大数据可视化工具也是如此。它帮助企业、组织和公司以结构化和有序的格式显示数据,不仅易于解释,而且有意义且易于决策。
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像数据收集和数据聚合这样的过程是不够的。数据只有在解释得当时才有价值。为此,我们拥有超越数字、公司图表和图形的图形表示的大数据可视化工具。它们通过热图、发热图表等高级研究识别相关性和模式,从而实现决策。
大数据可视化工具
大数据可视化工具的基本作用是识别模式、限制数据中的噪声和无关紧要的值,以产生可操作的见解。这有助于做出快速有效的决策。
因此,为了充分利用大数据可视化,您需要拥有正确的工具。在这里,我们列出了您的大数据可视化工具应具备的主要功能。
1、决策能力
可视化工具通过分析先前记录的数据和预测未来模式以有意义的格式提供数据。但是,只有当最终用户能够根据所揭示的模式和信息做出必要的决定时,这些信息才有意义。为此,该工具应支持趋势线、高级分析和其他指标评估功能。
2. 高效的基础设施
有助于大数据可视化工具成功的另一个重要因素是基础设施。基础设施越动态,团队就越能更好地提取洞察力。存储、管理和分析的数据量是巨大的,为此维护基础设施也是巨大的。
因此,在这样的情况下,云计算或无服务器计算就出现了。对于扩展的工作负载,可以轻松管理和配置基础架构,而无需增加大量费用。不仅金钱,它还赋予流程敏捷性,节省劳动力的时间和精力。
3. 集成能力
只有在仪表板上直接将大数据洞察无缝集成到运营业务系统中时,大数据洞察才能对用户有所帮助。在这里,他们可以轻松探索失败/成功的原因,查看与每个相关的指标,预测即将到来的并推断方法或程序以产生所需的结果。数据可视化工具必须附带 API 支持,才能深入了解用户已经使用或喜欢使用的工具或界面。
4. 迅速发现结果/见解
来自数据分析的推论是实时的。事情的轻微延迟可能会破坏用户的整个工作流程和体验。如果数据可视化工具缺乏及时性,那么它将被用户倾倒。根据这些见解需要做出数百个决定,而这只有在该工具具有动态加载、动态编辑/更新/删除和其他数据优化控制等功能时才有可能。缺乏直接内存访问也可能是您的数据工具无法快速响应的原因之一。因此,请确保您的工具可以直接访问内存,以获得快速的结果并加速复杂的数据分析。
5. 实时团队协作
有多种情况下,团队成员需要就他们的见解相互联系或就当前数据进行有意义的讨论。与将收集到的数据作为静态文件/文档和屏幕截图转发相比,实时交互是一种更好的总结方式。在您的数据可视化工具中寻找这一重要功能,以获得快速而富有成效的结果。
最后的话
数据可视化是一种有价值的技术,可以在正确的方向和使用正确的资源加速业务。它减少了数据中的噪音,只产生可能影响业务的有用模式和价值。
在当今竞争激烈的世界中,您可以为特定事物获得多少选择是没有限制的。数据可视化工具也是如此。选项很多,但不同之处在于您如何分析您的需求并根据您的需求选择合适的工具。
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