(Kiemelt kép: Unsplash+)
A hatékony adatvizualizáció létfontosságú mindazok számára, akik a mai adatvezérelt környezetben hatalmas adathalmazokkal dolgoznak. Az adatvizualizáció azért kulcsfontosságú, mert lehetővé teszi az elemzők számára, hogy az összetett információkat érthető és hasznos meglátásokká alakítsák. Az adatok grafikus vagy vizuális megjelenítésének technikáját, például diagramok, grafikonok és térképek formájában, adatvizualizációnak nevezzük. Ez egy hatékony eszköz, mely segíti az embereket és a szervezeteket abban, hogy hatalmas mennyiségű adatot értelmezzenek azáltal, hogy azokat világosabban és vizuálisan meggyőzőbben mutatják be.
Az adatvizualizáció jelentősége a modern üzleti életben
A Nagy Adatok korában az adatvizualizáció ismerete és annak megvalósítása nélkülözhetetlenné vált a modern vállalkozások és szakemberek számára egyaránt. Íme, miért van ekkora jelentősége:
Az összetett adatok könnyebben érthetővé tétele
Az adatelemzésben gyakori a nagy, összetett adatkészletekkel való munka. Az adatok vizuális ábrázolássá alakításával az adatvizualizáció egyszerűsíti ezt az eljárást, és egyszerűbbé teszi a minták, trendek és összefüggések felismerését az adatokban.
Trendek és minták azonosítása
A grafikonok, diagramok és térképek csak néhányat jelentenek az adatok vizualizációs eszközökkel történő ábrázolásának számos módja közül. Ezek az ábrázolások megkönnyítik a nyers adatokban esetleg rejtőzködő tendenciák és összefüggések felismerését. A vállalkozások felhasználhatják ezt a képességet új lehetőségek felkutatására, a potenciális problémák kiszűrésére és a teljesítmény hatékony nyomon követésére.
Az adatvezérelt döntéshozatal megkönnyítése
A vállalkozások gyorsan megérthetik az információkat és körültekintő döntéseket hozhatnak, mivel az adatok vizuálisan vonzó és egyszerű módon kerülnek bemutatásra. Például az értékesítési adatok és a helyi lakosság demográfiai adatainak vizsgálatával egy kiskereskedelmi vállalat felhasználhatja az adatvizualizációt egy új üzlet ideális helyének kiválasztásához.
Az együttműködés és a kommunikáció támogatása
A vállalkozásokon belüli hatékony kommunikációt és együttműködést a vizuálisan megjelenített adatok teszik lehetővé. A csapatok gyorsan közölhetik egymással az ötleteket, meglátásokat és eredményeket, ami tovább javítja a csapatmunkát és megkönnyíti a részlegek együttműködését.
Az adatvizualizáció és az adatelemzés közötti szinergia
Az MI korszakában az adatvizualizáció segít megteremteni az alapokat. Ezért jelentősebbé vált, mint valaha. Segít az adatelemzőknek megérteni modelljeik teljesítményét, és kiszúrni a fejlesztésre szoruló területeket. A jó adatelemzési stratégiának tartalmaznia kell az adatvizualizációt, hogy a szervezetek versenyképesek maradhassanak a gyorsan változó piacon.
Az adatvizualizáció fontosságának megfejtése az adatelemzők számára
Az adatelemzők többféle módon is kihasználhatják az adatvizualizáció erejét, hogy maximalizálják hatásukat. A bonyolult adatok egyszerű és magával ragadó vizuális ábrázolásokba való átültetésével hatékonyan közvetíthetik a megállapításokat, és megalapozott döntéshozatalt ösztönözhetnek. Íme néhány tipp adatelemzők számára, hogyan hozhatják ki a legtöbbet az adatvizualizációból:
Fokozott adatmegértés: Az adatvizualizációk leegyszerűsítik a bonyolult adathalmazokat, így az elemzők számára egyszerűbbé válik a minták, trendek és kiugró értékek felfogása, ami mélyebb tanulmányozást tesz lehetővé.
