Sonntag , Juli 5 2020

Die Welt der Daten sehen l Sisense

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Jeder möchte mehr aus seinen Daten herausholen, aber wie genau das geht, kann dazu führen, dass Sie sich am Kopf kratzen. Unsere BI Best Practices entmystifizieren die Analytics-Welt und bieten Ihnen umsetzbare Anleitungen.

In einer zunehmend von Daten dominierten Welt sammeln, verwalten, visualisieren und analysieren Benutzer aller Art Daten eine Vielzahl von Möglichkeiten. Einer der Nachteile der Rolle, die Daten heute in der modernen Geschäftswelt spielen, besteht darin, dass Benutzer mit Fachjargon und Tech-Speak überlastet werden können, was überwältigend sein kann.

Datenvisualisierung und visuelle Analyse sind zwei Begriffe, die häufig vorkommen Wenn neue und erfahrene Analytics-Benutzer gleichermaßen in die Welt der Daten eintauchen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen. In diesem Beitrag werden wir untersuchen, was diese Konzepte sind, welche Stärken sie haben und wie sie zusammenarbeiten.

 BI- und Analytics-Teams CTA

Datenvisualisierung: Malen eines Bildes Ihrer Daten

Einfach ausgedrückt, Datenvisualisierung bedeutet, Daten in einem visuellen Format anzuzeigen, das den menschlichen Benutzern das Verständnis von Erkenntnissen erleichtert. Daten werden normalerweise in bildlicher oder grafischer Form wie Diagrammen, Grafiken, Listen, Karten und umfassenden Dashboards visualisiert, die diese verschiedenen Formate kombinieren.

Das Hauptziel der Datenvisualisierung besteht darin, klar zu kommunizieren, was die Daten aussagen und Trends zu erklären und Statistiken und zeigen Muster, die sonst unmöglich zu sehen wären. Die Datenvisualisierung wird verwendet, um das Konsumieren, Interpretieren und Verstehen von Daten so einfach wie möglich zu gestalten und um das Ableiten von Erkenntnissen aus Daten zu erleichtern. Wenn BI- und Analytics-Benutzer Analytics-Ergebnisse sehen und schnell daraus lernen möchten, verlassen sie sich auf Datenvisualisierungen.

Visua l Analytics erledigt das „schwere Heben“ mit Daten. durch die Verwendung einer Vielzahl von Prozessen – Mechanik, Algorithmen, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache usw. -, um Muster und Trends zu identifizieren und aufzudecken. Es bereitet die Daten für den Prozess der Datenvisualisierung vor und ermöglicht es Benutzern, Daten zu untersuchen, zu verstehen, was sie bedeuten, die hervorgehobenen Muster zu interpretieren und ihnen zu helfen, Bedeutung zu finden und nützliche Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen.

Analysen und Visualisierungen, der Schlüssel zu datengetriebenen Organisationen

Die Beziehung zwischen Datenvisualisierung und visueller Analyse ist symbiotisch. In einer Studie für das US-Heimatschutzministerium veranschaulichen James J. Thomas und Kristin A. Cook diese Beziehung in dem, was sie als „The Sense-Making Loop“ des analytischen Argumentationsprozesses beschreiben:

Gute Datenvisualisierung ermöglicht visuelle Analysen, die effektiver sind und den Benutzern bessere Einblicke und bessere Einblicke bieten, sorgen für überzeugendere Visualisierungen. Die Kombination der beiden zu einer visuellen Datenanalyse erleichtert es den Benutzern, ihre Daten besser zu verstehen. Zusammen helfen sie Organisationen und Einzelpersonen dabei, herauszufinden, wie sie effizienter arbeiten, den Umsatz steigern und einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern erzielen können.

Die Rolle von Visualisierungen in der Analytik

Die Datenvisualisierung kann entweder statisch sein ] oder interaktiv . Statische Visualisierungen bieten Benutzern eine einzige Ansicht dessen, was vor ihnen liegt. Interaktive Visualisierungen ermöglichen es Benutzern, einen Drilldown in Daten durchzuführen und verschiedene Ansichten desselben Datensatzes zu extrahieren und zu untersuchen, wobei bestimmte Datenpunkte ausgewählt werden, die in einem visualisierten Format angezeigt werden sollen.

Datenvisualisierung bietet Klarheit datengesteuerte Erkenntnisse und dies verbessert das Verständnis in einem Unternehmen.

In diesem Diagramm wird die visuelle Analyse als Grundlage für interaktive Daten dargestellt, um zu demonstrieren, wie die beiden miteinander verbunden sind. Analytics fungiert als Quelle für die Datenvisualisierung und trägt zur Gesundheit jedes Unternehmens bei, indem zugrunde liegende Modelle und Muster identifiziert und Anforderungen vorhergesagt werden.

Visualisierungen: Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft

Grundsätzlich gibt es drei Arten von Analysen: deskriptiv präskriptiv und prädiktiv . Der einfachste Typ, deskriptive Analytik beschreibt etwas, was bereits geschehen ist, und schlägt seine Grundursachen vor.

