Визуализация данных имеет решающее значение, когда дело доходит до аналитики данных и BI-и, выбрав правильные типы, ваши наборы данных могут быть представлены наилучшим образом для принятия правильных решений. Вот почему компании-разработчики программного обеспечения для анализа данных, такие как Cubeware, предлагают компаниям инструменты и решения для реализации визуализации данных в рамках полного жизненного цикла BI.
Вот некоторые из основных преимуществ визуализации данных:
1. Экономия времени для лиц, принимающих решения
Одна из основных целей визуализации https://elhall.ru/reviews/sovety_po_remontu_i_stroitelstvu/chto_takoe_3d_vizualizatsiya_interera_kvartiry/ данных-обеспечить более четкое и быстрое понимание анализов, полученных из наборов данных, — оттуда вы можете легко извлечь информацию, чтобы быстро принимать решения, основанные на данных, в интересах компании. У большинства лиц, принимающих решения, не так много времени, и мы все знаем, насколько утомительным может быть чтение строк данных на листе Excel. Представьте, что вы читаете список из 200 проанализированных точек данных, чтобы понять силу корреляции между двумя переменными — разве вы не предпочли бы потратить две секунды, глядя на диаграмму рассеяния?
2. Привлекательная для аудитории
Как люди, наши глаза сразу же привлекают визуально приятные дисплеи, такие как цвета, узоры и рисунки. Таким образом, используя визуализацию данных, гораздо легче привлечь и удержать внимание вашей аудитории, чтобы заставить ее слушать и понимать представленные данные. Это особенно удобно, если вы пытаетесь убедить комнату, полную членов C-suite, присоединиться к стратегии или инициативе, которую вы хотите реализовать. В конечном счете, эстетика имеет значение — и в игре убеждения цветная круговая диаграмма или гистограмма легко превзойдет лист чисел.
3. Ясно для понимания
Визуализация данных позволяет получить исчерпывающую и ясную информацию о наборах данных, даже о сложных и тяжелых. Когда они визуализируются, паттерны, траектории, аномалии, пропорции, значения и корреляции могут быть четко идентифицированы и поняты. Например, если вы просеиваете 1000 точек данных, которые были запрошены и сопоставлены из нескольких источников, совершенно невозможно обнаружить, есть ли какие-либо нарушения — это может быть небольшое падение продаж в течение последнего месяца или резкое снижение откликов клиентов на новый продукт. Несмотря на это, важно принять к сведению эти аномалии, чтобы решить следующий курс действий по их устранению. В другом сценарии, если вы заметили, что ваши ежемесячные доходы постоянно растут по восходящей траектории во время конкретной маркетинговой кампании, вы можете определить и воспроизвести эти факторы успеха, чтобы помочь вам оставаться на правильном пути.
Визуализация данных играет ключевую роль в предоставлении этих идей для нашего понимания. В конце концов, какой смысл собирать, очищать и анализировать данные, если мы не можем прочитать результаты таким образом, чтобы они были очевидными и убедительными?