Az adatvizualizáció elengedhetetlen az üzleti intelligencia szempontjából, a grafikusan illusztrált nagy adathalmazok segítségével az elemzők rövidebb idő alatt mélyebb és átfogóbb képet kaphatnak a beérkező adatokról. A trendek hatékony megjelenítéséhez az üzleti elemzőknek minden esetben ki kell válaszatniuk a megfelelő vizuális ábrázolást, illetve a célok elérésben alkalmas technológiát. Ebben a blog posztban ezen témákat járjuk végig részletesen.
Az üzleti intelligencia elsődleges célja az adatok összegyűjtése és átalakítása olyan hasznosítható betekintésekké, amelyek operatív és stratégiai célokat szolgálnak, megkönnyítve a megalapozott döntéshozatalt. Az üzleti intelligencia tehát a nyers adatokat hasznos információkká finomítja, az aprólékos adatgyűjtés révén pedig a vállalkozások versenyelőnyre tehetnek szert.
|
|
Projekt Betekintő A MOL-csoport és a Grape Solutions együttműködése 8 évvel ezelőtt kezdődődött a cégcsoport számára kizárólagosan fejlesztett RepSy (Reporting System) döntéstámogató megoldással, mely a MOL-csoport finomítóit és petrolkémiai üzemeit érintő komplex ellátási lánc tervezési problémáinak megoldásában segít. A fejlesztések 2014-ben kezdődtek, a rendszer pedig azóta is képes teljes mértékben kielégíteni a MOL ellátási láncában résztvevő döntéshozók adatfeldolgozási és grafikus riportálási igényeit. |
|
Miután a szervezetek összegyűjtötték, finomították és strukturálták üzleti adataikat, felmerül az igény arra, hogy az elemzőknek és döntéshozóknak többféle módon kell biztosíthassák az adatokban való elmélyülést anélkül, hogy speciális technikai ismeretekre lenne szükségük. Az üzleti intelligenciában az adatvizualizáció a grafikus technikák stratégiai felhasználását jelenti az adatok és a insightok világos megjelenítésére. Különböző vizuális elemeket használ, mint például diagramokat, grafikonokat vagy térképeket, hogy a bonyolult adatkészleteket olyan formátumokban mutassa meg, amely hozzátesz a könnyű megértéshez és értelmezéshez.
Az adatvizualizáció az üzleti intelligencia (BI) központi eleme, amely gyorsan közvetíti az összetett információkat, és lehetővé teszi az adatokon alapuló következtetések meghozatalát. A sávdiagramok arányos sávok segítségével hasonlítják össze a kategóriákat, míg a vonaldiagramok időalapú trendeket követnek. A kördiagramok arányokat ábrázolnak, a szórásdiagramok összefüggéseket tárnak fel, a területi diagramok pedig kumulatív mintákat mutatnak. A hőtérképek színekkel jelzik az adatsűrűséget, a hisztogramok pedig az értékek eloszlását.
|
|
|
|
Oszlopdiagramok
Az oszlopdiagramok alapvető és hatékony eszközök az összetett adatok könnyen érthető bemutatására. Az arányos négyszögletes sávok segítségével gyorsan lehetővé teszik a kategóriák vagy csoportok közötti összehasonlítást, a tendenciák és eltérések gyors azonosítását. Erősségük abban rejlik, hogy a bonyolult adatkészleteket is képesek könnyen értelmezhető módon megjeleníteni. Az értékkülönbségek hangsúlyozásával az eltérések megértését, segítve a kiugró értékek azonosítását. A különböző adattípusoknál sokoldalúan felhasználható oszlopdiagramok nélkülözhetetlenek az üzleti intelligencia jelentésekben, dashboardokon és prezentációkban, összekötve a nyers adatokat és a hasznosítható meglátásokat, hogy megkönnyítsék a jól megalapozott döntéseket és a stratégiai sikert.
Kördiagramok
A kördiagramok tömören ábrázolják a kategorikus adatok arányos eloszlását. Az egységes egészet a tortaszeletekhez hasonló szegmensekre osztva minden egyes darab mérete tükrözi a megfelelő kategória relatív hozzájárulását. Bár a kördiagramok jól ábrázolják az egész alkotóelemeit, elsősorban az arányok és százalékos arányok szemléltetésében segítenek, jelentősen megkönnyítve az azonnali megértést. Stratégiailag beépítve a kördiagramok gyorsan és intuitív módon vizuálisan érzékeltetik az adatok eloszlását, felerősítve a megalapozott döntések meghozatalának képességét az üzleti intelligencia területén.
|
Ne maradjon le a legfrissebb hírekről, blog bejegyzésekről |
Vonaldiagramok
A vonaldiagramok nélkülözhetetlenek az adatokban rejlő trendek és időbeli dinamikák ábrázolásában. Azáltal, hogy vonalakon keresztül kapcsolatot teremtenek az adatpontok között, dinamikus megjelenítést kínálnak, amely az értékek időbeli alakulását mutatja be. Folyamatos adatok, például az értékesítési adatok, a részvényárfolyamok és a teljesítménymutatók nyomon követéséhez elengedhetetlenek. Az a mozgékonyság, amellyel a vonaldiagramok a fejlődő mintákat és ingadozásokat közvetítik, lehetővé teszi a döntéshozók számára a gyors betekintést, megkönnyítve a piac folyamatosan változó kontúrjaira való agilis reagálást.
