Визуализация данных

Говорят, что лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать. Сегодня, в эпоху больших данных, когда компании тонут в информации из самых различных локальных и облачных источников, эта поговорка актуальна как никогда.

Визуализация данных – это процесс использования визуальных элементов, таких как диаграммы, графики или карты, для представления данных. Он переводит сложные, масштабные или числовые данные в визуальное представление, которое легче обрабатывать. Инструменты визуализации данных улучшают и автоматизируют процесс визуальной передачи данных для обеспечения точности и детализации. Вы можете использовать визуальные представления для извлечения практических выводов из необработанных данных.

Ежедневно в вашей организации накапливается все больше данных о выручке, эффективности маркетинга, взаимодействии с клиентами, уровнях запасов, производственных показателях, численности персонала, затратах и других ключевых показателях эффективности. Но из-за необходимости обрабатывать большой объем данных вашим сотрудникам трудно увидеть общую картину.

Визуализация данных помогает превратить все эти подробные данные в понятную, визуально привлекательную и полезную бизнес-информацию. Используя внешние источники данных, современные средства визуализации данных позволяют не только более четко представлять ключевые показатели эффективности: они объединяют данные и помогают увидеть взаимосвязи между КПЭ, рынком и миром ИИ-аналитике.

Визуализация данных помогает достигать результата

Визуализация данных — важная функция средств бизнес-анализа и ключ к расширенной аналитике. Визуализация помогает оценивать значение информации или данных, создаваемых сегодня. Под визуализацией данных подразумевается представление информации в графической форме, например в виде круговой диаграммы, графика или визуального представления другого типа.

Почему визуальная аналитика имеет большое значение

Качественная визуализация данных имеет критическое значение для анализа данных и принятия решений на их основе. Визуализация позволяет быстро и легко замечать и интерпретировать связи и взаимоотношения, а также выявлять развивающиеся тенденции, которые не привлекли бы внимания в виде необработанных данных. В большинстве случаев для интерпретации графических представлений не требуется специальное обучение, что сокращает вероятность недопонимания.

Продуманное графическое представление не только содержит информацию, но и повышает эффективность ее восприятия за счет наглядности, привлечения внимания и удержания интереса в отличие от таблиц и документов.

Как работает визуализация данных

Большинство средств визуализации данных могут подключаться к локальным или облачным источникам данных, например реляционным базам. Таким образом данные извлекаются для анализа. Пользователи могут выбрать наиболее подходящий способ представления данных из нескольких вариантов. Некоторые средства автоматически выводят рекомендации по использованию представлений в зависимости от анализируемых данных.

Выбор наиболее подходящего средства визуализации

Выбор графического представления осуществляется с учетом типа данных и их предназначения. Некоторые представления лучше подходят для определенного типа данных, чем другие, например гистограмма или круговая диаграмма. Однако большинство средств предлагает широкий выбор вариантов отображения данных, от обычных линейных графиков и столбчатых диаграмм до временных шкал, карт, зависимостей, гистограмм и настраиваемых представлений.

Почему важна визуализация данных?

Современные предприятия обычно обрабатывают большие объемы данных из различных источников данных, таких как:

• Внутренние и внешние веб-сайты
• Смарт-устройства
• Внутренние системы сбора данных
• Социальные сети

Но необработанные данные бывает трудно интерпретировать и использовать. Следовательно, специалисты по работе с данными обрабатывают и представляют данные в правильном контексте: придают им визуальную форму, чтобы лица, принимающие решения, могли определить взаимосвязи между данными и обнаружить скрытые закономерности или тенденции. Визуализация данных создает истории, которые продвигают бизнес-аналитику и поддерживают принятие решений на основе данных и стратегическое планирование.

Каковы преимущества использования визуализации данных?

Вот некоторые из них:

Стратегическое принятие решений

Ключевые заинтересованные стороны и высшее руководство используют визуализацию данных для их осмысленной интерпретации. Они экономят время благодаря более быстрому анализу данных и возможности визуализировать общую картину. К примеру, они могут выявлять закономерности, обнаруживать тенденции и получать полную картину событий, чтобы обойти конкурентов.

Повышение вовлеченности сотрудников

Методы визуализации данных полезны для донесения результатов анализа данных до большой команды. Вся группа может совместно визуализировать данные для разработки общих целей и планов, а также оценки прогресса в работе и улучшения мотивации команды. Например, отдел продаж работает вместе, чтобы увеличить объемы продаж за один квартал.

