Cum vă poate ajuta vizualizarea Big Data să spuneți povestea datelor dvs

În zilele noastre, majoritatea organizațiilor generează o cantitate enormă de informații, analiștii fiind nevoiți să examineze și să interpreteze detaliile mai fine.

Dar cu instrumente bine concepute de vizualizare a datelor mari, acest flux continuu de informații poate fi dezlegat într-un mod ordonat și logic . Și companiile pot dezvălui informații care altfel ar rămâne criptice.

Prin această înțelegere mai profundă a seturilor de date complexe, companiile iluminate sunt capabile să ajungă la decizii valoroase și profitabile .

De fapt, această tehnologie inovatoare permite unei companii să-și spună povestea datelor într-un mod care nu este doar simplu, ci și captivant vizual.

Acest articol va explora sfera vizualizării datelor mari și modul în care este modificată și îmbunătățită modul în care datele sunt analizate și procesate. Valoarea acestui instrument în lumea actuală bazată pe date va fi luată în considerare, precum și tehnicile de exploatare a potențialului său extraordinar.

Înțelegerea conceptului de vizualizare a datelor mari

Mai simplu spus, vizualizarea datelor transformă seturi complexe de date într-o configurație simplă care este ușor de citit și interpretat .

Tehnicile de vizualizare a datelor mari utilizează instrumente și metode care comunică interconexiunea dintre punctele de date.

Spre deosebire de metodele obișnuite de vizualizare, cum ar fi diagramele circulare, histogramele și graficele corporative, vizualizarea datelor mari utilizează reprezentări mai complicate, cum ar fi hărțile termice și diagramele febrei.

Sistemele informatice eficiente sunt necesare pentru vizualizarea datelor mari pentru a compila date brute, a le sorta și a le modifica într-o reprezentare vizuală. Oamenii sunt apoi capabili să obțină imediat o înțelegere din aceste puncte de date.

Avantajele analizării datelor mari

Procesul de vizualizare a datelor a devenit standard în lumea afacerilor. În ciuda acestui fapt, mulți consideră că este o provocare să aprecieze ceea ce vizualizarea datelor este pe deplin capabilă să realizeze .

Orice afacere care îmbrățișează vizualizarea datelor în activitățile sale de zi cu zi va putea lua decizii informate care îi vor spori și susține performanța în ansamblu.

Într-o industrie de afaceri care este în continuă schimbare, vizualizarea permite companiilor să navigheze prin astfel de evoluții în schimbare cu flexibilitate .

Organizațiile pot schimba datele brute în perspective și concepte esențiale și, ca rezultat, își pot perfecționa inteligența de afaceri. Fără îndoială, dezvoltarea vârtejului și progresul tehnologiei au creat un spațiu amplu pentru vizualizarea datelor pentru a face progrese în sectorul de afaceri.

Și, în plus, companiile care exploatează vizualizarea datelor sunt mai pricepute în identificarea oportunităților de pe piață .

Acest lucru le permite să obțină o cotă substanțială de piață și să-și crească fluxurile de venituri în timp.

În plus, un manager de afaceri care dorește să identifice informațiile esențiale mai eficient și mai rapid face bine să folosească instrumentele de vizualizare. În plus, ei câștigă un avantaj competitiv în lumea afacerilor.

Cele mai bune practici pentru vizualizarea datelor mari

Rețineți că dezvoltarea unei vizualizări de date cu impact absorbant este o activitate provocatoare.

Necesită o pregătire amănunțită, proiectare și implementare, precum și o analiză inteligentă a datelor. Acest articol va examina în continuare o serie de tehnici excelente pentru a ajuta la crearea unor tehnici de date impresionante și informative.

Aceste puncte vor acoperi:

Alegerea vizualizării adecvate

Există o varietate de diagrame, iar alegerea celei ideale pentru a vizualiza datele este o abilitate în sine .

O diagramă adecvată nu numai că va completa simplitatea datelor, ci și o va prezenta cât mai exact posibil. Pentru a lua o decizie adecvată, evaluați cu atenție setul de informații pe care doriți să îl comunicați și identificați publicul țintă.

