezabezpieczonych dla iGaming: kluczowe przypadki (LTV/black, anti-fraud/AML, RG, personalizacja), wybór zadań i metryki, algorytmy (klasyfikacja/regresja, klastrowanie/anomalie/redukcja wymiarów), półinstrumentowane, aktywne uczenie się, przygotowanie funkcji i czas, offline/online surfing i monitoring dryfowania, prywatność i zgodność, inżynieria kosztów, RACI, mapa drogowa, listy kontrolne i przykłady SQL/pseudokode.

Poradnik praktyki RL (odnowienie nauki) dla iGaming: Przypadki (personalizacja, optymalizacja bonusu, zalecenia gry, polityka operacyjna), Bandyci/Bandyci kontekstowi/Slate-RL, Offline/Batch-RL, Bezpieczne limity (RG/AML/Zgodność), Nagrody, i przyczynowe - ocena, symulatory i metody kontrfaktyczne (IPS/DR), MLOp i obsługa (online/near-real-time), mierniki i A/B, inżynieria kosztów, RACI, mapa drogowa i listy kontrolne.

Praktyczny przewodnik po tworzeniu i wyborze iGaming: dyscyplina w czasie, okna i agregacje (R/F/M), kategoryczne kodowanie (TE/WOE), czasowe/wykres/NLP/geo-funkcje, anty-leukage i pojednanie online/offline, Funkcja Przechowywanie i testowanie równoważności, wybór (filtr/wrapper/wbudowany, SHAP/IV/MI), stabilność i dryfowanie, inżynieria kosztów (opóźnienie/koszt na cechę), RACI, mapa drogowa, listy kontrolne i przykłady SQL/YAML/pseudokode.

Model ML monitorowanie playbook w iGaming: SLI/SLO i metryki operacyjne, kontrola dryfu danych/prognozy (PSI/KL/KS), kalibracja (ECE), stabilność progowa i oczekiwany koszt, pokrycie i błędy, analiza plasterków/uczciwości, etykiety online i opóźnione etykiety, wpisy i tablice startowe, deski rozdzielcze (Prometheus/Grafana/OTel), audyt/PII/rezydencja, RACI, mapa drogowa i lista kontrolna gotowości produkcji.

Praktyczne odtwarzanie na projektowaniu i automatyzacji rurociągów AI/ML w iGamingu: orkiestra (Airflow/Argo), rurociągi danych i funkcje (Sklep Funkcyjny), CT/CI/CD dla modeli, rejestrów i polityk promocyjnych, automatyczne przekwalifikowanie przez dryfowanie, testy równoważności online/offline, bezpieczeństwo (PII/rezydencja), RACI, mapa drogowa, listy kontrolne i przykłady (DAG, YAML, pseudokoda).

Kompletny przewodnik rozpoznawania wzorców: typy zadań (klasyfikacja, klastrowanie, segmentacja, sekwencje), reprezentacje i cechy danych, metody sieci klasycznej i neuronowej (SVM, zespoły, CNN/RNN/Transformer, GNN), wskaźniki jakości, interpretacja, solidność oraz Praktyki MLOp w zakresie wdrażania i monitorowania w prode.

Przewodnik systemu dla KPI i wskaźników: rodzaje mierników (North Star, result/process, guardrail), formuły i normy, ustawienie celów (SMART/OKR), normalizacja i sezonowość, stabilność statystyczna, podstawy porównawcze (wewnętrzne/zewnętrzne), deski rozdzielcze, cykle przeglądowe i anty wzory (Goodhart).

Praktyczny przewodnik po segmentacji danych: cele i typy segmentów (RFM, kohorty, zachowanie, wartość, segmenty ryzyka), metody (zasady, klastry, czynniki/osadzanie, nadzorowanie segmentacji), wskaźniki jakości i stabilności, walidacja A/B, wdrożenie operacyjne, monitorowanie dryfu i etyka.

Praktyczny przewodnik po wizualizacji danych: cele i publiczność, dobór wykresu, skład i kolor, opowiadanie i adnotacje, projektowanie deski rozdzielczej, wskaźniki czytelności, dostępność, anty-wzory oraz wskazówki dotyczące produktu i produkcji.

