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2022年数据可视化的主要趋势

2021/10/24    来源:企业网D1Net    作者:Annie Qureshi      
关键字:数据可视化  大数据  
毫无疑问,大量非结构化数据的收集和分析已经是一个巨大的突破。人们需要了解数据可视化及其在大数据应用中的作用。
       大数据改变不同行业的例子不胜枚举。它可以用于减少交通堵塞、个性化产品和服务、改善视频游戏体验等视觉效果。
 
       毫无疑问,大量非结构化数据的收集和分析已经是一个巨大的突破。人们需要了解数据可视化及其在大数据应用中的作用。
 
       如果没有将人们所寻找的东西提供形象化的机会,那么数据是无用的。企业面临的挑战是如何从数据中提取价值,要做到这一点,就必须拥有最好的可视化工具。随着时间的推移,人工智能和深度学习模型确实将有助于处理这些海量数据(事实上某些领域已经在这样做)。然而,总会有一个决定性的人为因素,至少在几十年内是这样。
 
什么是数据可视化?
 
       数据可视化在短期内将变得越来越重要。数据可视化是一个概念,它描述了通过将数据置于可视化场景中来帮助人们理解数据重要性的努力。在基于文本的数据中可能不被注意到的模式、趋势和相关性可以通过数据可视化软件更容易地暴露和识别。
 
       由于其巨大的好处,数据可视化正变得越来越流行。预计到2026年,全球各地的企业将在数据可视化服务上投入近49亿美元。
 
       这对于消除存储数据和企业中每个员工使用数据之间的障碍是非常重要的。数据可视化对于更成功地推动高层决策至关重要。大数据分析具有巨大的潜力,可以帮助企业做出决策,并为企业未来的发展定位。
 
       如果没有合适的可视化工具,数据分析几乎没有用处。那么它给企业带来了什么好处?
 
       在大数据、网络、云计算以及数据量和多样性爆炸式增长的时代,企业无法存储和复制业务所需的所有信息。
 
       数据可视化是一种技术,它允许组合来自不同数据源的信息,并将其转换为单个可视数据源,不同应用程序可以实时访问该数据源。
 
       通过这种方式,可以利用任何类型和任何来源的所有数据的业务价值。它还生成集成和标准化的数据服务,帮助企业从数据中获得更敏捷的性能,而无需持续复制。

为什么数据可视化是成本最低和速度最快的选择?
 
       在需要进行IT更改时,将相同的数据物理地移动和存储在不同的存储库中会增加成本并减慢流程。数据可视化允许从单个点访问它们,只在严格必要时复制它们。
 
在哪些项目或用例中数据可视化是理想的?
 
       数据可视化在任何需要以下功能的情况下都是理想的:
 
       ●来自不同数据源的信息。
 
       ●实时信息。
 
       ●灵活的需求和快速的部署时间。
 
       ●多渠道发布数据服务。
 
       敏捷商业智能和报告、单一客户视图、数据服务、Web和云计算集成是数据可视化为传统解决方案提供可行和更有效的替代方案的场景。
 
数据可视化支持Web数据集成吗?
 
       Web本质上是庞大的、动态的、异构的信息源,也是增长最快的信息源。数据可视化可以包括Web处理自动化工具和语义工具,这些工具可以方便可靠地从Web中提取信息,并将其与企业信息结合起来,产生即时结果。
 
数据可视化如何管理数据质量需求?
 
       数据可视化包括基于规则并可扩展到特定第三方产品的集成、转换和丰富信息的功能。它可以控制从中提取数据的源的更改,并包括数据沿袭功能。
 
如何优化数据可视化性能?
 
       最好的数据可视化平台采用性能优化技术,如智能缓存、任务调度、资源委派、查询优化、异步和并行执行等,以在要求苛刻的环境中实现可扩展的性能。
 
数据联合工具与数据可视化工具有什么不同?
 
       可视化超越了查询联合。一些解决方案提供对任何类型的源和信息的读写访问、高级集成、安全功能和元数据管理,帮助实现实时、缓存或批处理模式下的可视和高性能数据服务。
 
数据可视化如何补充数据仓库和SOA体系结构?
 
       数据可视化可以用作数据仓库和其他数据迁移解决方案的扩展,联合多个数据源来创建可视化数据集市。数据可视化与企业服务总线ESB集成,支持在面向服务架构(SOA)实现中实时部署数据服务。
 
数据可视化的成本和投资回报率(ROI)是什么?
 
       标准数据可视化项目的投资可以在6个月内就可以收回,其成本是数据复制解决方案或定制开发的三分之一。投资回报率是通过节省硬件、软件、存储、开发和维护成本来实现的。
 
数据可视化如何使企业受益?
 
       ●最大限度地提高客户互动。客户服务是大数据应用的最大受益者之一。拥有可视化工具对企业如何服务他们的客户和解决他们的问题有积极的影响,并使它有可能发现趋势和发展策略,更好地联系这些客户和潜在客户。
 
       ●改进操作流程。通过对数据的研究和分析,可以提高流程的自动化程度,优化销售策略,提高业务效率。
 
       ●对未来事件的预测。预测分析是大数据分析的一个领域,它有助于识别趋势、异常和事件集群,所有这些都可以预测影响业务的未来趋势。
 
       ●规范的分析。这类分析的主要目的是制定应对预期未来挑战的行动。它是预测分析之后的下一个阶段,可以帮助管理人员了解问题的潜在原因,并找到可能的最佳行动方案。
 
       企业可以使用许多工具来改进数据可视化。从用于制作各级信息图的Infogram等应用程序,到允许组织员工创建和共享数据的基于人工智能的Domo等其他应用程序,所有这些都在更有效地利用数据和改进决策方面具有巨大的实际用途。
 
责任编辑:程玥
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