Proiectare cu scop

Oamenii de știință de date pot profita de un instrument de vizualizare a datelor mari pentru a oferi răspunsuri la întrebări strategice valoroase, pentru a adăuga valoare autentică și pentru a descoperi soluții la obstacole.

Acest instrument poate fi apoi utilizat pentru a urmări obiceiurile consumatorilor, a urmări eficiența și a evalua productivitatea.

Subliniați obiectivele și prioritățile la începutul proiectului pentru a crea rezultate mai benefice și pentru a evita cauza pierdută de a crea imagini neesențiale.

Garantați Uniformitatea și Autenticitatea

Vizualizările mari de date convingătoare trebuie să fie concrete și consecvente . Pentru a realiza acest lucru, asigurați-vă că fiecare vizualizare prezintă uniformitate și autenticitate.

Proiectați vizualizări captivante cu instrumente și tehnologie

Este posibil să aveți nevoie de un sortiment de instrumente, cum ar fi un software specific de vizualizare a datelor, pentru a proiecta și a partaja reprezentări vizuale ale datelor.

Direcția de proiectare ar putea fi bazată pe tipul și dimensiunea datelor, interactivitatea necesară și utilizatorii vizați.

Clarificați și creați un punct focal pentru vizualizarea dvs

Pentru a face ca vizualizarea datelor să fie importantă și semnificativă pentru o afacere, știința datelor intervine și face mai ușor să se uite și să înțeleagă ceea ce vizualizarea încearcă să comunice.

Acest lucru se realizează prin crearea unei vizualizări simple cu un punct focal puternic.

Tehnici și instrumente de vizualizare a datelor mari

O gamă largă de instrumente pentru vizualizarea datelor mari este disponibilă în funcție de tipul de date, dimensiunea și obiectivul vizat, dintre care unele sunt descrise mai jos:

Grafice și diagrame : o diagramă circulară și o diagramă cu linii sunt două exemple comune de grafice și diagrame care reprezintă vizual date statistice.

Diagramă circulară creată cu wpDataTables

Aceste instrumente sunt simple, dar puternice și pot compara, contrasta sau rezuma în mod eficient datele din diferite grupări, scară și măsurători sau intervale de timp.

Hărți și analiză spațială : pentru a vizualiza datele mari cu un element geografic (locația clientului și teritoriul de vânzare), utilizați hărți și analiza spațială.

Tablouri de bord și tabele de punctaj : tablourile de bord și tablourile de bord pot fi utilizate pentru a analiza datele ca mijloc eficient de afișare a KPI-urilor sau a valorilor care urmăresc progresul sau starea unei afaceri, întreprinderi sau operațiuni.

Hărți termice și hărți arbore : hărțile termice și hărțile arborescente sunt tehnici eficiente de vizualizare a datelor ierarhice, permițând identificarea modelelor și a conexiunilor în seturi complexe de date.

Realitatea augmentată și virtuală : Tehnologia emergentă, cum ar fi realitatea augmentată și virtuală, posedă potențialul de a transforma vizualizarea unor seturi mari de date, valorificând capacitățile creierului uman și capacitatea acestuia de a procesa cantități mari de informații.

Evitați greșelile obișnuite de vizualizare a datelor mari

Atunci când se creează o reprezentare vizuală a datelor, scopul ar trebui să fie prezentarea informațiilor într-un mod ușor de înțeles de către publicul vizat. La fel de important este să știm ce obstacole ar putea sta în calea acestui obiectiv.

Vizualizări în sus

Vizualizările care conțin elemente vizuale excesive, inclusiv numeroase casete de text și straturi grafice, pot sfârși prin a deruta publicul care nu va înțelege câte puncte de date sunt prezentate.

Dacă vă îngrijorează crearea unei vizualizări care să semene cu un labirint, concentrați-vă asupra unui punct focal și simplificați prezentarea acestuia .

Distorsionarea datelor

O gafă comună în vizualizarea datelor mari este denaturarea datelor. Aceasta implică falsificarea sau răsucirea datelor pentru a promova un anumit rezultat.

Rezultatele, cum ar fi concluziile inexacte și luarea proastă a deciziilor, subliniază necesitatea unei prezentări autentice a datelor prin tehnici precum diagramele cu bare.

