Xu hướng lớn nhất trong hình ảnh hóa dữ liệu đang hình thành vào năm 2022

Có vô số ví dụ về dữ liệu lớn chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Nó có thể được sử dụng cho những mục đích trực quan như giảm ùn tắc giao thông, cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ, cải thiện trải nghiệm trong trò chơi điện tử nhiều người chơi.

Không có gì phải bàn cãi rằng việc thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc là một bước đột phá lớn. Đây là điều mà bạn có thể tìm hiểu thêm trong bất kỳ blog công nghệ. Chúng tôi muốn nói về trực quan hóa dữ liệu và vai trò của nó trong phong trào dữ liệu lớn.

Dữ liệu sẽ vô ích nếu không có cơ hội hình dung những gì chúng ta đang tìm kiếm. Như chúng tôi đã nói, thách thức đối với các công ty là khai thác giá trị từ dữ liệu và để làm được điều đó cần phải có công cụ trực quan tốt nhất. Theo thời gian, đúng là trí tuệ nhân tạo và các mô hình deep learning sẽ giúp xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này (trên thực tế, điều này đã được thực hiện ở một số lĩnh vực). Tuy nhiên, sẽ luôn có yếu tố con người mang tính quyết định, ít nhất là trong vài chục năm nữa.

Ảo hóa dữ liệu là gì?

Trực quan hóa dữ liệu sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong thời gian ngắn. Trực quan hóa dữ liệu là một khái niệm mô tả bất kỳ nỗ lực nào nhằm giúp mọi người hiểu được tầm quan trọng của dữ liệu bằng cách đặt nó vào bối cảnh trực quan. Các mẫu, xu hướng và mối tương quan có thể không được chú ý trong dữ liệu dựa trên văn bản có thể dễ dàng được hiển thị và nhận ra hơn bằng phần mềm trực quan hóa dữ liệu.

Ảo hóa dữ liệu đang trở nên phổ biến hơn nhờ những lợi ích to lớn của nó. Các công ty dự kiến ​​sẽ chi gần 4.9 tỷ USD cho các dịch vụ ảo hóa dữ liệu vào năm 2026.

Điều này có tầm quan trọng lớn trong việc loại bỏ rào cản giữa dữ liệu được lưu trữ và việc sử dụng dữ liệu của mọi nhân viên trong công ty. Nếu chúng ta nói về Dữ liệu lớn, trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng để thúc đẩy việc ra quyết định cấp cao thành công hơn. Phân tích Dữ liệu lớn có tiềm năng to lớn để giúp các công ty đưa ra quyết định và định vị công ty cho một tương lai thực tế.

Việc phân tích dữ liệu sẽ ít được sử dụng nếu không có công cụ trực quan hóa phù hợp. Nó mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Trong thời đại Dữ liệu lớn, Web, Đám mây và sự bùng nổ lớn về khối lượng và tính đa dạng của dữ liệu, các công ty không đủ khả năng để lưu trữ và tái tạo tất cả thông tin họ cần cho hoạt động kinh doanh của mình.

Ảo hóa dữ liệu là công nghệ cho phép kết hợp thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau và chuyển đổi chúng thành một nguồn dữ liệu ảo duy nhất mà các ứng dụng khác nhau có thể truy cập trong thời gian thực.

Bằng cách này, có thể khai thác giá trị kinh doanh của tất cả dữ liệu, thuộc bất kỳ loại nào và từ bất kỳ nguồn nào. Nó cũng tạo ra các dịch vụ dữ liệu được tích hợp và tiêu chuẩn hóa giúp bạn có được hiệu suất linh hoạt hơn từ dữ liệu của mình mà không cần phải sao chép liên tục.

Tại sao Ảo hóa dữ liệu là lựa chọn rẻ nhất và nhanh nhất?

Việc di chuyển và lưu trữ cùng một dữ liệu trong các kho lưu trữ khác nhau về mặt vật lý sẽ làm tăng chi phí và làm chậm các quy trình khi cần thực hiện các thay đổi về CNTT. Ảo hóa dữ liệu cho phép truy cập chúng từ một điểm duy nhất, chỉ sao chép chúng khi thực sự cần thiết.

Ảo hóa dữ liệu lý tưởng trong các dự án hoặc trường hợp sử dụng nào?

Ảo hóa dữ liệu là giải pháp lý tưởng trong mọi tình huống cần thiết:

• Thông tin đến từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
• Thông tin thời gian thực.
• Yêu cầu linh hoạt và thời gian triển khai nhanh.
• Xuất bản đa kênh các dịch vụ dữ liệu.

Agile BI và Báo cáo, Chế độ xem một khách hàng, Dịch vụ dữ liệu, Tích hợp điện toán đám mây và web là những kịch bản trong đó Ảo hóa dữ liệu cung cấp các giải pháp thay thế khả thi và hiệu quả hơn cho các giải pháp truyền thống.

Ảo hóa dữ liệu có hỗ trợ tích hợp dữ liệu web không?

