Veri görselleştirmesi nedir?
Veri görselleştirmesi, verileri temsil etmek için tablo, grafik veya harita gibi görsel unsurların kullanılması sürecidir. Bu süreç; karmaşık, yüksek hacimli veya sayısal verileri işlenmesi daha kolay görsel bir sunuma dönüştürür. Veri görselleştirme araçları, görsel iletişim sürecini doğruluk ve ayrıntı için iyileştirir ve otomatik hale getirir. Görsel sunumları, ham verilerden eyleme geçirilebilir öngörüler çıkarmak için kullanabilirsiniz.
Veri görselleştirmesi neden önemlidir?
Modern işletmeler genellikle aşağıda örnekleri verilen çeşitli veri kaynaklarından gelen büyük miktarda veriyi işlemektedir:
- Dahili ve harici web siteleri
- Akıllı cihazlar
- Dahili veri toplama sistemleri
- Sosyal medya
Ancak ham verilerin anlaşılması ve kullanılması zor olabilir. Dolayısıyla, veri bilimciler verileri doğru bağlamda hazırlayıp sunmaktadır. Verilere görsel bir biçim kazandırarak karar vericilerin veriler arasındaki ilişkileri tanımlayabilmesine ve gizli modelleri veya eğilimleri tespit edebilmesine olanak tanırlar. Veri görselleştirmesi, iş zekasını geliştiren, veriye dayalı karar verme ve stratejik planlamayı destekleyen hikayeler yaratır.
Veri görselleştirmesinin avantajları nelerdir?
Veri görselleştirmesi aşağıdaki gibi avantajlar sağlar:
Stratejik karar verme
Önemli paydaşlar ve üst yönetim, verileri anlamlı bir şekilde yorumlamak için veri görselleştirmesini kullanır. Daha hızlı veri analizi ve büyük resmi görselleştirme yeteneği sayesinde zamandan tasarruf ederler. Örneğin, rekabette önde kalabilmek için modelleri tanımlayabilir, eğilimleri keşfedebilir ve öngörüler elde edebilirler.
Geliştirilmiş müşteri hizmetleri
Veri görselleştirme, grafik gösterim yoluyla müşteri ihtiyaçlarını ve isteklerini vurgular. Müşteri hizmetlerinizdeki boşlukları tespit edebilir, ürün veya hizmetleri stratejik olarak iyileştirebilir ve operasyonel verimsizlikleri azaltabilirsiniz.
Artan çalışan katılımı
Veri görselleştirme teknikleri, veri analizi sonuçlarının büyük bir ekibe iletilmesi gereken durumlarda yararlı olur. Grubun tamamı verileri birlikte görselleştirerek ortak hedefler ve planlar geliştirebilir. Hedefleri ve ilerleme durumunu ölçmek ve ekip motivasyonunu artırmak için görsel analizlerden yararlanabilirler. Örneğin, bir satış ekibi bir çeyrekteki satış çubuk grafiklerinin yüksekliğini artırmak için birlikte çalışabilir.
Veri görselleştirmesinin bileşenleri nelerdir?
Veri bilimciler, verileri görselleştirmek için üç ana bileşeni kullanır:
Öykü
Öykü, veri görselleştirmelerinin altında yatan amacı temsil eder. Veri bilimciler, verileri analiz ederek elde etmek istedikleri amacı birçok paydaşa iletir. Örneğin, temel performans göstergelerini ölçmek veya satış hacimlerini tahmin etmek istiyor olabilirler. Veri bilimciler ve iş tarafındaki kullanıcılar iş birliği yaparak verilerin kendilerine anlatmasını istedikleri öyküyü tanımlar.
Veri
Veri analistleri ise daha sonra verinin öyküsünü anlatmalarına yardımcı olacak uygun veri kümelerini tanımlar. Mevcut veri biçimlerini değiştirir, verileri temizler, sapmaları kaldırır ve ek analizler gerçekleştirirler. Bu veri hazırlığı aşamasından sonra verilerin incelenmesinde kullanılacak farklı yöntemleri planlarlar.
Görseller
Veri bilimciler daha sonra yeni öngörülerin paylaşılmasına en uygun görselleştirme yöntemlerini seçer. Önemli veri noktalarını vurgulayan ve karmaşık veri kümelerini basitleştiren tablolar ve grafikler oluştururlar. Verileri iş zekasına sistematik bir şekilde sunmanın verimli yollarını düşünürler.
Veri görselleştirme süreci hangi adımlardan oluşur?
Etkili veri görselleştirmeye ilişkin beş adım vardır.
