Принципи візуалізації даних

Усім привіт! Мене звати Олександр, я Cloud Data Engineer в компанії WiseIT. Коли ми в роботі вирішуємо ІТ-завдання бізнесу, то й самі активно вивчаємо великий обсяг інформації, яку необхідно візуалізувати для розуміння результатів роботи. Наша компанія для цього використовує Google BI-інструменти (Google Data Studio, Looker).

Оскільки ми допомагаємо клієнтам підвищувати ефективність їхньої роботи, однією з головних складових цього є професійний рівень роботи з даними. У цій статті я розповім, для чого взагалі потрібна візуалізація даних, якою вона може бути та як це втілювати у робочих проєктах.

Для чого потрібна візуалізація даних

Ваша організація генерує величезну кількість даних — можливо, навіть більше, ніж ви собі уявляєте. Дайте відповідь на кілька запитань. Що ви робите з цими даними? Як це може вам допомогти? Як ви їх розумієте? Ось тут у пригоді й стає бізнес-аналітика. Інструменти бізнес-аналітики передбачають методичне дослідження, щоб допомогти компаніям ухвалювати важливі рішення на основі візуалізації даних.

Ви будете звертатися до платформи бізнес-аналітики під час коригування розвитку компанії. Тому рішення має забезпечувати надійні аналітичні можливості самообслуговування та зручний інтерфейс. Нетехнічні користувачі повинні мати можливість легко створювати та розуміти звіти й інформаційні панелі.

З власного досвіду знаю, що рішення бізнес-аналітики має розпізнавати шаблони даних і тенденції та передбачати майбутні події та результати. Воно повинно володіти здатністю створювати розширені статистичні моделі, щоб робити точні прогнози.

Сучасне рішення — мобільна аналітика

Мобільна аналітика — це ефективний спосіб підтримувати зв’язок усіх співробітників організації з будь-якого місця та в будь-який час. Мобільна бізнес-аналітика (мобільний BI) означає здатність надавати бізнес-послуги та послуги аналітики даних мобільним/ кишеньковим пристроям і/або віддаленим користувачам. Це дозволяє користувачам з обмеженою обчислювальною потужністю використовувати та отримувати ті самі чи подібні функції, можливості та процеси, що й у програмному рішенні бізнес-аналітики на основі настільного ПК.

Ця функція стає все більш популярною, оскільки люди проводять менше часу за робочим столом і стають мобільнішими. Глобальні компанії повинні мати можливість ухвалювати рішення на основі даних у процесі роботи. Перш ніж розглядати рішення, переконайтеся, що ви обміркували такі запитання:

  • Які можливості мобільної аналітики вам потрібні?
  • Вам потрібно переглядати інформаційні панелі та звіти чи миттєво створювати та редагувати їх?

Як обрати аналітичне рішення

Сучасні аналітичні рішення поєднують і аналізують кілька складних джерел даних, зокрема структурованих, напівструктурованих і неструктурованих. Завдяки можливості поєднувати дані з різних джерел на одній інформаційній панелі ці рішення забезпечують повне уявлення про ефективність бізнесу.

Вибираючи рішення, визначтесь: вашому бізнесу підійде автономна чи інтегрована система. Інтегровані платформи пропонують доступ до наявних аналітичних можливостей, зрозумілих користувачам. Ви повинні оцінити, наскільки легко аналітична платформа може інтегруватися з існуючим рішенням і сторонніми джерелами.

У своїх проєктах ми обираємо функціональність Google Data Studio та Looker.

Розширена аналітика — це загальний термін для широкого спектру методів аналітики, які використовують передові обчислювальні методи, такі як машинне навчання. Це входить до автономної перевірки даних з використанням методів, окрім тих, що пропонують базові BI. Метою розширеної аналітики є виявлення інформації, прогнозування або генерування рекомендацій щодо покращення бізнесу.

Використовуйте розширену аналітику та автоматизацію машинного навчання для покращення профілювання даних, узгодження, моделювання, маніпулювання, розробки та каталогізації метаданих. Знаходьте нові кластери або сегменти та автоматично створюйте прогнози. Налаштуйте гіперпараметри алгоритму, щоб підвищити точність прогнозної моделі. Автоматизуйте сповіщення про викиди/аномалії на основі змін даних.

Деякі включені функції передбачають структурування неструктурованих даних за допомогою тексту та статистичного аналізу. Досліджуйте та аналізуйте величезні обсяги неструктурованих текстових даних, щоб ідентифікувати концепції, шаблони, ключові слова та інші атрибути за допомогою можливостей текстової аналітики.

