Ero datan visualisoinnin ja data-analytiikan välillä
Tietojen visualisointi ei ole muuta kuin edustaa tietoa visuaalisessa muodossa. Tämä visuaalinen muoto voi olla kaavio, kaavioita, luetteloita tai kartta jne. Tämä esitys auttaa ihmisiä ymmärtämään datan suuruuden.
Tietoanalyysit ovat menetelmä (rakenteellisten tai jäsentämättömien) tietojoukkojen tutkimiseksi hyödyllisten tietojen saamiseksi johtopäätösten tekemiseksi tietojoukoista. Tietoanalyysin tekniikoita ja tekniikoita käytetään laajasti monissa organisaatioissa.
Head to Head -vertailut tietojen visualisoinnin ja data-analytiikan välillä (infografia)
Alla on seitsemän tärkeintä eroa datan visualisoinnin ja data-analytiikan välillä
Tärkeimmät erot datan visualisoinnin ja data-analytiikan välillä
Alla on pisteluettelot, kuvaavat tärkeimmät erot datan visualisoinnin ja data-analyysin välillä:
- Datan visualisointi on datan esittämistä kuvallisessa tai graafisessa muodossa. Tietoanalytiikka on myös prosessi, joka helpottaa monimutkaisten tietojoukkojen kuvioiden tunnistamista ja niiden merkityksen saamista.
- Tietojen visualisointi antaa päätöksentekijöille mahdollisuuden nähdä visuaalisesti esitetyt analyysit, joten he tarttuvat vaikeisiin käsitteisiin tai tunnistavat uusia malleja.
- Ominaisuuden visualisoinnin syvällinen tarkastelu johtaa ominaisuuden analysointiin.
- Analytiikkaprosessi, mukaan lukien suurten tietoanalyysityökalujen käyttöönotto ja käyttö, voi auttaa yrityksiä parantamaan toiminnan tehokkuutta, kasvattamaan tuloja ja saavuttamaan kilpailuetuja kilpailijoihin nähden.
- Kuvaileva analytiikka keskittyy jo tapahtuneen kuvaamiseen sekä ehdottaa sen perussyitä.
- Reseptoiva analytiikka auttaa yrityksiä ennakoimaan liiketoimintamahdollisuuksia ja tekemään päätöksiä, jotka vaikuttavat voittoihin sellaisilla aloilla kuin kohdennetut markkinointikampanjat jne.
- Ennustava analytiikka auttaa louhimaan historiallisia tietojoukkoja malleille, jotka osoittavat tulevia tilanteita ja käyttäytymistä
- Visualisoinnissa meillä on staattisia ja interaktiivisia visualisointeja.
- Staattiset visualisoinnit keskittyvät tiettyyn tietovarastoon. Käyttäjät eivät voi ylittää yhtä näkymää tutkiaksesi muita tarinoita, jotka ovat heidän edessään. Tarina on kaapattu mukaansatempaavalla yhden sivun asettelulla.
- Interaktiiviset visualisoinnit auttavat käyttäjiä valitsemaan tietyt tietopisteet rakentamaan valitsemansa visuaalisen tarinan.
- Data-analyyttinen näkemys vie etsinnän seuraavalle tasolle antamalla lääkäreille paitsi tutkia tietojaan myös ymmärtää taustalla olevat tekijät ja vaikutukset sen lisäksi, että kysytään MIKSI.
- Kaavioiden, kaavioiden ja suunnittelun elementtien avulla tietojen visualisointi voi auttaa yrityksiä selittämään suuntauksia ja tilastoja paljon helpommin. Tietojen visualisointi paljastaa myös malleja, suuntauksia ja korrelaatioita, jotka muuten saattavat jäädä huomaamatta.
- Tietoanalyytikot kääntävät numerot selkeäksi (englanniksi) riippumatta siitä, ovatko myyntitiedot, markkinatutkimus, logistiikka vai kuljetuskustannukset.
- Tietokoneet antoivat mahdolliseksi käsitellä suuria määriä dataa salamanopeudella. Nykyään datan visualisoinnista on tullut nopeasti kehittyvä sekoitus tiedettä ja taidetta, joka varmasti muuttaa yritysmaisemaa seuraavien vuosien aikana.
- Tietoanalytiikka on trendikäs käytäntö, jota monet yritykset käyttävät. Ennen kuin hyppäät sisään ja ostaa data-analytiikkatyökaluja, organisaatioiden tulisi ensin tutustua maisemaan.
- Otetaan esimerkki ymmärtääksesi tiedon visualisoinnin erittäin selvästi.
Otetaan esimerkiksi kiitospäivän käyttötapa skenaarioissamme, koska me kaikki tiedämme, että kiitospäivän myynti on erittäin korkeaa ja ostot ovat huipussaan.