Javított kommunikáció: A vizualizációk hatékony eszközként szolgálnak az eredményeknek az érdekeltek és a nem technikai célközönség felé történő kommunikálásához, és lehetővé teszik az adatelemzők számára, hogy magával ragadó adatvezérelt történeteket adjanak elő.
Adatfeltárás: Az elemzők az interaktív vizualizációk segítségével különböző nézőpontokból vizsgálhatják meg az adatokat, rejtett meglátásokat azonosíthatnak és új kérdéseket tehetnek fel.
Az adatelemzők az adatvizualizációt nemcsak az adatok megértéséhez, hanem az eredmények másokkal való sikeres megosztásához is alkalmazhatják. Ez a tehetség javítja az adatvezérelt döntések meghozatalának képességét, és jelentős értéket biztosít a szervezetek számára.
Az adatavizualizáció szemléletes példái
Az adatokat különböző módon lehet vizualizálni, az adatok jellegétől és a közvetíteni kívánt meglátásoktól függően. Íme néhány gyakori példa az adatvizualizációs technikákra:
Vonaldiagramok: Időbeli változó tendenciák ábrázolása.
Területi diagramok: Ideálisak több idősoros értékek esetén.
Szórásdiagramok: Két változó közötti kapcsolatok szemléltetése.
Fatérképek: Hierarchikus adatok megjelenítése egymásba ágyazott téglalapokkal.
Népességpiramisok: A népesség eloszlásának szemléltetése egymásra helyezett sávokkal.
Az adatelemzési készségek gyakorlati alkalmazásai
Az adatvizualizáció számos iparágban és területen talál alkalmazást, és a különböző életterületek szakemberei is nagy hasznát vehetik az adatelemzési készségeknek. Íme néhány gyakori felhasználási eset:
Értékesítés és marketing: Az értékesítési és marketingcsapatok az adatvizualizációt a kampányok sikerének és az online forgalomra és értékesítésre gyakorolt hatásuk nyomon követésére használják.
Egészségügy: Az orvostudomány területén a choropleth-térképeket arra használják, hogy megmutassák, hogyan oszlanak el a fontos egészségügyi tényezők a különböző földrajzi területeken.
Pénzügyek: A pénzügyi szakemberek a gyertyatartó-diagramokra támaszkodnak a befektetések teljesítményének nyomon követéséhez és a piaci trendek felismeréséhez.
Politika: A politikai adatokat gyakran földrajzi térképeken keresztül vizualizálják, bemutatva a szavazási mintákat államonként vagy körzetenként.
Logisztika: A hajózási vállalatok vizualizációs eszközöket használnak a szállítási útvonalak optimalizálására.
A mai adatvezérelt környezetben az erős adatvizualizációs készségekkel rendelkező adatelemzők lehetővé tehetik a vállalatok számára, hogy körültekintő döntéseket hozzanak, hatékonyan közvetítsék a megállapításokat, és a bonyolult adatokból tanulságos információkat vonjanak ki. Az adatelemzésben sikereket remélő szakembereknek alaposan meg kell érteniük az adatvizualizációt, mert az adatok mennyisége és összetettsége nagyszabású lehet. A megfelelő vizualizációs képességekkel felszabadíthatja az adatokban rejlő potenciált, és jelentős fejlődést mozdíthat elő szervezetében.
Az adatvizualizáció jövője
Az adatok megváltoztatják, hogyan vonunk le következtetéseket a világról, az adatvizualizáció pedig segít az adatok jobb megértésében. Az adatvizualizáció három nagy terület fejlődésének köszönhetően változott meg. A statikus adatok helyett a streaming, a változó kontextus és a jobb adatfeldolgozási és tervezési eszközök. Ez alapvetően meg fogja változtatni azt, hogy az adatvizualizáció hogyan befolyásolja majd a jövőbeni életünket.
Új kontextus
Pandóra (Πανδώρα) volt az első ember, akit a görög mitológiában az istenek teremtettek. Mint fogalom ez azért fontos, mert Pandóra annak metaforájaként szolgál, akivé válni szeretnénk. Ő önmagunk reprezentációja, ő az, amilyenek szeretnénk lenni. Nagyon hasonlít a digitális avatárokhoz a jelenlét közösségi médiájában. A Facebookon nem osztjuk meg a legrosszabb pillanatainkat vagy gyengeségeinket, hanem az eredményeinket mutatjuk meg, és csak a legjobb képeinket töltjük fel. Jobb változatokat hozunk létre magunkból, mint a digitális Pandorák.