Alegerea vizualizării greșite

Uneori este utilizată o vizualizare nepotrivită pentru prezentarea datelor, cum ar fi utilizarea unei diagrame cu linii pentru date categorice sau a unei diagrame circulare pentru informații cu numeroase categorii.

Acest lucru poate duce la confuzie și interpretare greșită a datelor.

Neglijarea contextului și a audienței

Vizualizarea datelor fără context poate spune doar jumătate din poveste și poate induce publicul în eroare. Este important să proiectați vizualizări eficiente care să țină cont de public și să ofere o imagine completă, astfel încât să nu ajungă la concluzii greșite.

Sublinierea excesivă a esteticii

Un accent excesiv pe estetică înseamnă că atractivitatea vizuală a vizualizării datelor dvs. devine mai importantă decât datele reale în sine. Atunci ajungeți cu o vizualizare ineficientă care vă derutează publicul.

Folosirea unor tipuri de diagrame adecvate, cum ar fi o diagramă cu bare bine concepută sau diagrame cu linii cuprinzătoare, poate garanta că lumina reflectoarelor strălucește asupra comunicării efective a datelor .

Aplicații convenționale ale vizualizării datelor

Iată câteva cazuri comune de utilizare pentru vizualizarea datelor:

Vânzări și marketing

Pentru a-și spori veniturile, echipele de vânzări și de marketing ar trebui să utilizeze analiza de date mari pentru a monitoriza traficul web. Apoi pot furniza cu ușurință date despre influența eforturilor lor de marketing asupra tendințelor de trafic.

Politică

Politica folosește adesea hărți geografice pentru a prezenta partidele politice care au fost votate în fiecare stat sau district.

Sănătate

Analiștii de date din domeniul sănătății folosesc adesea hărți coropletice pentru a vizualiza datele esențiale de sănătate prin afișarea regiunilor cu culori diferite pe baza unei variabile numerice.

Cu hărțile coropletice, profesioniștii pot observa modificările variabilelor, cum ar fi ratele de mortalitate prin boli de inimă, în anumite teritorii. Aceste hărți ajută la identificarea rapidă a tendințelor și modelelor.

Oamenii de știință

Cercetătorii și oamenii de știință pot acum extrage mai multe informații valoroase din sursele lor de date nestructurate prin intermediul vizualizărilor de date științifice. SciVis, de exemplu, este o modalitate utilă de a obține o mai mare claritate și înțelegere din datele experimentale.

Finanţa

Atunci când vizualizează date mari, profesioniștii în finanțe au încredere în graficele cu lumânare pentru a analiza mișcările prețurilor în timp și pentru a monitoriza performanța deciziilor lor de investiții. Astfel de instrumente eficiente pot fi folosite pentru a afișa date importante, cum ar fi titluri de valoare, derivate, valute, acțiuni, obligațiuni și mărfuri.

Logistică

Un grafic cu bare, de exemplu, poate fi folosit de companiile de transport maritim ca instrument de vizualizare pentru a identifica cele mai eficiente rute de transport maritim globale.

Oamenii de știință și cercetătorii de date

Un om de știință de date creează vizualizări în primul rând pentru uzul propriu sau pentru a prezenta informații unui anumit public. Aceștia pot utiliza o metodă de vizualizare și biblioteci în limbajele și instrumentele de programare alese pentru a reprezenta datele mari.

Vizualizarea datelor mari și strategia de afaceri

Lumea big data, cu cantitatea sa din ce în ce mai mare de informații, face ca aceasta să fie o provocare pentru a ține pasul. O strategie de date este crucială pentru a asigura succesul unei afaceri. Vizualizarea datelor este o resursă importantă în setul dvs. de instrumente strategice.

Pentru început, ajută la clarificarea datelor și la evidențierea informațiilor relevante . Aceste instrumente vă permit să vă monitorizați strategia în timp real și să luați decizii bazate pe date. Pe măsură ce vizualizați atât datele, cât și rezultatele acestora, vă puteți îmbunătăți mai bine strategia în timp ce aceasta este în plină desfășurare.