Корисні типи аналізу при роботі з даними

Виконуйте кластерний аналіз на основі k-середніх, k-medoids, ієрархічної кластеризації тощо, щоб полегшити розширену сегментацію та створення груп. Створіть регресійну модель, яка описує та аналізує зв’язки між залежними та незалежними змінними, і використовуйте модель, щоб робити точні прогнози. Рішення ВІ підтримує різні типи регресійного аналізу, такі як лінійна, логістична, експоненціальна, поліноміальна та багатовимірна регресія.

Ми використовуємо також аналіз «що-якщо» для порівняння різних сценаріїв і їх потенційних результатів на основі динамічних параметрів або значень. Прогнозуємо майбутні тенденції на основі поточних і минулих даних за допомогою таких методів прогнозування, як експоненціальне згладжування , ковзаючі середні, ARIMA, SARIMA тощо.

  • Аналітика тексту.
  • Статистична аналітика.
  • Кластерний аналіз.
  • Регресійний аналіз.
  • Сценарний аналіз «Що, якщо».
  • Сегментація та когортний аналіз.
  • Аналіз настроїв.
  • Аналіз часових рядів і прогнозування.
  • Статистичні функції.
  • Підтримка мови розмітки прогнозного моделювання (PMML).
  • Розширений аналіз даних за допомогою мови Python та R.

Саме візуалізація даних

Визначте стійкі змінні для використання в прогнозному моделюванні. Використовуйте текстовий або голосовий пошуковий інтерфейс для пошуку даних за допомогою операторів природної мови.

Створюйте розширені візуалізації за допомогою бібліотек і пакетів мов програмування Python і R. Подання даних у формі анімації для зображення змін у кількох групах або проміжках часу. Використовуйте можливості автоматичного створення діаграм, щоб вибрати відповідні візуальні елементи для графічного представлення даних.

Створіть інформаційні панелі, щоб на одному екрані зображалися KPI, показники бізнес-аналітики та критичні точки даних. Сприяйте автоматичному регулярному оновленню візуалізації інформаційної панелі. Використовуйте можливості деталізації для дослідження багатовимірних та ієрархічних даних.

  • Розширені візуалізації.
  • Анімації.
  • Автодіаграми.
  • Автоматичне оновлення.
  • Ребрендинг приладової панелі.
  • Інформаційні панелі у вебсторінках.
  • Інтерактивна візуалізація даних.
  • Візуалізації за допомогою Drill-Down і Drill-Up.

Основні принципи візуалізації даних

Наша компанія у своїх проєктах використовує Google BI-інструменти для візуалізації даних. З власного досвіду скажу, що при візуалізації даних варто дотримуватись наступних принципів:

  1. Використовуйте функції змішування даних для об’єднання кількох наборів даних для аналізу. Досліджуйте великі набори даних, щоб виявити закономірності, характеристики та точки інтересу та описати їх за допомогою інструментів і методів візуалізації.
  2. Переконайтеся, що дані регулюються та синхронізуються з процедурами, політикою та цілями організації, щоб зменшити ризики, пов’язані з кількома джерелами правди. Полегшіть багатовимірний аналіз, підтримуючи такі операції OLAP, як згортання, деталізація та нарізка.
  3. Оновлюйте записи та повертайте їх до джерела даних без підтримки з’єднання для пакетного оновлення. Створюйте складні запити, використовуючи фільтри, встановлюйте оператори та обчислювальні умови. Виконуйте запит до даних, що зберігаються в основній пам’яті. Створюйте складні запити до бази даних за допомогою візуальних інструментів перетягування, щоб знаходити дані в різних джерелах. Виконуйте запити через заплановані інтервали та події.
  4. Інтегруйте інтерактивні інформаційні панелі, звіти, робочі процеси та аналіз даних у ваш додаток. Оновлюйте кілька джерел даних у режимі реального часу, ініціюючи серверні процеси в програмі для вбудовування.
  5. Підтримка прямого та зворотного геокодування для нанесення географічних місць на карту. Знаходьте розташування на карті на льоту, не знаючи географічних координат, за допомогою функції пошуку на карті. Виконуйте обчислення та функції для перетворення геопросторових даних і аналізу. Візуалізуйте просторові дані за допомогою візуальних елементів інтерактивної карти, включаючи пропорційні символи, хороплет, розподіл точок, теплові карти, двовісні карти тощо.
  6. Обробляйте та аналізуйте дані IoT на межі, поблизу точки їх генерації, не переміщуючи їх у централізоване розташування. Досліджуйте та аналізуйте дані, створені підключеними пристроями Інтернету речей, такими як датчики на виробничому обладнанні, трубопроводи, метеостанції, вантажівки для доставки, розумні лічильники тощо. Сприяти безперервному аналізу в реальному часі даних, що генеруються: Edge Analytics, IoT Analytics, потокова аналітика.
  7. Використовуйте оптимізовані для мобільних пристроїв інформаційні панелі та звіти з інтерактивними можливостями детального перегляду/ згортання. Полегшення геопросторового аналізу на мобільних пристроях. Використовуйте мобільну програму в офлайн-режимі, оскільки вона включає складні алгоритми кешування, щоб уможливити взаємодію користувача в зонах з обмеженим або відсутнім доступом до мережі. Увімкніть push-сповіщення, щоб негайно вжити заходів для виправлення.
  8. Створюйте та одразу відправляйте звіти за допомогою спеціальних можливостей формування звітів. Створіть вбудовані сповіщення для розповсюдження звітів лише тоді, коли виконується заздалегідь визначена умова. Використовуйте умовне форматування, щоб виділяти клітинки певним кольором або шрифтом, коли виконується певна умова. Розробляйте та створюйте шаблони складних звітів для окремих груп користувачів. Обробляйте, запитуйте та створюйте звіти за допомогою природної текстової мови.
  9. Співпрацюйте та діліться візуалізаціями та звітами за допомогою командних платформ обміну повідомленнями та співпраці, електронних листів, дискусій тощо. Зберігайте та керуйте даними, створеними різними відділами незалежно один від одного. Створюйте проєкти або робочі області, які містять колекцію візуалізацій, інформаційних панелей і звітів. Підтримка стандартів глобалізації, таких як мова, шрифти, символи, часовий пояс, валюта тощо.