Praktyczny przewodnik po architekturze metryki: od definicji i wersji do obliczeń (partia/strumień), warstwa semantyczna i katalog, kontrola jakości, świeżość SLO, bezpieczeństwo i audytor śladu. Szablony „mierniki paszportowe”, „kontrakt źródłowy”, listy kontrolne wydawania i obsługi.

Praktyczny przewodnik po hierarchii wskaźników: jak wybrać North Star, rozłożyć go na drzewo kierowcy, podłączyć mierniki bariery, cele kaskadowe według poziomów organizacji (OKR/KPI), uzgodnić formuły w warstwie semantycznej, ustawić świeżość SLO i zbudować jeden cykl przeglądu i mierniki rozwoju.

Praktyczny przewodnik korelacji i związku przyczynowego: kiedy korelacja jest wystarczająca, jak zidentyfikować przyczynowość (testy A/B, DAG, tylne/przednie drzwi, IV, DiD, RDD, kontrola syntetyczna), jak pracować z konfounderami, zderzakami i paradoksem Simpsona i jak stosowanie metod przyczynowych w obrocie produktem i ML.

Schemat sygnału do końca „Sygnał → Zmysł → Zdecyduj → Act → Dowiedz się”: zbieranie i normalizacja sygnału, dedup i priorytetyzacja, kontrola przyczynowości, wybór zasad (zasady/modele/bandytów), orkiestra działań, poręcze i histereza, pomiar efektów i zamknięcie sprzężenia zwrotnego. Szablony artefaktów, wskaźniki jakości i listy kontrolne.

Praktyczny przewodnik dla prognozowania KPI: ustawienie zadań, przygotowanie danych, rozkład i regresory (wakacje, promocje), wybór modelu (ARIMA/ETS/Prophet, GBM/NN, hierarchiczny i probabilistyczny), wskaźniki jakości i backtesting, modelowanie scenariuszy, kalibracja odstępów, procesy MLOp, monitorowanie i zarządzanie.

Praktyczny przewodnik po modelowaniu ryzyka: mapa zagrożenia i KRI, modele częstotliwości i ciężkości (Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto), procesy złożone i LDA, EVT (GEV/GPD) i grube ogony, Korelacje i kopule, testy i scenariusze warunków skrajnych, Bayt es i Monte Carlo, VaR/CVaR, limity i RAROC, zarządzanie modelami, monitorowanie dryfów i runibooki.

Praktyczny przewodnik po analizie konwersji: jak prawidłowo odczytać lejki i współczynniki, ustawić „poprawne mianowniki” i okna czasowe, wykluczyć boty i duplikaty, zbudować kohorty i segmenty, skojarzyć konwersję z LTV/CAC/ROMI, przeprowadzić eksperymenty i uniknąć typowych pułapek. Szablony paszportów metrycznych, pseudo-SQL i list kontrolnych.

Praktyczny przewodnik po systemach rekomendacji budowlanych: przestrzeń danych i atrybutów, architektura (recall kandydata → ranking → re-ranking świadomy polityki), modele (oparte na treści, filtrowanie współpracy, faktoryzacja/osadzanie, sieci LTR/neuronowe, sesja, bandyci kontekstowi i RL), cele i ograniczenia (wartość, dywersyfikacja, sprawiedliwość, RG/zgodność), mierniki offline/online, A/B i ocena przyczynowa, MLOp/obserwowalność, anty-wzorce i listy kontrolne.

Praktyczny przewodnik po profilowaniu graczy: cele i aplikacje (UX, personalizacja, ryzyko/zgodność), źródła danych i tożsamości, cechy i wzorce behawioralne (RFM, sesje, treść), techniki segmentacji (zasady, klastry, osadzanie, Skłonności, Uplift), Paszporty profilowe i tabele decyzji, Prywatność/Etyka/RG, Monitorowanie i dryfowanie, MLOps-operation. Pseudo-SQL i wzory artefaktów.

Praktyczny przewodnik do pracy z sygnałami behawioralnymi: co zbierać (sesje, kliknięcia, przewijanie, czas zamieszkania, trajektorie), jak normalizować i oczyszczać (idempotencja, anty-boty, PIT), zmieniać znaki (okna 5m/1h/24h, sekwencje, kolumny), mierzyć jakość (ważności, uwagi, intencji), ochrony prywatności i bezpiecznego stosowania w produktach, analityce i ML.