Hedefi tanımlayın
Mevcut veri kümenizin potansiyel olarak yanıtlayabileceği soruları belirleyerek bir veri görselleştirme hedefi tanımlayabilirsiniz. Net bir hedef, şunların türünün belirlenmesine yardımcı olur:
- Kullandığınız veriler
- Yaptığınız analiz
- Bulgularınızı etkili bir şekilde iletmek için kullandığınız görseller
Örneğin, bir perakendeci, hangi tür ürün ambalajının en çok satışa ulaştığını anlamaya çalışabilir.
Verileri toplayın
Veri toplama, dahili ve harici veri kaynaklarının tanımlanmasını içerir. Satın alma ve kullanım için çevrimiçi olarak erişilebilen devasa veri kümeleri vardır. Şirketinizin halihazırda analize yönelik veri arşivleri de olabilir. Örneğin, en iyi ambalajı bulmak için geçmiş satış hacmini, pazarlama kampanyalarını ve ürün paketleme verilerini toplayabilirsiniz.
Verileri temizleyin
Veri temizleme; gereksiz verilerin kaldırılmasını, daha fazla analiz için matematiksel işlemlerin gerçekleştirilmesini veya verileri soru kriterlerini karşılayacak şekilde filtrelemeyi ve dönüştürmeyi içerir. Örneğin, ambalaj türüne göre ortalama satışları belirlemek için tatil aylarındaki ve pazarlama kampanyalarından sonraki satış hacmi verilerini kaldırabilirsiniz.
Veri görsellerini seçin
Verimli görsel keşif için birkaç farklı grafik türü arasından seçim yapabilirsiniz. Veri noktaları ile iletmek istediğiniz öngörüler arasındaki ilişkiler, en iyi grafik sunumlarını belirleyecektir.. Örneğin, geçen ayki ambalaj satışlarını renge göre görüntülemek için bir çubuk grafik kullanabilirsiniz. Bununla birlikte, envanterinizdeki renkli ambalaj yüzdesini göstermek için bir pasta grafiği daha uygun olabilir. Veri görselleştirmenin iki ana türü vardır.
Statik görselleştirme
Statik görselleştirme, belirli bir veri öyküsünün yalnızca tek bir görünümünü sağlar. İnfografik, statik görselleştirmeye bir örnektir.
Etkileşimli görselleştirme
Etkileşimli görselleştirme, kullanıcıların grafik ve tablolarla etkileşim kurmasına olanak tanır. Kullanıcılar, yeni öngörüler bulmak veya ayrıntılı bilgilere erişmek için görselleştirme parametrelerindeki değişkenleri değiştirebilir. Veri görselleştirme yazılımı genellikle kullanıcının sistemle etkileşim kurmak için kullanabileceği bir pano içerir.
Veri görsellerini oluşturun
Veri görselleştirme araçlarını kullanarak ihtiyaç duyduğunuz veri görsellerini oluşturabilirsiniz. Çoğu araç, nihai veri kümenizi içe aktarır ve gerekli raporları otomatik olarak oluşturur. Etkili veri görselleştirmesine ilişkin tasarım ilkelerinden bazıları şunlardır:
- Boyutları, renkleri, yazı tiplerini ve grafikleri kullanarak kitlenin dikkatini önemli ayrıntılara çekin
- Görsel ipuçlarını kullanarak verilere bağlam sağlayın
- Doğru renk kombinasyonlarını seçin
- Kitleye önemli bilgiler sağlamak ve doğru sorulara odaklanmalarına yardımcı olmak için açıklayıcı başlıklar kullanın
- Net etiketler ve sayılar ekleyin
Veri görselleştirme tekniklerinin farklı türleri nelerdir?
Tablolar ve grafikler en yaygın olarak kullanılan veri görselleştirme yöntemleridir. Bununla birlikte, birçok farklı veri görselleştirme yöntemini kullanabilirsiniz. Veri görselleştirme yöntemlerinin beş ana türü aşağıda açıklanmaktadır:
Zamansal veri görselleştirmesi
Zamansal veri görselleştirmeleri; çizgi grafik, çizelge veya zaman çizelgesi gibi tek boyutlu nesneleri göstermek için kullanılır. Örneğin, belirli bir dönem içinde sürekli olarak meydana gelen değişiklikleri göstermek için çizgi grafikleri kullanabilirsiniz. Çizgi grafikteki birkaç çizgi, farklı faktörlerin aynı dönem içindeki değişikliklerini gösterir.
Hiyerarşik veri görselleştirmesi
Hiyerarşik veri görselleştirmesi, bir üst öğeyle ortak bağları bulunan bir öğe grubunu veya kümesini ifade eder. Bilgi kümelerini görüntülemek için bu veri ağaçlarını kullanabilirsiniz. Örneğin, stok verilerindeki miktarları bir üst düğümden (elbiseler) ve alt düğümlerden (gömlekler, pantolonlar ve çoraplar) oluşan bir ağaç şeklinde gösterebilirsiniz.