Felkereshetjük a Google-t és más közösségi médiaplatformokat, hogy letöltsünk magunkról minden személyes adatot, amit csak találunk. 1,2 GB letöltött adat után, bátran állíthatjuk, hogy hátborzongatóan pontosak, de egyben kissé hiányosak is ezek. Bár, ez több adat rólunk, mint amire számíthattunk. A jövőben ez változni fog. Jelenleg évente 28 TB (vagy trillió gigabájt) adatot hozunk létre, exponenciális ütemben, ezért könnyű megjósolni, hogy még több adat lesz rólunk, sőt, mindannyiunkról elérhető, és így még teljesebb képet kapunk arról, hogy kik vagyunk valójában (legalábbis a digitális másolatunk). Nemcsak erről, hanem arról is, hogy kik és hol voltunk a múltban, vagy egy adott időpontban. A digitális alteregónk vagy „avatárunk” egy nap talán nem lesz olyan szép, mint Pandóra, de pontosabb lesz, mint bármelyikünk szeretné azt vagy álmodta. Nemcsak az emberekre vonatkozó adatok lesznek könnyebben elérhetők, hanem az adatok bármi másról is, például az autónkról és természetesen az otthonunkról. Az adatfolyamokon keresztül összekapcsolt összes eszköz segíteni fog nekünk a biztonság javításában, a működési hatékonyság növelésében és a fogyasztói igények jobb megértésében.
Egyre növekvő adatlavinák
Az általunk gyűjtött adatok elképesztő mennyisége és a gyűjtéshez használt érzékelők miatt az adatfolyam-alapú API-k egyre inkább elterjednek majd. Az általunk gyűjtött adatoknak csak nagyon kis hányadának kellene adatbázisban lennie. A legtöbbet olyan rendszerek gyűjtik, melyek eseményeket bocsátanak ki, mint például az akkumulátor töltöttségi szintje egy elektromos autóban. Ezek az adatok folyamként kezdik az életüket, és hatékonyan eljuttatják azokhoz, akik esetleg használni szeretnék azokat. Az adatbázisnak az érzékelő és a fogyasztó közé helyezése felesleges luxus lesz. Az egyértelmű cél nélküli adathalmozásnak viszont magas ára van.
Az adatfolyamok használata megváltoztatja, hogyan vonunk le következtetéseket a világról. Ez azt jelenti, hogy minden egyes újonnan érkező adatpont azonnal befolyásolja a világról alkotott képünket. A grafikonok élő adatfolyamokhoz kapcsolódnak. A hírek egyre gyorsabban hullámzanak a piacokon. Kevesebb idő megy el egy-egy cikk elolvasására, és több automatizálással generálnak adatokat, sőt híreket is. Csak egy érzést kell közölni ahhoz, hogy egy algoritmus felfogja és osztályozza a történetet. Amikor például Musk a Twitteren bejelentette, hogy fontolgatja a Tesla magánkézbe vételét, a piaci reakció rendkívül gyors volt. Az algoritmusok számára azonban szinte lehetetlen a hangulatot felfogni az olyan strukturálatlan adatokban, mint a grafikonok és animált videók. A diagramok és animációk mindig is emberi fogyasztásra készültek. Többé már lehet hogy nem majd a jövőben.
A Bloomberg létrehozott egy Scatteract nevű rendszert. Képes egy tengely mentén minden egyes pixelt kiolvasni, hogy feltárja az egyes pontokat létrehozó információt. A rendszer optikai karakterfelismerő (OCR) és mélytanulási technikákat használ, hogy numerikus adatpontokat vegyen ki egy diagram képéből, majd az eredményeket táblázatokká alakítja át. Ez az első alkalom, hogy az adatok vizualizációja megfordult. Ahelyett, hogy az adatokról a vizualitás felé haladnánk, most a vizualitásról ismét visszamehetünk az adatokhoz. Bár a Scatteract még kezdetleges, csak idő kérdése, hogy ezek az eszközök továbbfejlődjenek, és a jövőben az adatvizualizáció teljesen olvasható legyen az algoritmusok számára.
