Что такое визуализация данных?
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.
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 качества обслуживания клиентов
Визуализация данных подчеркивает потребности и пожелания клиентов за счет графического представления. Вы можете выявить пробелы в обслуживании клиентов, стратегически улучшить продукты или услуги и снизить неэффективность операций.
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.
Из каких этапов состоит процесс визуализации данных?
Для эффективной визуализации нужно выполнить пять шагов.
Определите цель
Вы можете определить цель визуализации данных, выявив вопросы, на которые может ответить существующий набор данных. Четкая цель помогает определить тип:
- данных, которые вы используете;
- анализа, который вы проводите;
- визуальных эффектов, которые вы используете для эффективной передачи результатов.
Например, компания розничной торговли может попытаться понять, какой тип упаковки продукта обеспечивает наибольший объем продаж.
Соберите данные
Сбор данных включает выявление внутренних и внешних источников данных. В Интернете доступны огромные наборы данных, которые можно приобрести и использовать. В вашей компании также могут быть доступны архивы данных для аналитики. Например, вы можете собрать исторические данные об объеме продаж, маркетинговых кампаниях и упаковке продукта, чтобы определить, какая упаковка лучше.
Очистите данные
Очистка данных подразумевает удаление избыточных данных, выполнение математических операций для дальнейшего анализа или фильтрацию и преобразование данных в соответствии с критериями вопроса. Например, вы можете удалить данные об объеме продаж в отпускные месяцы и после маркетинговых кампаний, чтобы определить средние продажи по типу упаковки.
Выберите визуальные представления данных
Для эффективного визуального обнаружения можно выбрать один из нескольких типов диаграмм. По отношениям между точками данных и идеями, которые вы хотите передать, можно определить наилучшие графические представления. Например, вы можете использовать гистограмму для представления продаж упаковки по цвету за последний месяц. Однако круговая диаграмма может лучше подходить для отображения процентного содержания цветной упаковки в ваших запасах. Существует два основных типа визуализации данных.
Статическая визуализация
Статическая визуализация обеспечивает только одно представление конкретной истории данных. Инфографика – это пример статической визуализации.
Интерактивная визуализация
С помощью интерактивной визуализации пользователи могут взаимодействовать с графиками и диаграммами. Зрители могут изменять переменные в параметрах визуализации, чтобы найти новые идеи или получить доступ к детальной информации. Программное обеспечение для визуализации данных обычно включает приборную панель для взаимодействия пользователя с системой.
Создайте визуальные представления данных
С помощью инструментов визуализации данных можно создать необходимые визуальные представления данных. Большинство инструментов импортируют конечный набор данных и автоматически генерируют необходимые отчеты. Ниже приведены некоторые принципы проектирования для эффективной визуализации данных:
- привлечение внимания аудитории к важным деталям с помощью размеров, цветов, шрифтов и графики;
- предоставление контекста для данных с помощью визуальных подсказок;
- выбор правильных цветовых комбинаций;
- использование пояснительных заголовков, чтобы донести ключевую информацию до аудитории и помочь ей сосредоточиться на правильных вопросах;
- добавление четких этикеток и цифр.
Какие существуют типы методов визуализации данных?
Хотя диаграммы и графики являются наиболее распространенными, вы можете использовать несколько различных методов визуализации данных. Ниже представлены пять основных типов методов визуализации данных.
Визуализация временных данных
Визуализация временных данных используется для представления линейных одномерных объектов, таких как линейный график, линейная диаграмма или временная шкала. Например, вы можете использовать линейные графики, чтобы показать изменения, которые происходят непрерывно в течение определенного периода. Несколько линий на линейном графике демонстрируют колебания различных факторов за один и тот же период.
Визуализация иерархически структурированных данных
Визуализация иерархически структурированных данных относится к группе или набору элементов, которые имеют общие связи с родительским элементом. Вы можете использовать эти деревья данных для отображения кластеров информации. Например, вы можете показать количество данных инвентаризации в виде дерева с родительским узлом (одежда) и дочерними узлами (рубашки, брюки и носки).