Ağ veri görselleştirmesi
Ağ veri görselleştirmesi, birbiriyle ilişkili farklı veri türleri arasındaki karmaşık ilişkinin gösterilmesinde yararlı olur. Örneğin:
- Verileri grafik üzerindeki noktalar olarak gösteren saçılım grafikleri
- Saçılım grafiğine üçüncü bir veri faktörünün daha eklendiği kabarcık grafikleri
- Kelimelerin tekrarlanma sıklığını, kelimeleri farklı boyutlarda kullanarak gösteren etiket bulutları
Çok boyutlu veri görselleştirmesi
Çok boyutlu veri görselleştirmesi, iki veya daha fazla veri değişkenini tek bir 2B veya 3B görüntü olarak gösterir. Çubuk grafikler, pasta grafikleri ve yığılmış çubuk grafikler bu görselleştirmelerin popüler örneklerindendir. Örneğin, iki veya daha fazla veri faktörünü karşılaştırmak veya bir değişkenin belirli bir dönem içindeki değişimini göstermek için bir çubuk grafik kullanılabilir. Pasta grafikleri, bir bütünün parçalarını kategoriler altında görselleştirir.
Jeo-uzamsal veri görselleştirmesi
Isı haritaları, yoğunluk haritaları veya kartogramlar gibi jeo-uzamsal veri görselleştirmelerinde veriler gerçek dünya konumlarına göre sunulur. Örneğin, farklı perakende mağaza şubelerini ziyaret eden müşteri sayısını göstermek için veri görselleştirmesi kullanılabilir.
Veri görselleştirmesi en iyi uygulamaları nelerdir?
Veri görselleştirmesi en iyi uygulamaları net, eksiksiz ve doğru veri raporları elde etmenizi sağlar.
Tasarım öğeleri
Yaratıcı tasarım öğeleri kullanmak, veri görselleştirmenizi daha çekici kılacaktır. Renkler, gölgeler ve şekiller kullanarak görselinize daha fazla detay katabilirsiniz. Örneğin, bir su tüketimi raporundaki veri değerlerini su damlası simgeleriyle gösterebilirsiniz.
Kapsamlı kanıt
Analizinizde büyük hacimde veri kullanmanız, veri görselleştirmenizin doğruluğunu artırabilir. Daha fazla kanıt kullanmanız, görselleştirmenize duyulan güveni artırmanın yanı sıra sapmaların daha belirgin şekilde görülmesini sağlar. Ayrıntılı bir görselleştirmeye genel bakış sunmak için dilerseniz bir veri özet raporu veya birleştirilmiş veri gösterimi ekleyebilirsiniz.
Alakalı karşılaştırmalar
Karşılaştırmalar, verilere bağlam kazandırır ve vermek istediğiniz mesajı pekiştirir. Ayrıca verilerin eyleme geçirilebilirliğini de artırırlar. Örneğin, yeni bir fikri denedikten sonra ortaya çıkan mevcut verileri, bu denemeden önce mevcut olan alakalı verilerle birlikte görüntülerseniz okuyucu, söz konusu unsurun önceki halini ve potansiyel olarak ileride nasıl olabileceğini görecektir.
Veri görselleştirmesinin zorlukları nelerdir?
Veri görselleştirmesi, bilgilerin yanlış gösterilmesine ya da belirli gerçeklerin abartılı olarak ortaya konulmasına yol açabilecek bazı zorluklar içerir.
Verilerin aşırı basitleştirilmesi
Veri bilimciler, verilerin anlaşılabilirliği ile iletişimi arasında dengeyi tutturmalıdır. Verilerin aşırı basitleştirilmesi, önemli bilgilerin kaybolmasına neden olabilir. Örneğin, akademik performansa ilişkin bir bilimsel veri raporunu düşünün. Raporda son on yılda öğrencilerin video oyunlarına harcadığı zamanın artmasıyla birlikte akademik performansın düştüğünü gösteren bir çubuk grafik bulunmaktadır. Raporda, video oyunlarının akademik performansı olumsuz etkilediği sonucuna varılmıştır. Ancak, veri görselleştirmesi aşırı basitleştirildiği için demografik bilgiler ve akademik performansı olumsuz etkileyen diğer birçok faktör dikkate alınmamıştır.