Ce urmează pentru vizualizarea datelor mari

Evoluția vizualizării datelor mari cu tehnologia avansată va continua să ofere noi modalități de vizualizare a seturi de date complexe .

Acestea sunt câteva dintre previziunile pentru viitorul vizualizării datelor mari:

• Mai multe organizații vor începe să adopte procese de luare a deciziilor bazate pe date. Va exista o creștere a cererii de profesioniști care pot identifica în mod eficient tiparele într-un set de date și pot comunica în mod eficient informațiile lor organizației interesate.
• Inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) vor revoluționa vizualizarea datelor prin automatizarea analizei datelor și prin generarea de informații. Aceste tehnologii vor introduce noi tehnici de vizualizare care creează un sentiment de vitalitate și individualitate pentru utilizator.
• Integrarea vizualizării datelor mari cu realitatea augmentată (AR) și realitatea virtuală (VR) va avea ca rezultat reprezentări mai complexe ale datelor care permit experiențe interactive și imersive într-un spațiu tridimensional.
• Aplicarea platformelor și serviciilor bazate pe cloud va facilita scalabilitatea vizualizării datelor mari, permițându-i să gestioneze surse de date diverse și mai mari, oferind în același timp utilizatorilor o accesibilitate sporită și alternative de colaborare.
• Odată cu evoluția noilor protocoale și bune practici vine garanția că standardele de calitate, autenticitate și etică legate de vizualizarea datelor vor fi menținute. În același timp, va garanta standardele, precizia și moralitatea vizualizării datelor la scară largă, abordând totodată dificultățile legate de confidențialitatea, securitatea și reglementarea datelor.

Progrese tehnologice în vizualizarea datelor mari

Viitorul vizualizării datelor mari va fi modelat de progresele tehnologice, conducând la metode inovatoare care utilizează variabile numerice și reprezentări vizuale . De exemplu, inteligența artificială și învățarea automată analizează datele și identifică modele pentru a oferi vizualizări concrete și iluminatoare.

Aceste tehnologii permit, de asemenea, automatizarea vizualizării și creării, economisind timp și resurse. Iar realitatea virtuală și augmentată pot oferi experiențe interactive captivante, permițând utilizatorilor să înțeleagă datele în moduri noi și stimulatoare.

Întrebări frecvente despre vizualizarea datelor mari

Ce este vizualizarea datelor mari?

Vizualizarea datelor mari, știți , este o modalitate de a reprezenta seturi de date mari și complexe prin elemente vizuale, cum ar fi diagrame, grafice sau hărți.

Ajută oamenii să înțeleagă modele, tendințe și corelații în datele care ar putea fi greu de înțeles altfel. Este foarte util pentru luarea deciziilor, analiza datelor și comunicarea rezultatelor.

De ce este important să vizualizați datele mari?

Ei bine, chestia este că datele mari pot fi foarte copleșitoare. Vizualizarea acestuia face mult mai ușor de înțeles și permiteți-mi să vă spun că poate ajuta la descoperirea unor perspective ascunse care altfel nu ar fi evidente. Transformând datele brute în reprezentări vizuale, putem înțelege informații complexe și putem lua decizii mai informate.

În plus, este o modalitate excelentă de a comunica descoperirile altora.

Ce instrumente puteți folosi pentru vizualizarea datelor mari?

Oh, există tone de unelte! Unele dintre cele populare includ Tableau, Power BI, D3.js și Google Charts.

Fiecare are propriile puncte forte și puncte slabe, așa că ați putea dori să alegeți în funcție de nevoile dvs. specifice. Câțiva factori de luat în considerare: ușurința în utilizare, flexibilitate, scalabilitate și funcții disponibile.

Faceți câteva cercetări, încercați câteva și alegeți-l pe cel care vi se potrivește cel mai bine.

Cum alegi diagrama sau graficul potrivit pentru datele tale?

Alegerea diagramei sau graficului potrivit depinde de ceea ce doriți să afișați. De exemplu, diagramele cu linii sunt excelente pentru a afișa tendințele în timp, în timp ce diagramele cu bare sunt perfecte pentru compararea categoriilor.

Diagramele circulare, pe de altă parte, sunt ideale pentru afișarea părților unui întreg. Cheia este să vă gândiți la datele și obiectivele dvs., apoi alegeți imaginea care reprezintă cel mai bine povestea pe care doriți să o spuneți.