Praktyczny przewodnik po budowaniu Lineage danych w sekcji „Dane i inteligencja”: poziomy (biznesowe, techniczne, kolumna), łącze końcowe od źródeł do modeli ML, wydarzenia i kontrakty, glosariusz i metadane, wizualizacja wykresu, analiza wpływu, świeżość i jakość SLO/SLI, skrypty dla iGaming (KYC/AML, rundy gry, płatności, Responsible Gaming), szablony artefaktów i mapa drogowa realizacji.

Praktyczny przewodnik po etyce danych w dziale Dane i Inteligencja: zasady (korzyści, niezagrożenie, uczciwość, autonomia, odpowiedzialność), przejrzystość dla graczy i organów regulacyjnych, uczciwa personalizacja i marketing bez manipulacji, zgoda i minimalizacja danych, praca z grupami wrażliwymi, wyjaśnienie ML (karty modelowe, oświadczenia o danych), uczciwość mierniki, szablony zasad i listy kontrolne do wdrożenia

Tokenizacja danych i inteligencji Jak prowadzić: Jakie żetony są i jak różnią się od szyfrowania, Opcje (skarbiec oparty, vaultless/FPE), Systemy detokenizacji, Rotacja i kluczowy cykl życia, Integracja z KYC/AML, Płatności i dzienniki, Polityka dostępu i audyt, Wydajność i odporność, Metryka i realizacja mapy drogowej. Z wzorami artefaktowymi, RACI i anty-wzorcami.

Pełny przewodnik ochrony danych w danych i danych wywiadowczych: model zagrożenia, szyfrowanie tranzytu i przechowywania (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), zarządzanie kluczami (KMS/HSM, rotacja, split-key, koperta), tajemnica zarządzanie, podpisywanie i integralność (HMM AC/ECDSA), tokenizacja i maskowanie, sanitarność DLP i dziennika, kopia zapasowa i DR, dostęp i audyt (RBAC/ABAC, JIT), zgodność i prywatność, wskaźniki SLO, listy kontrolne, RAIT CI i plan działania na rzecz wdrożenia. Koncentrując się na przypadkach iGaming: KYC/AML, płatności, imprezy gier, Responsible Gaming.

Przewodnik po praktyce audytu i weryfikacji danych i danych wywiadowczych: dzienniki audytu (kto/co/kiedy/dlaczego), kontrole integralności i podpisu, polityka zmian (SEMVER dla schematów i sklepów), podróże w czasie i migawki, SCD/CDF, ewolucja kontraktów schematów, zmieniony sklep funkcyjny i ML modele, procedury rollback/backfill, RACI, mierniki SLO, listy kontrolne i mapa drogowa. Przykłady dla iGaming: edycje GGR, korekty retro dostawcy paszy, raportowanie KYC/AML i RG.

Poradnik Praktyczny w zakresie danych i inteligencji: Źródło do deski rozdzielczej/ML Wartość przepływu, Rozwój zorientowany na kontrakt, CI/CD dla danych, Testowanie (DQ/Schematy/Regresja), Orkiestra i Obserwowalność, Zarządzanie incydentami, Katalogi & Lineage, Zarządzanie środowiskiem, Wydania (niebiesko-zielony/kanaryjski), Bezpieczeństwo & Dostęp, SLO metryki, wzory artefaktów, listy kontrolne, i mapa drogowa. Z przykładami dla iGaming (KYC/AML, płatności, imprezy gier, RG, marketing).

Kompletny przewodnik po danych i inteligencji NLP: zbieranie i normalizacja tekstu, wielojęzyczność i slang, oczyszczanie i rewizja PII, tokenizacja/lemmatyzacja/morfologia, reprezentacje i osadzanie wektorów, modelowanie tematyczne i klasyfikacja, Extraction Entity/Relationship, Search (BM25 + Vector, RAG), Podsumowanie, Q&A i chatbots, moderowanie/toksyczność, OCR/ASR → tekst, wskaźniki jakości i MLOp, prywatność/DSAR/etyka, szablony rurociągów i mapa drogowa. Z naciskiem na iGaming: wsparcie i czaty, App Store/Google Play opinie, zasady premii, ryzyka RG/AML, wiadomości dostawcy i warunki płatności.