Ön yargı
Ön yargı, veri görselleştirmesini olumsuz etkiler. Veri raporlarını oluşturan ekip, kişisel gündemlerine en uygun verileri seçerek sonuçlarda yanlılığa neden olabilir. Veri görselleştirme araçları daha doğru sonuçlar verse de bu araçları kullanan ekip ön yargılı veri seçimi ve veri temizleme yaparak farkında olmadan yanlılığa yol açabilir. Dolayısıyla, veri görselleştirme çalışmalarınıza çeşitli ekipleri ve görüşleri dahil etmeniz önemlidir.
Abartma
Alakalı olmayan verileri görselleştirdiğinizde aslında mevcut olmayan ilişkiler ortaya çıkabilir. Kötü niyetli kullanıcılar, bu yanlış veri görselleştirmesini zararlı davranışları veya kötü kararları gerekçelendirmek için kullanmaya çalışabilir. Örneğin, bir ekibin aile bağı bulunan bir tedarikçiye destek olmak için üretim ekipmanlarına aşırı harcama yaptığını varsayalım. Ekip, yeni ekipmanların kurulmasından sonra işçi güvenliğinin nasıl iyileştiğini vurgulayan veri görselleştirme raporlarını kullanarak bu satın alımlarını gerekçelendirmeye çalışmaktadır. Ancak, aslında işçi güvenliğindeki bu iyileşmeye yeni ekipmanlarla hiçbir ilişkisi olmayan birçok faktör katkıda bulunmuştur.
Veri görselleştirme yazılımını seçerken nelere dikkat etmelisiniz?
Ücretsiz ve ücretli birçok veri görselleştirme aracı mevcuttur. Size en uygun araç, gereksinimlerinize bağlı olarak değişiklik gösterebilir.
Altyapı desteği
Veri görselleştirme yazılımınız, mevcut BT altyapınız ve veritabanlarınızla entegre olmalıdır. Ayrıca gerektiğinde harici verileri doğrudan içeri aktarabilmeniz için birçok üçüncü taraf veri kaynağını da desteklemelidir.
Etkileşimli raporlama
Etkileşimli raporlar, büyük veri analizini iyileştirir ve teknik olmayan kullanıcıların modelleri keşfetmesine yardımcı olur. Bu gibi kullanıcılar, veri değerlerini grafiğe çizerken etkileşimli grafikte veri değişkenlerini filtreleyebilir, sıralayabilir veya taşıyabilir. Böylece değişikliklerin önerildiği veya gerektiği her durumda teknik ekipten yardım istemek zorunda kalmazlar.
Güvenlik
Veri görselleştirme araçları, iş zekası sisteminizde ek güvenlik açıklarına neden olabilir. Bu araçların, yetkisiz kullanıcıların ve rollerin erişimini sınırlandıran güçlü güvenlik özelliklerine sahip olması gerekir.
Ölçeklenebilirlik
Devasa veri kümelerini kolaylıkla işleyebilen büyük veri görselleştirme araçlarını kullanmanız önerilir. Bu araçların ayrıca veri görselleştirme görevlerini ölçekli olarak otomatikleştirmek için makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) özellikleri olmalıdır.
AWS, veri görselleştirmesi konusunda nasıl yardımcı olabilir?
AWS her türlü veri üzerinde ayrıntılı raporlar oluşturmak için kullanabileceğiniz iki ana veri görselleştirme aracına sahiptir.
Amazon Managed Grafana
Amazon Yönetilen Grafana, nerede depolanıyor olursa olsun ölçümlerinizi sorgulamanıza, görselleştirmenize ve anlamanıza olanak sağlayan popüler bir açık kaynak analiz platformu olan açık kaynak Grafana için tam olarak yönetilen bir hizmettir. Amazon Yönetilen Grafana, AWS hesabınızdaki AWS veri kaynaklarıyla yerel olarak entegredir. Sıfırdan bir pano oluşturmak zorunda kalmadan ölçümleri, günlükleri ve izlemeleri hızla analiz etmeye başlamak için önceden oluşturulmuş çeşitli görselleştirmeler arasından seçim yapabilirsiniz.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight; veri görselleri, etkileşimli panolar ve makine öğrenimi destekli veri analizleri sağlayan bir bulut temelli sunucusuz iş zekası hizmetidir. Bu hizmeti verilerinizdeki gizli öngörüleri keşfetmek, doğru tahminler yapmak ve verileri yeni gelir kaynağına dönüştürme fırsatlarını açığa çıkarmak için kullanabilirsiniz. QuickSight, verilerle ilgili doğal dildeki sorulara doğru yanıtlar vermek için makine öğrenimini kullanır.
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de veri görselleştirmesini kullanmaya başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
Ücretsiz AWS veritabanı hizmetlerini görüntüleyin