Radar vagy pókdiagramok
Ez a diagram a többváltozós adatok bonyolultságát úgy mutatja be, hogy a változókat egy központi magból kiinduló pontként bontja ki. Ez az ötletes kialakítás panorámaképet nyújt az adatok különböző dimenziókban való eloszlásáról, és értéket biztosít több mérőszám egyidejű összehasonlításában. Az egyes változók amplitúdója a magból kiindulva felgyorsítja az adathalmaz erősségeinek és gyengeségeinek értékelését. A bonyolult adathalmazok átfogó vizuális feldolgozása, a radar diagram gyors minta-megkülönböztetést eredményez, és az üzleti intelligencia területén belüli adatdinamika többdimenziós kölcsönhatásának holisztikus perspektívájával alátámasztja a stratégiai döntéshozatalt.
Tölcsérdiagramok
A tölcsérdiagram segít az információs szakaszok vagy kategóriák közötti folyamat nyomon követésében. A fordított piramisra emlékeztető felépítéssel ábrázolható a csökkenő adatmennyiség, ahogy az egy szekvenciális kontinuumon keresztül halad. Ez a jellegzetes kialakítás különösen hatékony a konverziós arányok közvetítésében, a szűk keresztmetszetek kiemelésében és az optimalizálásra érett területek meghatározásában.
Területi diagramok
A vonaldiagramokkal párhuzamosan a területi diagram a vonal alatti tér elfoglalásával jelöli ki egyediségét, ami az időbeli előrehaladás vagy a kategorikus tartományok halmozott adatmintáinak vizuális ábrázolását eredményezi. A területi diagram kiválóan érzékelteti a változó adatdinamika folyamatosságát, lehetővé téve a döntéshozók számára, hogy felismerjék az elmozdulásokat és hullámzásokat. Vizuális mélysége és részletessége megkönnyíti az erősödő vagy csökkenő tendenciák felismerését, ezáltal megalapozza az datalapú döntéshozatalt.
Az adatvizualizáció jelenlegi trendjeit a gyors automatizálás, az intuitív felhasználói élmény, az optimális teljesítmény és a narratív történetmesélés jellemzi. Ezek a trendek zökkenőmentesen beépülnek a modern BI megoldásokba, új dimenziókat adva a hagyományos stratégiáknak.
A kiterjesztett analitika (AA), amely több éve népszerű trend, a gépi tanulási (ML) algoritmusok által támogatott automatizálást teszi lehetőve. Az AA-technológiák biztosítják a felhasználók számára, hogy háromdimenziós terekben vizsgálják meg az adatokat és interakcióba lépjenek velük, mélyebb betekintést és érdekesebb insightokat biztosítva.
A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a kibővített analitika lényeges eleme, amely a hagyományos kódolási lekérdezéseknél vagy modulmanipulációs folyamatoknál jobban igazodik az emberi kommunikációhoz. Az NLP és a kiterjesztett analitika kombinálása lehetővé teszi az elemzők számára, hogy természetes nyelven kapcsolódjanak az adatbázisokhoz, és lekérdezéseket fogalmazhassanak meg.
Nem lehet elégszer hangsúlyozni az adatok skálázhatóságának jelentőségét az adatvizualizációban. Ahogy az adathalmazok összetettsége és mennyisége növekszik, a vizualizációs eszközök képessége, hogy befogadják és hatékonyan ábrázolják ezt a bővülő adattérképet, kiemelkedő jelentőségűvé válik. A skálázhatóság biztosítja, hogy a vizualizációk az adatok exponenciális növekedése mellett is rugalmasak maradjanak. Lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy nagyobb adathalmazokat kezeljenek a teljesítmény feláldozása nélkül, lehetővé téve a zökkenőmentes adatfeltárást és értelmezést a különböző dimenziókban.
Mivel a vállalkozások arra törekszenek, hogy különböző forrásokból, többek között valós idejű adatfolyamokból és archívumokból nyerjenek betekintést, a skálázható adatvizualizáció az új információk meglévő vizuális keretekbe történő beépítésével megnyitja az utat az agilis döntéshozatal előtt. Végső soron az adatok skálázhatósága az adatvizualizációban megerősíti az üzleti intelligencia alapjait, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy értelmes betekintést nyerjenek a folyamatosan fejlődő adattartalékaikból, és felhatalmazzák a stratégiai intézkedéseket.