Die größten Trends in der Datenvisualisierung nehmen im Jahr 2022 Gestalt an

Es gibt unzählige Beispiele dafür Big Data verändert viele verschiedene Branchen. Es kann für so visuelle Zwecke wie die Reduzierung von Staus, die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen oder die Verbesserung des Erlebnisses in Multiplayer-Videospielen verwendet werden.

Es besteht kein Zweifel daran, dass die Sammlung und Analyse riesiger Mengen unstrukturierter Daten einen großen Durchbruch darstellt. Darüber können Sie in fast jedem Land mehr erfahren Technologie-Blog. Wir möchten über Datenvisualisierung und ihre Rolle in der Big-Data-Bewegung sprechen.

Daten sind nutzlos, wenn sie nicht die Möglichkeit haben, zu visualisieren, wonach wir suchen. Wie wir bereits gesagt haben, besteht die Herausforderung für Unternehmen darin, aus Daten einen Mehrwert zu ziehen, und dazu ist es notwendig, über die entsprechenden Daten zu verfügen beste Visualisierungstools. Mit der Zeit werden zwar künstliche Intelligenz und Deep-Learning-Modelle dabei helfen, diese riesigen Datenmengen zu verarbeiten (tatsächlich wird dies in einigen Bereichen bereits getan). Allerdings wird es immer einen entscheidenden menschlichen Faktor geben, zumindest noch für einige Jahrzehnte.

Was ist Datenvirtualisierung?

Datenvisualisierung wird kurzfristig an Bedeutung gewinnen. Datenvisualisierung ist ein Konzept, das alle Bemühungen beschreibt, Menschen dabei zu helfen, die Bedeutung von Daten zu verstehen, indem sie in einen visuellen Kontext gestellt werden. Muster, Trends und Korrelationen, die in textbasierten Daten möglicherweise unbemerkt bleiben, können mit Datenvisualisierungssoftware leichter aufgedeckt und erkannt werden.

Datenvirtualisierung erfreut sich aufgrund ihrer enormen Vorteile immer größerer Beliebtheit. Von den Unternehmen wird erwartet, dass sie dies tun bis 4.9 fast 2026 Milliarden US-Dollar für Datenvirtualisierungsdienste ausgeben.

Dies ist von großer Bedeutung, um die Barriere zwischen den gespeicherten Daten und der Nutzung der Daten durch jeden Mitarbeiter eines Unternehmens zu beseitigen. Wenn wir über Big Data sprechen, ist die Datenvisualisierung entscheidend, um die Entscheidungsfindung auf hoher Ebene erfolgreicher voranzutreiben. Big-Data-Analysen haben ein enormes Potenzial, Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu helfen und das Unternehmen für eine realistische Zukunft zu positionieren.

Ohne das richtige Visualisierungstool nützt Datenanalyse kaum. Welche Vorteile bringt es für Unternehmen?

Im Zeitalter von Big Data, dem Web, der Cloud und der enormen Explosion des Datenvolumens und der Datenvielfalt können es sich Unternehmen nicht leisten, alle für ihr Unternehmen benötigten Informationen zu speichern und zu replizieren.

Datenvirtualisierung ist eine Technologie, die es ermöglicht, Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu kombinieren und in eine einzige virtuelle Datenquelle umzuwandeln, auf die verschiedene Anwendungen in Echtzeit zugreifen können.

Auf diese Weise ist es möglich, den Geschäftswert aller Daten jeglicher Art und aus jeder Quelle zu nutzen. Darüber hinaus werden integrierte und standardisierte Datendienste generiert, die Ihnen helfen, eine agilere Leistung aus Ihren Daten zu ziehen, ohne dass eine ständige Replikation erforderlich ist.

Warum ist Datenvirtualisierung die günstigste und schnellste Option?

Das physische Verschieben und Speichern derselben Daten in verschiedenen Repositories vervielfacht die Kosten und verlangsamt Prozesse, wenn IT-Änderungen vorgenommen werden müssen. Durch die Datenvirtualisierung können Sie von einem einzigen Punkt aus darauf zugreifen und sie nur dann replizieren, wenn dies unbedingt erforderlich ist.

In welchen Projekten oder Anwendungsfällen ist Datenvirtualisierung ideal?

Datenvirtualisierung ist ideal in jeder Situation, in der Folgendes erforderlich ist:

• Informationen aus verschiedenen Datenquellen.
• Informationen in Echtzeit.
• Agile Anforderungen und schnelle Bereitstellungszeiten.
• Multi-Channel-Veröffentlichung von Datendiensten.

Agile BI und Reporting, Single Customer View, Datendienste, Web- und Cloud-Computing-Integration sind Szenarien, in denen Datenvirtualisierung praktikable und effizientere Alternativen zu herkömmlichen Lösungen bietet.