Визуализация сетевых данных
Визуализация сетевых данных используется для представления сложных отношений между различными типами взаимосвязанных данных. Пример:
- Графики рассеивания, которые представляют данные в виде точек на графике
- Круговые диаграммы, которые добавляют третий фактор данных к графику рассеивания
- Облака слов, которые отображают частоту использования слов с помощью слов разного размера
Визуализация многомерных массивов данных
Визуализация многомерных массивов данных представляет две или более переменных данных в виде одного двухмерного или трехмерного изображения. Популярными примерами таких визуализаций являются гистограммы, круговые и составные столбчатые диаграммы. Например, гистограмма сравнивает два или более фактора данных и демонстрирует изменения одной переменной за определенный период времени. Круговые диаграммы визуализируют части целого по каждой категории.
Визуализация геопространственных данных
Визуализация геопространственных данных, например тепловых карт, карт плотности или картограмм, представляет данные в привязке к реальному местоположению. Например, визуализация данных показывает количество клиентов, которые посещают различные отделения розничных магазинов.
Какие рекомендации для визуализации данных?
Рекомендации для визуализации данных – это ясность, полнота и точность в ваших отчетах о данных.
Элементы дизайна
Использование креативных элементов дизайна может сделать визуализацию данных более увлекательной. Вы можете использовать разные цвета, оттенки и формы, чтобы добавить больше деталей к образу, например значки капель воды для представления значений данных в отчете об использовании воды.
Комплексные доказательства
Использование большого объема данных в анализе может повысить точность визуализации данных. Большее количество доказательств повышает уверенность, а также помогает выделять отклонения. Вы всегда можете включить в отчет сводку данных или их сводное представление для обзора более детальной визуализации.
Уместные сравнения
Сравнения придают контекст данным и усиливают мысль, которую вы высказываете. Они также делают данные более действенными. Например, отображение текущих данных после испытания новой идеи наряду с соответствующими данными до испытания показывает читателю, как было и как могло бы быть.
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.
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.
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.
На что следует обратить внимание при выборе программного обеспечения для визуализации данных?
Существует несколько бесплатных и платных инструментов визуализации данных, и выбор лучшего из них зависит от ваших требований.
Поддержка инфраструктуры
Ваше программное обеспечение для визуализации данных должно интегрироваться с существующей ИТ-инфраструктурой и базами данных. Оно также должно поддерживать несколько сторонних источников данных, чтобы при необходимости вы могли напрямую импортировать внешние данные.
Интерактивные отчеты
Интерактивные отчеты улучшают анализ больших данных и помогают обнаружить закономерности нетехническим пользователям. Они могут фильтровать, сортировать или перемещать переменные данные в интерактивной диаграмме по мере построения значений данных. Им не нужно зависеть от технической команды каждый раз, когда предлагаются или требуются изменения.
Безопасность
Инструменты визуализации данных могут создать дополнительную уязвимость в вашей системе бизнес-анализа. Они должны иметь надежные средства защиты, ограничивающие доступ неавторизованных пользователей и ролей.
Возможность масштабирования
Мы рекомендуем инструменты визуализации больших данных, которые легко справляются с огромными массивами данных. Они также должны обладать возможностями машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации задач визуализации данных в масштабе.
Как AWS может помочь с визуализацией данных?
AWS имеет два основных инструмента визуализации данных, которые можно использовать для создания подробных отчетов по всем типам данных.
Amazon Managed Grafana
Amazon Managed Grafana – это полностью управляемая услуга для Grafana, популярной аналитической платформы с открытым исходным кодом для запросов, визуализации и понимания ваших показателей независимо от того, где они хранятся. Amazon Managed Grafana изначально интегрируется с источниками данных AWS в вашем аккаунте AWS. Вы можете выбрать одну из множества готовых визуализаций, чтобы быстро приступить к анализу показателей, журналов и трассировок без необходимости создавать панель управления с нуля.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight – это облачный бессерверный сервис бизнес-аналитики, предоставляющий визуализацию данных, интерактивные приборные панели и аналитику данных на основе машинного обучения. С его помощью вы можете обнаружить скрытую суть ваших данных, выполнить точное прогнозирование и раскрыть новые возможности монетизации. QuickSight использует машинное обучение для генерации точных ответов на вопросы о данных на естественном языке.
Начните работу с визуализацией данных на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.
Следующие шаги на AWS
Посмотреть уровень бесплатного пользования сервисами баз данных AWS
