Veri Görselleştirmede En Büyük Trendler 2022'de Şekilleniyor

sayısız örneği var birçok farklı sektörü dönüştüren büyük veri. Trafik sıkışıklığını azaltmak, ürün ve hizmetleri kişiselleştirmek, çok oyunculu video oyunlarındaki deneyimi geliştirmek gibi görsel amaçlar için kullanılabilir.

Muazzam miktarda yapılandırılmamış verinin toplanması ve analizinin büyük bir atılım olduğu gerçeği tartışılmaz. Bu, hemen hemen her konuda daha fazla öğrenebileceğiniz bir şeydir. teknoloji blogu. Veri görselleştirme ve onun büyük veri hareketindeki rolünden bahsetmek istiyoruz.

Aradığımız şeyi görselleştirme fırsatı olmadan veriler işe yaramaz. Daha önce de söylediğimiz gibi, şirketler için zorluk verilerden değer elde etmektir ve bunu yapmak için gerekli olan en iyi görselleştirme araçları. Zamanla, yapay zeka ve derin öğrenme modellerinin bu büyük miktardaki veriyi işlemeye yardımcı olacağı doğrudur (aslında bu, bazı alanlarda zaten yapılmaktadır). Bununla birlikte, en azından birkaç on yıl boyunca, her zaman belirleyici bir insan faktörü olacaktır.

Veri sanallaştırma nedir?

Veri görselleştirmenin önemi kısa vadede artacaktır. Veri goruntuleme insanların verilerin önemini görsel bir bağlama yerleştirerek anlamalarına yardımcı olmaya yönelik her türlü çabayı tanımlayan bir kavramdır. Metin tabanlı verilerde gözden kaçabilecek örüntüler, eğilimler ve korelasyonlar, veri görselleştirme yazılımları ile daha kolay açığa çıkarılabilir ve tanınabilir.

Veri sanallaştırma, sağladığı büyük faydalar nedeniyle giderek daha popüler hale geliyor. Şirketlerin yapması bekleniyor 4.9 yılına kadar veri sanallaştırma hizmetlerine yaklaşık 2026 milyar dolar harcamak.

Bu, saklanan veriler ile verilerin bir şirketteki her çalışan tarafından kullanılması arasındaki engelin kaldırılması için büyük önem taşımaktadır. Büyük Veri hakkında konuşursak, üst düzey karar vermeyi daha başarılı bir şekilde yürütmek için veri görselleştirme çok önemlidir. Büyük Veri analitiği, şirketlere karar vermede yardımcı olma ve şirketi gerçekçi bir gelecek için konumlandırma konusunda muazzam bir potansiyele sahiptir.

Doğru görselleştirme aracı olmadan veri analitiğinin pek bir faydası yoktur. İşletmelere ne gibi faydalar sağlar?

Büyük Veri, Web, Bulut ve veri hacmi ve çeşitliliğindeki büyük patlama çağında şirketler, işleri için ihtiyaç duydukları tüm bilgileri depolamayı ve çoğaltmayı göze alamıyor.

Veri Sanallaştırma, farklı veri kaynaklarından gelen bilgileri birleştirerek, farklı uygulamalar tarafından gerçek zamanlı olarak erişilebilen tek bir sanal veri kaynağına dönüştürmeyi sağlayan bir teknolojidir.

Bu şekilde, herhangi bir türde ve herhangi bir kaynaktan gelen tüm verilerin iş değerinden yararlanmak mümkündür. Ayrıca, sürekli çoğaltmaya ihtiyaç duymadan verilerinizden daha çevik performans elde etmenize yardımcı olan entegre ve standartlaştırılmış veri hizmetleri üretir.

Veri Sanallaştırma neden en ucuz ve en hızlı seçenektir?

Aynı verileri farklı havuzlarda fiziksel olarak taşımak ve depolamak, BT değişiklikleri yapılması gerektiğinde maliyetleri artırır ve süreçleri yavaşlatır. Veri Sanallaştırma, bunlara tek bir noktadan erişilmesine ve yalnızca kesinlikle gerekli olduğunda çoğaltılmasına izin verir.

Veri Sanallaştırma hangi projelerde veya kullanım durumlarında idealdir?

Veri sanallaştırma, aşağıdakilerin gerekli olduğu her durumda idealdir:

• Çeşitli veri kaynaklarından gelen bilgiler.
• Gerçek zamanlı bilgi.
• Çevik gereksinimler ve hızlı dağıtım süreleri.
• Veri hizmetlerinin çok kanallı yayınlanması.

Agile BI ve Raporlama, Tek Müşteri Görünümü, Veri Hizmetleri, Web ve Bulut Bilişim Entegrasyonu, Veri Sanallaştırmanın geleneksel çözümlere uygulanabilir ve daha verimli alternatifler sunduğu senaryolardır.

Veri Sanallaştırma, web veri entegrasyonunu destekliyor mu?

