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如何克服数据可视化问题

责任编辑:cres 作者:Steve Jones 译者:HERO |来源:企业网D1Net  2017-07-13 11:30:58 原创文章 企业网D1Net

数据可视化领域的发展日新月异,它给企业提供了一种快速、方便地分析数据的高性能方法。
 
数据可视化领域正在快速变化。从采用工具到展望趋势,阐明模式,到快速发展的大量视觉数据,大数据的领域正在迅速发展。越来越多的公司正在使用大数据收集有用的、以业务为中心的见解,但是传统的基础设施无法处理日常生成的大量数据。
 
这突出说明了使用大数据的方式,可以使利益相关者能够有效地理解和使用这个问题。传统的绘图和图形模板错过了大数据的标记,因为它不能捕获整个数据集,也没有提供可视化的洞察信息的潜力。因此,可视化分析为大数据带来了更多的信息,并为企业提供了一种快速、方便地分析数据的高性能方法。
 
使用任何新技术,在成功创新的道路上必将面临一些挑战,数据可视化也是如此。大数据的限制以及大数据可视化通常是满足计算速度需求,解密和理解数据,确保数据质量和处理统计问题所需要的新兴技术。为了通过利用大数据的力量提供可操作的见解,有一些注意事项可以帮助避免出现问题。
 
在开展数据可视化活动之前评估工具
 
避免数据可视化陷阱始于选择合适的工作工具。在开展大数据工作之前,评估软件产品是否有效地满足了组织的期望是至关重要的。
 
企业正确地将工具安装到其业务模型中可以对所有方面产生积极的影响。为了确保良好的适应性,企业必须了解潜在用户的想法以及如何应用该工具。例如,使用服务器安全协议,并在作出决定之前,需要考虑多种要求,定制和必要性。因此,在工具评估之前制定一份愿景声明是有意义的,以确保工具符合企业对未来发展的期望。
 
规范业务术语表
 
这是克服可能的数据可视化问题的关键步骤。通用术语表有助于集体了解数据框架的工作原理和各自的参考框架。这使得能够进行充分的解释,并允许大量使用相同的信息。不同的定义可能导致误解,差异以及分析有效性的困难。可视化的标准化防止每个部门重新创建相同的视觉效果,从一个集中的视觉平台来分享信息。
 
为了保持术语表的功能和准确性,必须经常更新并全面更新。通过这样做,它可以在业务背景下仍然是一个有用的工具,因为所有利益相关者都从同一组视觉和意义上开展工作
 
数据管家成为信息的守门员
 
必须进行有效的数据控制和监控,以确保视觉效果保持有效,准确和相关。数据管理人员成为有关数据使用和完整性的问题或关注的信息点,通常是有意义的数据贡献者。他们还担任IT部门和业务主管之间的守门员,并影响中介服务,因为他们能够了解业务驱动因素以及数据架构如何支持组织。通过利用一个来支持对方,这些中介对企业来说是有价值的。
 
了解观众
 
现代数据用户都是为了自助服务,这是一个有用的范例,但是也要注意一些事项。用户不一定具有从开始就充分地浏览可视化的技能或知识,而是取决于他们感兴趣的结果,培训水平将会有所不同。
 
不同的用户将使用不同输出的数据可视化服务,从而提供广泛的技能,从活跃的应用的数据可视化构建和那些只喜欢处理结果的人。考虑到这一点,重要的是要了解可视化的预定受众,来决定采用哪一种形式来生成内容。
 
可视化分析使组织能够利用获取的数据并以显著的方式呈现,从而产生价值并增强决策潜力。而如果在实施前充分考虑这些因素,成功的数据可视化策略将会有很大的潜力。

关键字:大数据

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如何克服数据可视化问题

责任编辑:cres 作者:Steve Jones 译者:HERO |来源:企业网D1Net  2017-07-13 11:30:58 原创文章 企业网D1Net

数据可视化领域的发展日新月异,它给企业提供了一种快速、方便地分析数据的高性能方法。
 
数据可视化领域正在快速变化。从采用工具到展望趋势,阐明模式,到快速发展的大量视觉数据,大数据的领域正在迅速发展。越来越多的公司正在使用大数据收集有用的、以业务为中心的见解,但是传统的基础设施无法处理日常生成的大量数据。
 
这突出说明了使用大数据的方式,可以使利益相关者能够有效地理解和使用这个问题。传统的绘图和图形模板错过了大数据的标记,因为它不能捕获整个数据集,也没有提供可视化的洞察信息的潜力。因此,可视化分析为大数据带来了更多的信息,并为企业提供了一种快速、方便地分析数据的高性能方法。
 
使用任何新技术,在成功创新的道路上必将面临一些挑战,数据可视化也是如此。大数据的限制以及大数据可视化通常是满足计算速度需求,解密和理解数据,确保数据质量和处理统计问题所需要的新兴技术。为了通过利用大数据的力量提供可操作的见解,有一些注意事项可以帮助避免出现问题。
 
在开展数据可视化活动之前评估工具
 
避免数据可视化陷阱始于选择合适的工作工具。在开展大数据工作之前,评估软件产品是否有效地满足了组织的期望是至关重要的。
 
企业正确地将工具安装到其业务模型中可以对所有方面产生积极的影响。为了确保良好的适应性,企业必须了解潜在用户的想法以及如何应用该工具。例如,使用服务器安全协议,并在作出决定之前,需要考虑多种要求,定制和必要性。因此,在工具评估之前制定一份愿景声明是有意义的,以确保工具符合企业对未来发展的期望。
 
规范业务术语表
 
这是克服可能的数据可视化问题的关键步骤。通用术语表有助于集体了解数据框架的工作原理和各自的参考框架。这使得能够进行充分的解释,并允许大量使用相同的信息。不同的定义可能导致误解,差异以及分析有效性的困难。可视化的标准化防止每个部门重新创建相同的视觉效果,从一个集中的视觉平台来分享信息。
 
为了保持术语表的功能和准确性,必须经常更新并全面更新。通过这样做,它可以在业务背景下仍然是一个有用的工具,因为所有利益相关者都从同一组视觉和意义上开展工作
 
数据管家成为信息的守门员
 
必须进行有效的数据控制和监控,以确保视觉效果保持有效,准确和相关。数据管理人员成为有关数据使用和完整性的问题或关注的信息点,通常是有意义的数据贡献者。他们还担任IT部门和业务主管之间的守门员,并影响中介服务,因为他们能够了解业务驱动因素以及数据架构如何支持组织。通过利用一个来支持对方,这些中介对企业来说是有价值的。
 
了解观众
 
现代数据用户都是为了自助服务,这是一个有用的范例,但是也要注意一些事项。用户不一定具有从开始就充分地浏览可视化的技能或知识,而是取决于他们感兴趣的结果,培训水平将会有所不同。
 
不同的用户将使用不同输出的数据可视化服务,从而提供广泛的技能,从活跃的应用的数据可视化构建和那些只喜欢处理结果的人。考虑到这一点,重要的是要了解可视化的预定受众,来决定采用哪一种形式来生成内容。
 
可视化分析使组织能够利用获取的数据并以显著的方式呈现,从而产生价值并增强决策潜力。而如果在实施前充分考虑这些因素,成功的数据可视化策略将会有很大的潜力。

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