Piirakkakaavio tai kaavio auttaa yrityksen omistajaa ymmärtämään tuotteisiin liittyvää ostohistoriaa, mikä auttaa häntä ymmärtämään paremmin kuin tarkastelemaan ostohistoriassa olevia numeroita. Joten yrityksen omistaja voi suunnitella liiketoimintaansa trendin mukaan. - Otetaan esimerkki Data Analyticsista ymmärtää analyysin teho.
Me kaikki teemme ostoksia verkossa, ja meidän on pitänyt nähdä tämä viesti postilaatikossamme - ”Kaipasimme sinua” -viesti sanomalehden sähköisestä kaupasta, jos emme tee ostoksia jonkin aikaa. Viestin takana oleva kohtaus sisältää tilausten ja tilaushistorian yksityiskohtaisen tarkastelun. Analytiikkatyökalut, jotka antavat älykkyyttä yritykselle houkutella asiakkaita lisäämään tuloja.
Tietojen visualisointi vs. data-analytiikan vertailutaulukko
| Tietojen visualisointi | Data Analytics | |
|
Käytetään | Tietojen visualisoinnin tavoitteena on välittää tietoa selkeästi ja tehokkaasti käyttäjille esittämällä heitä visuaalisesti. | Jokainen yritys kerää tietoja; data-analytiikka auttaa yritystä tekemään tietoisempia liiketoimintapäätöksiä analysoimalla tietoja. |
| Suhde | Tietojen visualisointi auttaa, data-analytiikka saa paremmat käsitykset | Yhdessä tietojen visualisointi ja analysointi tekevät johtopäätöksiä tietojoukoista. Muutamissa tilanteissa se voi toimia lähteenä visualisoinnille. |
|
Työkalut, tekniikat ja menetelmät |
Tietojen visualisointi voi olla staattista tai vuorovaikutteista. Interaktiivinen datanäyttö on hiukan uudempi. Sen avulla ihmiset voivat porata kaavioiden ja kaavioiden yksityiskohdat tietokoneiden ja mobiililaitteiden avulla pienimpiin yksityiskohtiin ja muuttaa sitten vuorovaikutteisesti, mitä tietoja he näkevät ja miten niitä käsitellään. Työkalut: Plotly DataHero Kuvaelma Dygraphs QlikView ZingCHhart jne. |
Tietoanalyysit voivat olla Prescriptive Analytiikka, Ennustava analytiikka, Diagnostinen analytiikka ja Kuvaileva analytiikka Työkalut: Pesä, Polybase, Presto trifecta Excel-taulukko Tyhjennä Analytics SAP Business Intelligence jne. |
| Toimialat | Tietojen visualisointitekniikoita ja tekniikoita käytetään laajalti rahoituksessa, pankkitoiminnassa, terveydenhuollossa, vähittäiskaupassa jne | Data Analytics -tekniikoita ja tekniikoita käytetään laajasti kaupassa, rahoituksessa, terveydenhuollossa, rikosten havaitsemisessa, matkatoimistoissa jne |
| Kuka esiintyy | Tietoinsinöörit | Data-analyytikot |
|
Platforms | Suuri tietojenkäsittely, palvelunhallinnan kojetaulut, analysointi ja suunnittelu. | Iso tietojenkäsittely, tiedon louhinta,
Analyysi ja suunnittelu. |
|
hyötyjä | Tunnista alueet, jotka tarvitsevat huomiota tai parannuksia
Selvyys, mitkä tekijät vaikuttavat asiakkaan käyttäytymiseen Auttaa ymmärtämään mitä tuotteita mihin paikkoihin Ennusta myyntimäärät | Tunnista taustalla olevat mallit ja mallit
Toimii lähteenä datan visualisoinnille, Auttaa liiketoiminnan parantamisessa ennakoimalla tarpeita |
Johtopäätös - datan visualisointi vs. data-analytiikka
Yritystarpeiden osalta ero datan visualisoinnin ja data-analytiikan välillä on selvästi selvä. On myös selvää, että visualisoinnit, vaikka ne ovatkin tärkeitä, eivät voi olla ainoa komponentti tietojenkäsittelyratkaisussa, sekä Data-visualisointi että Data-analytiikka tekevät yhdessä hyviä johtopäätöksiä liiketoiminnalle.
Visualisointityökalujen ja analytiikkatyökalujen valinta vaihtelee organisaatiosta toiseen käsiteltävän tiedon tyypin ja sen mukaan, kuinka suuri organisaatio on.
Suositeltava artikkeli
- 5 Tietävä Big Data Analyticsin haasteet ja ratkaisut
- 8 erinomaista data-analyyttistä suuntausta, jotka hallitsevat vuonna 2016
- Selvitä 10 erot pienten tietojen ja isojen tietojen välillä
- Hospitality-teollisuudelle tärkeä iso data-analyysi (nopea)