Из каких компонентов состоит визуализация данных?

Специалисты по работе с данными выделяют три основных компонента:

История

История представляет собой цель визуализации данных. Специалист по работе с данными общается с несколькими заинтересованными сторонами, чтобы понять, чего они хотят достичь, анализируя данные. Например, они могут захотеть измерить ключевые показатели эффективности или спрогнозировать объемы продаж. Специалисты по работе с данными и бизнес-пользователи совместно определяют, какую историю они хотят узнать при помощи данных.

Данные

Специалисты по анализу данных определяют соответствующие наборы данных, которые помогут им изложить историю данных. Они изменяют существующие форматы данных, очищают данные, удаляют выбросы и проводят дальнейший анализ. После подготовки данных они планируют различные методы визуального исследования.

Визуальные эффекты

Затем специалисты по работе с данными выбирают методы визуализации, наиболее подходящие для обмена новыми сведениями. Они создают диаграммы и графики, выделяя ключевые точки данных и упрощая сложные наборы данных, а также думают об эффективных способах систематического представления данных для бизнес-анализа.

Какие проблемы возникают при визуализации данных?

Визуализация данных сопряжена с некоторыми трудностями, которые могут привести к искажению информации или преувеличению определенных фактов.

Чрезмерное упрощение данных

Специалисты по работе с данными должны найти баланс между интерпретацией данных и общением. Чрезмерное упрощение данных может привести к потере ключевой информации. Например, рассмотрим научный отчет об успеваемости. В отчете представлена гистограмма, показывающая, что успеваемость снизилась, в то время как использование видеоигр студентами за последнее десятилетие возросло. В отчете делается вывод, что использование видеоигр негативно сказывается на учебе. Однако визуализация данных является чрезмерно упрощенной – она не учитывает демографические показатели и ряд других факторов, которые также влияют на академическую успеваемость. 

Преувеличение

Вы можете визуализировать несвязанные данные, чтобы создать несуществующие корреляции. Злоумышленники могут использовать такую неточную визуализацию данных для оправдания вредного поведения или принятия неправильных решений. Например, команда перерасходует средства на производственное оборудование, чтобы поддержать поставщика-родственника. Затем они обосновывают покупку, используя отчеты с визуализацией данных, показывающие, как повысилась безопасность работников после установки нового оборудования. Однако на безопасность работников повлияло несколько факторов, не связанных с новым оборудованием.

Человеческие предрассудки

Человеческие предрассудки негативно влияют на визуализацию данных. Команда, создающая отчеты, может исказить результаты, предварительно отобрав данные в соответствии со своими личными интересами. Хотя инструменты визуализации данных являются более точными, команда, работающая с ними, может невольно внести предвзятость путем несправедливого отбора и очистки данных. Поэтому важно, чтобы вы во время визуализации данных работали с различными командами и выслушивали разные мнения.

1. Plotly

Позволяет строить очень подробные графики.

Это приложение создает диаграммы, презентации и дашборды. Вы можешь выполнить анализ при помощи JavaScript, Python, R, Matlab, Jupyter или Excel. Также есть несколько вариантов импорта данных. Библиотека визуализации и инструмент для создания диаграмм в режиме онлайн позволяют создавать по-настоящему красивые графики.

2. DataHero

Хорошо подходит, чтобы собрать информацию со множества сервисов в единую систему.

В DataHero можно интегрировать данные из облачных сервисов и создавать диаграммы и дашборды. Не требует никаких специальных технических знаний, так что это отличный инструмент, которым может пользоваться вся команда.

3. Tableau

Создает наборы данных, которыми можно делиться в режиме реального времени.

Tableau Public — это практически бесплатный инструмент визуализации с графиками, диаграммами, картами и многим другим. Вы легко сможете загрузить информацию в систему, а потом наблюдать за тем, как все обновляется. Для ускорения процесса можно работать одновременно с другими участниками проекта.

4. Power BI

Microsoft Power BI — это коллекция программных служб, приложений и соединителей, которые взаимодействуют друг с другом, чтобы превратить разрозненные источники данных в согласованные, визуально иммерсивные и интерактивные аналитические сведения

Домашнее задание:

Приходилось ли вам в своей профессиональной деятельности сталкиваться c системами визуализации данных?

Опубликуйте свой ответ в комментариях под постом.

Не боимся делать ошибки, т.к мы только учимся.

😱 Дедлайн ДЗ: Среда (30.09) до 12:00