Jövőt formáló eszközök
A Google, az Apple és a BMW számos termékbejelentése szerint egyre több adat kerül majd a fizikai környezetünkbe a kiterjesztett valóság vagy a egyéb digitális vetítés segítségével. Ez azt jelenti, hogy nem csak az adatok lesznek jobban vizualizálva, hanem a minket körülvevő vizuális valóság is adatokká alakul. 2030-ra az új autók 70%-a valamilyen AR-technológiával lesz felszerelve, mint például ez az Apple szélvédője. Az intelligens városi forgalomirányítás, mint például a „DiDi Smart Transportation Brain” lehetővé teszi majd, hogy a forgalom résztvevői és az útkereső szoftverek megalapozottabb döntéseket hozzanak. A Didi intelligens közlekedési lámpákat idén telepítették a kínai városokban, melyek akár a várakozási idő negyedét is megtakarítják. A Didi mind a 450 millió mobilfelhasználójának adatait megosztja. Beleértve a csatlakoztatott autóik adatait és a forgalomirányító rendszer adatait, hogy a lehető legjobb képet kapják a forgalmi áramlásokról.
A városi közlekedési problémák nem csak a jelenlétről adnak képet. Az intelligens közlekedési rendszerek lehetővé teszik az előrejelzést, hogy a következő néhány órában hol lesznek dugók. Lehetővé teszi a taxi és tömegközlekedési hiányok előrejelzését, és átirányíthatja a közlekedés többi résztvevőjét a közelgő torlódások leghatékonyabb kezelésére. Minél okosabbá válik egy város, annál több adatát kell elemezni és „olvasni”. Az adatokban lévő anomáliák, minták és kiugrások az adatvizualizációval könnyen felismerhetők lesznek. Ahogy az adatok elérhetősége nő, úgy nőnek a felhasználók elvárásai is a hasznosságukkal kapcsolatban.
Ha az olyan új megoldások, mint a Didi, valamit elárulnak az új eszközökről, akkor az az, hogy az emberek nagyobb elvárásokat támasztanak majd az adatok elérhetőségével, pontosságával, hasznosságával és vizualizációjával szemben a jövőben. A tendencia egyértelműen az, hogy az új eszközök több adatot szolgáltatnak a felhasználóknak, nem pedig kevesebbet. Könnyebben használhatóak lesznek, és ezért szélesebb lesz a hatókörük, ahogyan azt a Tableau és a Power BI iránti növekvő érdeklődéssel láthatjuk.
A jövőben minden eddiginél több szakembert kérnek majd fel arra, hogy az újságírókhoz hasonlóan adatok alapján hozzák meg döntéseiket. Az „álhírek” idején az újságírói történetmesélés egyre inkább aláássák az adatokkal. A szélesebb közönségnek szóló, nagyobb vonzerő elérése érdekében bemutatott adatok lehetővé teszik az adatok szélesebb körű vizsgálatát, változatosabb értelmezéseken keresztül. Az adatvizualizáció abban különbözik a tisztán racionális elemzéstől, hogy célja egy történet elmesélése az érzelmi reakció kiváltása érdekében. Lehetnek racionális bizonyítékok az orrunk előtt, de ha nem tudunk elképzelni valamit, ami korábban soha nem létezett, lehetetlen messzemenő cselekvésre ösztönözni.
Az algoritmusok tudnak jósolni, viszont csak az emberek tudnak elképzelni valamit ezekből. Az adatvizualizáció inspirálja legjobban a képzeletet. A jövő eszközei többféle módon teszik majd lehetővé az adatok „felszeletelését” és „feldarabolását”. Ez azért fontos, mert egy nagyon korlátozott eszközkészlettel könnyű abba a csapdába esni, hogy azt értékeljük, ami mérhető ahelyett, hogy azt mérnénk, ami értékes. Ez lehetővé teszi, hogy pontosabb képet kapjunk a körülöttünk lévő világról, elkerülve a füst és tükrök Pandóra-féle hamisított jövőjét.