Care sunt unele provocări în vizualizarea datelor mari?

Provocări? Oh, sunt câteva. Una dintre cele principale este doar să se ocupe de volumul mare de date. Poate fi dificil să prezinți toate aceste informații într-un mod ușor de înțeles.

De asemenea, există și problema calității datelor - cum ar fi valorile lipsă sau incorecte. Și nu uitați să alegeți vizualizările potrivite și să vă asigurați că sunt corecte și clare. Este un pic un act de echilibru, într-adevăr.

Cum puteți asigura acuratețea datelor în vizualizările dvs.?

Pentru a vă asigura că vizualizările sunt corecte, trebuie să începeți cu date curate și de încredere. Așadar, petreceți ceva timp pentru curățarea și validarea datelor.

Verificați dacă există valori lipsă, inconsecvente sau duplicate și remediați problemele pe care le găsiți. De asemenea, utilizați instrumente și tehnici de vizualizare bine stabilite și verificați-vă munca. Totul este să fii minuțios și să fii atent la detalii.

Ce rol joacă culoarea în vizualizarea datelor mari?

Culoarea este foarte importantă în vizualizarea datelor mari. Vă poate ajuta să distingeți între diferite puncte de date, să evidențiați modele și să ghidați atenția spectatorului.

Dar fii atent – ​​folosirea prea multor culori sau alegerea unora care sunt greu de diferențiat poate face imaginile tale confuze. Rămâneți la o paletă de culori simplă și utilizați culori contrastante pentru a sublinia punctele importante.

Cum vă puteți face vizualizările accesibile tuturor?

Accesibilitatea este cheia, prietene. Pentru a vă face vizualizările accesibile, utilizați etichete, legende și titluri clare pentru a explica ce se întâmplă.

De asemenea, luați în considerare utilizarea unor dimensiuni mai mari de text și combinații de culori cu contrast ridicat, astfel încât toată lumea să vă poată vedea și înțelege imaginile.

Și nu uitați de persoanele cu deficiențe de vedere al culorilor – utilizați palete prietenoase cu daltonii pentru a vă asigura că pot înțelege și datele dvs.

Cum puteți îmbunătăți aspectul de poveste al vizualizării datelor mari?

Povestirea este crucială în vizualizarea datelor mari. Pentru a o îmbunătăți, mai întâi, identificați mesajul cheie sau concluzia pe care doriți să-l primească publicul. Apoi, utilizați elemente vizuale precum culoarea, dimensiunea și poziția pentru a sublinia acel mesaj.

Creați un flux narativ clar și ghidați-vă publicul prin date pas cu pas. Folosiți adnotări sau subtitrări pentru a oferi context și asigurați-vă că imaginile sunt bine organizate și ușor de înțeles. Amintiți-vă, scopul este să vă ajutați publicul să înțeleagă punctele principale și să dea sens datelor într-un mod semnificativ.

Vizualizarea datelor mari spune povești mai mari

Vizualizarea datelor joacă un rol central în împletirea narațiunii în big data . Ar fi o greșeală să subevaluezi un astfel de pas esențial care ar putea face sau distruge un proiect de știință a datelor.

Dacă alegeți o metodă de vizualizare greșită, puteți ajunge să pierdeți din vedere modelele și tendințele valoroase sau o perspectivă revoluționară. Cea potrivită asigură că o afacere rămâne la vârf în rândul concurenților. Comunică cu succes date complexe, astfel încât oamenii să poată lua decizii în cunoștință de cauză care afectează rezultatul final.

Orice companie va considera că este un efort util să prioritizeze cultivarea acestui set de abilități care transformă datele într-o resursă puternică, motiv pentru care investiția în instrumentele potrivite de vizualizare a datelor mari este atât de importantă.

Dacă ți-a plăcut să citești acest articol despre vizualizarea datelor mari, ar trebui să le citești și pe acestea:

• Nu ratați aceste tendințe de vizualizare a datelor
• Ce este vizualizarea datelor text și când să o utilizați
• Infografice și vizualizare a datelor: prin ce diferă?