Підсумок

Важливість грамотної візуалізації даних для подальшого їхнього аналізу складно переоцінити. Візуалізація даних корисна для того, щоб:

Отримати цілісне уявлення про свій бізнес

Програмні рішення BI дають повний погляд на ваш бізнес і операції, отримуючи величезні обсяги інформації практично з будь-якого джерела. Але не вся інформація є корисною. Коли ви запитуєте: «Як я можу зменшити свої операційні витрати?» або «Чи досягаємо ми цього кварталу ціль продажів?» — BI може допомогти вам знайти відповіді.

Google BI-інструменти допомагають вам бути в курсі ключових показників ефективності та забезпечують досягнення цілей вашого проєкту.

Упорядкувати та візуалізувати свої дані

Інструменти BI створено з нуля, щоб отримувати дані з багатьох джерел. Вони очищають, готують і перетворюють цю інформацію, щоб за потреби надати точні показники. Візуальний BI-аналіз дає змогу виявляти раніше невідомі тенденції та кореляції даних.

Ви можете створювати стандартні та спеціальні звіти та експортувати їх у різні формати. Багато інструментів BI-аналітики надають безперешкодний доступ до звітів з ваших бізнес-додатків за допомогою «білих міток».

Підвищити операційну ефективність

BI — це розуміння вашого бізнесу з точки зору даних, які він генерує. Завдяки видобутку великих даних у реальному часі у вас під рукою буде вся необхідна інформація, щоб вчасно діяти. Аналіз даних допоможе вам краще взаємодіяти з клієнтами і покращити внутрішні операції.

Незалежно від того, чи це управління робочою силою, управління талантами, управління персоналом або управління ланцюгом постачання, бізнес-аналітика надає цінну інформацію про те, що працює, а що ні.

Підготуватися до майбутнього

Вам не потрібні кришталеві кулі, щоб побачити майбутнє. Все, що потрібно, — це вдосконалена BI в дії: програмне забезпечення для прогнозної аналітики. Вона має такі можливості, як прогнозування, бюджетування, моделювання сценаріїв, регресійний аналіз, розширені статистичні функції та сегментація. Ви можете змоделювати результати та навчитися долати потенційні перешкоди за допомогою моделювання даних, статистичного аналізу та інших математичних функцій.

AI-ML може допомогти вам залишатися проактивним, керуючи ризиками до того, як вони виявляться, і пом’якшуючи наслідки, якщо вони виникнуть.

Сподіваюся, що зміг наочно пояснити вам важливість грамотної роботи з даними, зокрема їхньої візуалізації.

Сподобалась стаття? Натискай «Подобається» внизу. Це допоможе автору виграти подарунок у програмі #ПишуНаDOU

👍ПодобаєтьсяСподобалось19
До обраногоВ обраному6
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Дякую за корусну інформацію! Цікавий опис Google Data Studio та Looker як інструментів з візуалізації та роботи з данними в цілому.

Підписатись на коментарі