Prescriptive Analytics geht noch einen Schritt weiter: Zusätzlich hilft es Organisationen, Ursachen zu verstehen, und hilft ihnen dabei, aus den Ereignissen zu lernen und Taktiken und Strategien zu entwickeln, die ihre aktuelle Leistung und ihre Rentabilität verbessern können. Ein einfaches Beispiel wäre die Analyse von Marketingkampagnen.

Predictive Analytics ist der vorteilhafteste, aber wohl komplexeste Typ. Es hilft Benutzern, Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Situationen und Verhaltensweisen hinweisen. Mithilfe von Predictive Analytics können Unternehmen bevorstehende Szenarien planen, neue Trends antizipieren und sich am effizientesten und kostengünstigsten darauf vorbereiten. Die Vorhersage bevorstehender Trends bildet die Grundlage für die Optimierung der Vorteile, die Ihr Unternehmen daraus zieht.

Verwenden von Visualisierungen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen

Die aus Leistungsvisualisierungen gewonnenen Daten stammen aus verschiedenen Quellen: Strukturierte Daten in Form von relationalen Datenbanken wie Excel oder unstrukturierten Daten, die aus Text, Video, Audio, Fotos, dem Internet und intelligenten Geräten stammen. Diese Daten werden entweder auf lokalen Servern oder zunehmend in Cloud-Data-Warehouses und Data Lakes gesammelt. Sie werden in Datenvisualisierungen umgewandelt und über Dashboards und Analyse-Apps gemeinsam genutzt, damit Benutzer intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

Datenteams sowie Geschäfts- und Analyseteams haben die Aufgabe, den besten Weg zur Visualisierung und Erstellung von Daten auszuwählen und zu entwickeln gut organisierte Dashboards, um Endbenutzern zu helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen. Dashboards müssen klar, schnell zu interpretieren und einfach zu analysieren sein, um bei Bedarf tiefere Einblicke zu erhalten.

 Entwerfen besserer Dashboards

Um dies erfolgreich zu erreichen, benötigen Sie eine Daten- und Analyseplattform, die eine leistungsstarke Plattform bietet Kombination aus visueller Analyse und Datenvisualisierung; mit der Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, die entweder lokal, in der Cloud oder in beiden gespeichert sind; mit der Flexibilität, Daten aus jeder Quelle zu integrieren; und mit der Skalierbarkeit für zukünftiges Wachstum.

Um dies erfolgreich zu erreichen, benötigen Sie eine Daten- und Analyseplattform, die eine leistungsstarke Kombination aus visueller Analyse und Datenvisualisierung bietet. mit der Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, die entweder lokal, in der Cloud oder in beiden gespeichert sind; mit der Flexibilität, Daten aus jeder Quelle zu integrieren; und mit der Skalierbarkeit für zukünftiges Wachstum.

Visuelle Analysen und Datenvisualisierungen in Aktion

Orion ist ein führender SaaS-Anbieter für Finanzberater im Bereich Portfolio Accounting. Zuvor verwendeten sie eine statische Berichtslösung, die veraltete Nachrichten mit einer Verzögerung von Wochen lieferte, während ihre Kunden vorkonfigurierte, dynamische Dashboards wünschten. Durch den Wechsel zu Sisense konnten sie all dies anbieten und gleichzeitig den Umsatz verdoppeln.

Im Kampf gegen COVID-19 hat das Resconsortium die Sisense-Technologie verwendet, um die Ausbreitung von abzubilden der Virus in ganz Großbritannien auf einem Dashboard. Es bietet lokalen und regionalen Kapazitätsplanern des Nationalen Gesundheitsdienstes die Echtzeitinformationen, die sie benötigen, um Ressourcen auf Gebiete auszurichten, in denen der Ausbruch schwerwiegender wird oder in denen eine höhere Dichte an Risikopatienten besteht. Und die Daten sind so detailliert wie die Patientenlisten bei einzelnen Hausarztpraxen.

Um die besten Erkenntnisse aus Ihren Daten zu erhalten und die Vorteile Ihres BI und Ihrer Analyse zu optimieren, benötigen Sie eine nahtlose Kombination aus visuellen Analysen und Daten Visualisierung. Beides ist wichtig, aber ohne das andere kann jedes nicht so effektiv sein. Zusammen spielen sie eine wichtige Rolle bei der Analyse und dem Verständnis Ihrer Daten sowie bei Ihrer Fähigkeit, anhand der darin enthaltenen Erkenntnisse eine erfolgreiche Zukunftsstrategie für Ihr Unternehmen zu entwickeln.

Julie Zuckerman ist Senior Product Marketing Director bei Sisense bringt über zwei Jahrzehnte Erfahrung im Marketing und Produktmarketing bei Technologieunternehmen mit. Ihr Debütroman Das Buch Jeremia wurde 2019 veröffentlicht.

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