Web vốn đã rộng lớn, năng động, không đồng nhất và là nguồn thông tin phát triển nhanh nhất. Ảo hóa dữ liệu có thể bao gồm các công cụ tự động hóa quy trình web và các công cụ ngữ nghĩa giúp trích xuất thông tin từ web một cách dễ dàng và đáng tin cậy, đồng thời kết hợp nó với thông tin của công ty để tạo ra kết quả ngay lập tức.

Ảo hóa dữ liệu quản lý các yêu cầu về chất lượng dữ liệu như thế nào?

Ảo hóa dữ liệu bao gồm các khả năng tích hợp, chuyển đổi và làm phong phú thông tin, dựa trên các quy tắc và có thể mở rộng với các sản phẩm cụ thể của bên thứ ba. Nó có thể kiểm soát những thay đổi trong các nguồn mà nó trích xuất dữ liệu và bao gồm các khả năng của Dòng dữ liệu, mang lại sự tin cậy cho người dùng.

Hiệu suất ảo hóa dữ liệu được tối ưu hóa như thế nào?

Các nền tảng ảo hóa dữ liệu tốt nhất sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất như bộ đệm thông minh, lập lịch tác vụ, ủy quyền cho các nguồn, tối ưu hóa truy vấn, thực thi song song và không đồng bộ, v.v., để có hiệu suất có thể mở rộng trong các môi trường đòi hỏi khắt khe.

Các công cụ Liên kết Dữ liệu khác với các công cụ Ảo hóa Dữ liệu như thế nào?

Ảo hóa vượt ra ngoài liên kết truy vấn. Một số giải pháp cung cấp quyền truy cập đọc và ghi vào bất kỳ loại nguồn và thông tin nào, tích hợp nâng cao, khả năng bảo mật và quản lý siêu dữ liệu giúp đạt được Dịch vụ dữ liệu ảo và hiệu suất cao ở chế độ thời gian thực, bộ đệm hoặc chế độ hàng loạt.

Ảo hóa dữ liệu bổ sung cho Kho dữ liệu và Kiến trúc SOA như thế nào?

Ảo hóa dữ liệu có thể được sử dụng như một phần mở rộng cho Kho dữ liệu và các giải pháp di chuyển dữ liệu khác, liên kết nhiều nguồn để tạo các Data Mart ảo. Ảo hóa dữ liệu tích hợp với ESB và cho phép triển khai Dịch vụ dữ liệu theo thời gian thực trong quá trình triển khai SOA.

Chi phí và ROI của ảo hóa dữ liệu là bao nhiêu?

Khoản đầu tư vào dự án Ảo hóa dữ liệu tiêu chuẩn sẽ được thu hồi trong vòng chưa đầy sáu tháng và chi phí của nó chỉ bằng một phần ba giải pháp sao chép dữ liệu hoặc phát triển tùy chỉnh. ROI thu được bằng cách tiết kiệm chi phí phần cứng, phần mềm, lưu trữ, phát triển và bảo trì.

Trực quan hóa dữ liệu có thể mang lại lợi ích như thế nào cho các công ty?

Tối đa hóa sự tương tác của khách hàng. Dịch vụ khách hàng là một trong những dịch vụ được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​​​việc sử dụng tốt dữ liệu lớn. Việc có sẵn các công cụ trực quan có tác động tích cực đến cách các công ty phục vụ khách hàng và giải quyết vấn đề của họ, đồng thời giúp phát hiện xu hướng và phát triển các chiến lược kết nối tốt hơn với những khách hàng đó và khách hàng tiềm năng.

Trong việc cải tiến các quy trình hoạt động. Việc nghiên cứu và phân tích dữ liệu cho phép cải thiện việc tự động hóa các quy trình, tối ưu hóa chiến lược bán hàng và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Trong việc dự báo các sự kiện trong tương lai. Phân tích dự đoán là một lĩnh vực phân tích dữ liệu lớn tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định các xu hướng, ngoại lệ và cụm sự kiện, đồng thời tất cả điều này cho phép dự báo các xu hướng trong tương lai có ảnh hưởng đến doanh nghiệp.

Phân tích theo quy định. Loại phân tích này chủ yếu nhằm mục đích quy định các hành động cần thực hiện để giải quyết thách thức dự kiến ​​trong tương lai. Đây là giai đoạn tiếp theo sau phân tích dự đoán và có thể giúp các nhà quản lý hiểu được lý do cơ bản của vấn đề và tìm ra hướng hành động tốt nhất có thể.

Có nhiều công cụ có sẵn cho các công ty để cải thiện trực quan hóa dữ liệu. Từ các ứng dụng như Infogram, để tạo đồ họa thông tin ở mọi cấp độ, cho đến các ứng dụng khác như Domo, một ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo cho phép nhân viên của tổ chức tạo và chia sẻ dữ liệu, tất cả chúng đều có ứng dụng thực tế tuyệt vời trong việc sử dụng hiệu quả hơn dữ liệu. dữ liệu và cải thiện việc ra quyết định.

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