Web doğası gereği büyük, dinamik, heterojen ve en hızlı büyüyen bilgi kaynağıdır. Veri Sanallaştırma, web'den kolayca ve güvenilir bir şekilde bilgi çıkarmaya ve anında sonuç üretmek için bunları kurumsal bilgilerle birleştirmeye yardımcı olan web süreci otomasyon araçlarını ve semantik araçları içerebilir.

Veri Sanallaştırma, veri kalitesi gereksinimlerini nasıl yönetir?

Veri Sanallaştırma, kurallara dayalı ve belirli üçüncü taraf ürünlerle genişletilebilen bilgileri entegre etme, dönüştürme ve zenginleştirme yetenekleri içerir. Verileri çıkardığı kaynaklardaki değişiklikleri kontrol edebilir ve kullanıcı için güven anlamına gelen Data Lineage yeteneklerini içerir.

Veri Sanallaştırma performansı nasıl optimize edilir?

En iyi Veri Sanallaştırma platformları, zorlu ortamlarda ölçeklenebilir performans için akıllı önbellekler, görev zamanlama, kaynaklara yetki verme, sorgu optimizasyonu, eşzamansız ve paralel yürütme vb. gibi performans optimizasyon tekniklerini kullanır.

Data Federation araçlarının Data Virtualization araçlarından farkı nedir?

Sanallaştırma, sorgu birleştirmenin ötesine geçer. Bazı çözümler, gerçek zamanlı, önbellek veya toplu iş modunda sanal ve yüksek performanslı Veri Hizmetleri elde etmeye yardımcı olan her tür kaynak ve bilgiye okuma ve yazma erişimi, gelişmiş entegrasyon, güvenlik özellikleri ve meta veri yönetimi sağlar.

Veri Sanallaştırma, Veri Ambarı ve SOA Mimarilerini nasıl tamamlar?

Veri Sanallaştırma, Veri Ambarı ve diğer veri taşıma çözümlerinin bir uzantısı olarak kullanılabilir ve sanal Veri Pazarları oluşturmak için birden fazla kaynağı birleştirir. Veri Sanallaştırma, ESB'lerle bütünleşir ve Veri Hizmetlerinin SOA uygulamalarında gerçek zamanlı dağıtımını sağlar.

Veri Sanallaştırmanın maliyeti ve yatırım getirisi nedir?

Standart bir Veri Sanallaştırma projesine yapılan yatırım altı aydan daha kısa sürede geri döner ve maliyeti, veri çoğaltma çözümlerinin veya özel geliştirmelerin üçte biri kadardır. ROI, donanım, yazılım, depolama, geliştirme ve bakım maliyetlerinden elde edilen tasarruflarla elde edilir.

Veri görselleştirme şirketlere nasıl fayda sağlayabilir?

Müşteri katılımını en üst düzeye çıkarmak. Müşteri hizmetleri, büyük verilerin iyi bir şekilde kullanılmasından en çok yararlananlardan biridir. Kullanılabilir görselleştirme araçlarına sahip olmak, şirketlerin müşterilerine nasıl hizmet verdiği ve sorunlarını nasıl çözdüğü üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir ve trendleri tespit etmeyi ve bu müşterilerle ve potansiyel müşterilerle daha iyi bağlantı kuran stratejiler geliştirmeyi mümkün kılar.

Operasyonel süreçlerin iyileştirilmesinde. Verilerin incelenmesi ve analizi, süreçlerin otomasyonunu iyileştirmeye, satış stratejilerini optimize etmeye ve iş verimliliğini artırmaya olanak tanır.

Gelecekteki olayları tahmin ederken. Tahmine dayalı analitik, eğilimlerin, istisnaların ve olay kümelerinin tanımlanmasını kolaylaştıran bir büyük veri analizi alanıdır ve tüm bunlar, işletmeyi etkileyen gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesini sağlar.

Kuralcı analitik. Bu tür bir analiz, öncelikle, gelecekte beklenen bir zorluğun üstesinden gelmek için alınacak önlemleri belirlemeyi amaçlar. Tahmine dayalı analitikten sonraki sonraki aşamadır ve yöneticilerin sorunların altında yatan nedenleri anlamalarına ve mümkün olan en iyi eylem planını bulmalarına yardımcı olabilir.

Veri görselleştirmeyi iyileştirmek için şirketlerin kullanabileceği birçok araç vardır. Her seviyede infografik yapmak için Infogram gibi uygulamalardan, bir kuruluş çalışanlarının veri oluşturmasına ve paylaşmasına olanak tanıyan yapay zeka tabanlı bir uygulama olan Domo gibi diğer uygulamalara kadar hepsi, daha etkin kullanım için büyük pratik kullanıma sahiptir. veriler ve karar vermeyi iyileştirme.

Kaynak: https://www.smartdatacollective.com/biggest-trends-in-data-visualization-taking-shape/