Informatyczna praktyka aplikacji wizji Przewodnik w zakresie danych i inteligencji: KYC/OCR i los, przeciwdziałanie oszustwom (boty/multi-konto), baner/moderowanie wideo, kontrola UI/QA, analityka strumieniowa (eSports/streamers), odpowiedzialna reklama (RG), ochrona marki, A/Kreatywne, syntetyczne generowanie danych, wskaźniki jakości, prywatność/biometria/DSAR, architektury (na urządzeniu/na krawędzi/w chmurze, TEE), MLOp, SLO i mapa drogowa. Z naciskiem na platformy wielu marek i wielu jurysdykcji.

Kompletny przewodnik po modelach multimodalnych w danych i inteligencji: Skrypty dla iGaming (KYC/los, modyfikacja kreatywna, analiza strumienia, RG/anti-fraud, wsparcie), Architektura (CLIP-like, Encoder-Decoder, Perceiver, LLLM-as-orkiestrator), dane i znaczniki (synchronizacja trybów, syntetyka, wydanie PII), wyrównanie (kontrastowe, ITC/ITM, dostrajanie instrukcji), prywatność/biometria/DSAR, mierniki i poziomy odniesienia, MLO ps (rejestr, kanaryjski, dryf), koszt/opóźnienie (kwantyzacja, pamięć podręczna, routing), szablony API i SLO, listy kontrolne i mapa drogowa.

Praktyczny przewodnik po klastrowaniu w sekcji „Dane i inteligencja”: zadania i wartość bez nauczyciela, przygotowanie znaków (zachowanie, płatności, gry, urządzenia), wybór algorytmów (k-means/mini-batch, GMM, DBSCAN/HDBSCAN, spektralne, hierarchiczne, SOM, rodzaje mieszane), wskaźniki jakości (sylwetka, Daae vies-Bouldin, stabilność), wyjaśnienia i profile klastrów, aktualizacje i dryfowanie online, prywatność (k-anonimowość, tokenizacja), CRM/personalizacja/RG/integracja przeciwdziałania nadużyciom finansowym, szablony rurociągów, RACI, mapa drogowa i antykontrolne.

Praktyczny przewodnik po redukcji wymiarów danych i inteligencji: kiedy i dlaczego należy stosować, pobieranie próbek funkcji w porównaniu z różnicą konstrukcji czynnika, metody (PCA/SVD, NMF/FA, t-SNE, UMAP, Autoencoders/Variac, PCA dla kategorycznych osadów), rurociągi (skalowanie, maski PII, podróże w czasie), mierniki (wyjaśnione wariancje, zaufanie/ciągłość, konserwacja kNN), aktualizacje online i dryfowanie, wizualizacja klastra/anomalii, prywatność i k-anonimowość, klastrowanie/integracje rekomendacyjne/antyfraud, wzory YAML i anty-wzory.

Complete Data & Intelligence Guide: Schema Design Principles (tabele, wydarzenia, funkcje), Notacje (Avro/Protobuf/JSON Schema/DDL), Kompatybilność (do tyłu/do przodu/w całości), Schema Kontrakty i rejestry, Wersje i migracje (niebieski-green/dual-write/shadow-reads/backfill), ewolucja sklepów i sklepów funkcyjnych (SCD, wersje semantyczne), katalogów/enum/locales, multi-marki/multi-jurysdykcyjne i PII, testy kompatybilności i lintery, anty-wzory, RACI i plan działania. Przykłady dla iGaming: płatności/PSP, rundy gier, bonusy, RG/AML.

Praktyczny przewodnik do indeksowania w sekcji Dane i inteligencja: typy indeksów (B-drzewo/Bitmap/Hash/BRIN/GiST/GIN/inverted/vector), partyturyzacja i sortowanie (klawisze klastra, Z-order, order by), pomijanie danych (min-max, bloom), zmaterializowane widoki, projekcje/klastry segmentów, pamięć podręczna wyników, statystyki i optymalizator, zagęszczenie „małych plików”, indeksy Iceberg/Delta/Hudi na jeziorach, pola JSON/półstrukturalne, wzory SCD, monitoring i RACI. Przykładami iGaming są płatności/PSP, rundy gier, RG/AML i przeciwdziałanie oszustwom.

Kompletny przewodnik po projektowaniu i wdrażaniu adaptacyjnych desek rozdzielczych: role i kontekst, personalizacja, reakcja urządzenia i kanału, dostępność, wielozadaniowość, bezpieczeństwo, wydajność, eksperymenty i wskaźniki sukcesu.

