1. Из чего состоит визуализация данных?Из 3 ключевых компонентов:
- Целей визуализации. Эксперт обращается с клиентами и выясняет, какого результата они хотят достигнуть после анализа информации. Например, составить прогноз объема продаж или определить главные показатели результативности.
- Информации. Собственно, данные для визуализации. Эксперты определяют набор существующей информации, который сможет добиться цели визуализации. Эти данные фильтруются, очищаются от лишнего, приводятся к определенному формату. Затем проводится их анализ.
- Средств визуализации. Эксперты подбирают методы визуализации, которые лучше всего подходят для передачи сути анализа. Например, диаграммы/графики, позволяющие увидеть важные для бизнеса точки. Затем проводится оптимизация полученной информации для аналитики.
2. Какие данные можно визуализировать?Временные.
Их визуализация подразумевает составление диаграмм, временных шкал, графиков. Временная информация визуализируется для доступной демонстрации изменений, происходящих в рамках заданного отрезка времени.
Структурированные иерархически.
Такие данные могут относиться к одной группе или представлять собой набор информации, связанный с общим основным элементом. Визуализация данных этого типа позволяет получить «деревья с ветвями», где от «кроны» (родительского элемента) «ветви» ведут к анализируемой информации. К примеру, разделение каталога «Одежда» на «Платья», «Пояса», «Джинсы».
Сетевые.
Визуализация этих данных применяется для упрощенного представления сложных связей между разными типами данных. Например, составляется график рассеивания, отражающий информацию на графике в виде точек. Или создаются круговые диаграммы, имеющие третий фактор информации по отношению к графику рассеяния. К примеру, сюда входят облака слов, отражающие частоту применения тех или иных слов.
3. Как правильно выбрать ПО для визуализации данных?4 главных аспекта, которые влияют на выбор ПО для визуализации информации:
- Поддержка имеющейся инфраструктуры. Выбираемое П О должно без проблем интегрироваться с уже работающей IT-инфраструктурой. Также оно должно предусматривать возможность импорта сторонних источников информации.
- Интерактивные отчеты. Они делают более эффективным анализ данных большого объема. Упрощают процесс обнаружения закономерности между ними пользователям, которые не относятся к экспертам по обработке данных. Такие отчеты дают возможность отфильтровать, отсортировать, переместить данные в рамках графика. Они не зависят от технических экспертов — с изучением справится рядовой пользователь.
- Защищенность. Системы визуализации данных — потенциальная уязвимость в IT-инфраструктуре компании. Поэтому П О должно иметь современную защиту от несанкционированного доступа к данным третьих лиц.
- Масштабирование. Лучше использовать ПО, которое легко может обработать большие объемы данных. Идеально, если оно имеет ИИ и машинное обучение, которые пригодятся для автоматизации процессов при больших масштабах работы.