Unterstützt die Datenvirtualisierung die Webdatenintegration?

Das Internet ist von Natur aus groß, dynamisch, heterogen und die am schnellsten wachsende Informationsquelle. Die Datenvirtualisierung kann Tools zur Automatisierung von Webprozessen und semantische Tools umfassen, die dabei helfen, einfach und zuverlässig Informationen aus dem Web zu extrahieren und sie mit Unternehmensinformationen zu kombinieren, um sofortige Ergebnisse zu erzielen.

Wie verwaltet die Datenvirtualisierung die Anforderungen an die Datenqualität?

Die Datenvirtualisierung umfasst Funktionen zur Integration, Transformation und Anreicherung von Informationen, die auf Regeln basieren und mit spezifischen Produkten von Drittanbietern erweiterbar sind. Es kann Änderungen in den Quellen steuern, aus denen es Daten extrahiert, und verfügt über Data-Lineage-Funktionen, was für den Benutzer Vertrauen bedeutet.

Wie wird die Leistung der Datenvirtualisierung optimiert?

Die besten Datenvirtualisierungsplattformen nutzen Techniken zur Leistungsoptimierung wie intelligente Caches, Aufgabenplanung, Delegierung an Quellen, Abfrageoptimierung, asynchrone und parallele Ausführung usw. für skalierbare Leistung in anspruchsvollen Umgebungen.

Wie unterscheiden sich Datenföderationstools von Datenvirtualisierungstools?

Virtualisierung geht über die Abfrageföderation hinaus. Einige Lösungen bieten Lese- und Schreibzugriff auf jede Art von Quelle und Informationen, erweiterte Integration, Sicherheitsfunktionen und Metadatenverwaltung, die dazu beitragen, virtuelle und leistungsstarke Datendienste in Echtzeit, im Cache oder im Batch-Modus zu erreichen.

Wie ergänzt Datenvirtualisierung Data Warehousing und SOA-Architekturen?

Datenvirtualisierung kann als Erweiterung für Data Warehouse und andere Datenmigrationslösungen verwendet werden und mehrere Quellen zusammenführen, um virtuelle Data Marts zu erstellen. Datenvirtualisierung lässt sich in ESBs integrieren und ermöglicht die Echtzeitbereitstellung von Datendiensten in SOA-Implementierungen.

Wie hoch sind die Kosten und der ROI der Datenvirtualisierung?

Die Investition in ein Standard-Datenvirtualisierungsprojekt amortisiert sich in weniger als sechs Monaten und die Kosten betragen ein Drittel der Datenreplikationslösungen oder kundenspezifischen Entwicklungen. Der ROI wird durch Einsparungen bei den Kosten für Hardware, Software, Speicher, Entwicklung und Wartung erzielt.

Wie können Unternehmen von der Datenvisualisierung profitieren?

Maximierung der Kundenbindung. Der Kundenservice ist einer der größten Vorteile einer guten Nutzung von Big Data. Die Verfügbarkeit von Visualisierungstools wirkt sich positiv auf die Art und Weise aus, wie Unternehmen ihre Kunden bedienen und ihre Probleme lösen, und ermöglicht es, Trends zu erkennen und Strategien zu entwickeln, die eine bessere Verbindung zu diesen Kunden und potenziellen Kunden herstellen.

Bei der Verbesserung betrieblicher Prozesse. Die Untersuchung und Analyse von Daten ermöglicht eine verbesserte Automatisierung von Prozessen, eine Optimierung von Vertriebsstrategien und eine Verbesserung der Geschäftseffizienz.

Bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Predictive Analytics ist ein Bereich der Big-Data-Analyse, der die Identifizierung von Trends, Ausnahmen und Ereignisclustern erleichtert und die Vorhersage zukünftiger Trends ermöglicht, die sich auf das Unternehmen auswirken.

Präskriptive Analytik. Diese Art der Analyse zielt in erster Linie darauf ab, Maßnahmen vorzuschreiben, die zur Bewältigung einer erwarteten zukünftigen Herausforderung ergriffen werden müssen. Sie ist die nächste Phase nach der Predictive Analytics und kann Managern helfen, die zugrunde liegenden Ursachen von Problemen zu verstehen und die bestmögliche Vorgehensweise zu finden.

Unternehmen stehen viele Tools zur Verfügung, um die Datenvisualisierung zu verbessern. Von Anwendungen wie Infogram zur Erstellung von Infografiken auf allen Ebenen bis hin zu anderen wie Domo, einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Anwendung, die es den Mitarbeitern einer Organisation ermöglicht, Daten zu erstellen und zu teilen, sind sie alle von großem praktischen Nutzen für eine effektivere Nutzung Daten und Verbesserung der Entscheidungsfindung.

Quelle: https://www.smartdatacollective.com/biggest-trends-in-data-visualization-take-shape/