Praktyczny przewodnik do wydobywania spostrzeżeń biznesowych z Big Data: architektura i rurociągi, metody analizy (opisowe/diagnostyczne/prognostyczne/recepty analityczne), eksperymenty i przyczynowość, jakość danych, prywatność i bezpieczeństwo, MLOp i wsparcie operacyjne, wskaźniki sukcesu i monetyzacja.

Kompletny przewodnik do projektowania, pomiaru i optymalizacji cykli decyzyjnych od pytań i odpowiedzi oraz eksploracji danych po eksperymenty, automatyzację i sprawozdawczość operacyjną. Ramy (OODA/PDCA/DIKW), role i prawa, wskaźniki prędkości/jakości, architektura danych i narzędzi, anty-wzorce, mapa drogowa i listy kontrolne.

Praktyczny przewodnik do ustalania priorytetów dla strumieni danych (partia/strumień): hierarchia biznesowa i SLO, klasy usług (QoS), wielozadaniowość, harmonogramy i kolejki, backpressure i limity, strategie uwzględniające koszty, antypatie, mapa realizacji i listy kontrolne produkcji.

Praktyczny przewodnik do kompresji danych dla analityki: formaty kolumn (Parkiet/ORC), kodeki (ZSTD/Snappy/LZ4), kodowania (RLE/Słownik/Delta/Frame-of-Reference/Gorilla/XOR), seria czasowa i kompresja dziennika, szkic - struktury (HLL/TDigest), kompromisy lossy/straty, wpływ na koszty i SLO, szyfrowanie i zgodność, zasady kompresji i przechowywania, testy i antypattery.

Przewodnik po praktyce audytu systemów ML/LLM: cele i ramy, metodologia oparta na ryzyku, dokumentacja i dowody, ocena danych i modele (jakość, kapitał własny, prywatność, bezpieczeństwo, zrównoważony rozwój), czerwone zespoły, monitorowanie online i zarządzanie incydentami, zgodność, listy kontrolne i audyt Plan realizacji jako proces.

Kompletny przewodnik do adaptacyjnego uczenia się (ciągły/online/aktywny/dostrajający): typy dryfów, wyzwalacze przekwalifikowania, strategie aktualizacji (partia/strumień/częściowy/PEFT), personalizacja i wielosegmentalność, kontrola zapominania, bezpieczne progi i poręcze, kontur MLOp (wersioning, rollbacks, monitoring), prywatność i koszty.

Praktyczny przewodnik do zapewnienia integralności danych w całym obwodzie: typy integralności (istotne, odniesienia, domeny, reguły biznesowe), umowy i systemy, gwarancje transakcji (ACID/izolacja), systemy rozproszone (idempotencja, dedup, zlecenie zdarzeń), walidacja i testy DQ, audyt i rodowód, bezpieczeństwo i prywatność, mapa drogowa i listy kontrolne.

Praktyczny przewodnik po organizacji spostrzeżeń w czasie rzeczywistym: architektura (ingest → obrabotka → fichi → vitriny → dostavka), okna i znaki wodne, późno/nie w porządku, stany i dokładnie raz w znaczeniu, anomalie i przyczynowość, eksperymenty online, SLO/obserwowalność, strategie świadome kosztów, bezpieczeństwo i prywatność. Z listami kontrolnymi, anty-wzorcami i szablonami zasad.

Praktyczne wskazówki dotyczące ekonomii danych w iGaming: karta wartości i wydatków (sborkhraneniyeobrabotkamodelideystviye), gospodarka jednostkowa (GGR, ARPPU, LTV, CAC, odliczenie), pomiar efektu (podwyższenie/przyrost), FinOp dla danych, priorytety inwestycji (w czasie rzeczywistym vs partia), zgodność z przepisami i prywatność jako część P&L, monetyzacja danych (В2Α/В2Картнера), arkusze kontrolne i szablony polityka.

Podręcznik wdrażania wizualizacji AI: gramatyka wykresu i dobór wykresu, NL → Viz (język naturalny w wersji wizualnej), automatyczna generacja desek rozdzielczych, wyjaśnienie anomalii i przyczyn, opowiadania i opowiadania, RAG na temat metadanych, kontrola jakości i zaufania, dostępność i prywatność, SLO/koszt, antypattery, mapa drogowa i listy kontrolne.