Como a visualização de Big Data pode ajudar você a contar a história dos seus dados

Hoje em dia, a maioria das organizações está gerando uma enorme quantidade de informações com os analistas tendo que lidar com o exame e a interpretação dos detalhes mais sutis.

Mas com ferramentas de visualização de big data bem projetadas, esse fluxo contínuo de informações pode ser desvendado de maneira ordenada e lógica . E as empresas podem revelar percepções que, de outra forma, permaneceriam enigmáticas.

Por meio dessa compreensão mais profunda de conjuntos de dados complexos, empresas esclarecidas são capazes de chegar a decisões valiosas e lucrativas .

Na verdade, essa tecnologia inovadora permite que uma empresa conte sua história de dados de uma forma não apenas direta, mas visualmente atraente.

Este artigo explorará a esfera da visualização de big data e como ela alterou e melhorou a maneira como os dados são analisados ​​e processados. O valor dessa ferramenta no mundo orientado a dados de hoje será considerado, bem como técnicas para explorar seu tremendo potencial.

Compreendendo o conceito de visualização de Big Data

Simplificando, a visualização de dados transforma conjuntos de dados complexos em uma configuração direta que é fácil de ler e interpretar .

As técnicas de visualização de big data utilizam ferramentas e métodos que comunicam a interconectividade entre os pontos de dados.

Em contraste com os métodos de visualização típicos, como gráficos de pizza, histogramas e gráficos corporativos, a visualização de big data usa representações mais complexas, como mapas de calor e gráficos de febre.

Sistemas de computador eficazes são necessários para a visualização de big data para compilar dados brutos, classificá-los e modificá-los em uma representação visual. As pessoas são capazes de obter imediatamente uma compreensão desses pontos de dados.

Vantagens de analisar Big Data

O processo de visualização de dados tornou-se padrão no mundo dos negócios. Apesar disso, muitos ainda acham um desafio avaliar o que a visualização de dados é totalmente capaz de realizar .

Qualquer empresa que adote a visualização de dados em suas atividades cotidianas poderá tomar decisões informadas que impulsionarão e sustentarão seu desempenho como um todo.

Em um setor de negócios que está em constante mudança, a visualização permite que as empresas naveguem por esses desenvolvimentos mutáveis ​​com flexibilidade .

As organizações podem transformar dados brutos em insights e conceitos essenciais e, como resultado, refinar sua inteligência de negócios. Sem dúvida, o rápido desenvolvimento e o progresso da tecnologia criaram amplo espaço para a visualização de dados avançar no setor empresarial.

Além disso, as empresas que exploram a visualização de dados são mais hábeis em identificar oportunidades de mercado .

Isso permite que eles obtenham uma participação substancial no mercado e aumentem seus fluxos de receita ao longo do tempo.

Além disso, um gerente de negócios que procura identificar informações essenciais de forma mais eficaz e rápida faz bem em fazer uso de ferramentas de visualização. Além disso, eles ganham uma vantagem competitiva no mundo dos negócios.

Práticas recomendadas para visualização de Big Data

Tenha em mente que o desenvolvimento de uma visualização de dados impactante e absorvente é uma atividade desafiadora.

Exige preparação, projeto e implementação completos, bem como análise de dados inteligente. Este artigo examinará ainda mais uma série de ótimas técnicas para ajudar a criar técnicas de dados impressionantes e informativas.

Esses pontos abrangerão:

Escolhendo a Visualização Apropriada

Existe uma variedade de gráficos, e escolher o ideal para visualizar os dados é uma habilidade em si .

Um gráfico adequado não apenas complementará a simplicidade dos dados, mas também os mostrará com a maior precisão possível. Para tomar uma decisão adequada, avalie cuidadosamente o conjunto de informações que deseja comunicar e identifique o seu público-alvo.

Projetando com Propósito

Os cientistas de dados podem aproveitar uma ferramenta de visualização de big data para fornecer respostas a consultas estratégicas valiosas, agregar valor autêntico e descobrir soluções para obstáculos.

Essa ferramenta pode ser usada para acompanhar os hábitos do consumidor, rastrear a eficiência e avaliar a produtividade.

Descreva os objetivos e prioridades no início do projeto para criar resultados mais benéficos e evitar a causa perdida de criar recursos visuais desnecessários.

Garantir Uniformidade e Autenticidade

Visualizações atraentes de big data precisam ser factuais e consistentes . Para conseguir isso, certifique-se de que cada visualização apresente uniformidade e autenticidade.

Crie visualizações envolventes com ferramentas e tecnologia

Você pode precisar de uma variedade de ferramentas, como software de visualização de dados específico, para projetar e compartilhar representações de dados visuais.

A direção do design pode ser baseada no tipo e tamanho dos dados, na interatividade necessária e nos usuários pretendidos.

Esclareça e crie um ponto focal para sua visualização

Para tornar a visualização de dados importante e significativa para um negócio, a ciência de dados intervém e torna mais fácil analisar e compreender o que a visualização está tentando comunicar.

Isso é feito criando uma visualização simples com um forte ponto focal.

Técnicas e Ferramentas de Visualização de Big Data

Uma variedade de ferramentas para visualização de big data está disponível com base no tipo de dados, tamanho e objetivo pretendido, alguns dos quais são descritos abaixo:

Gráficos e tabelas : um gráfico de pizza e um gráfico de linhas são dois exemplos comuns de gráficos e tabelas que representam dados estatísticos visualmente.

Gráfico de pizza criado com wpDataTables

Essas ferramentas são simples, mas poderosas, e podem efetivamente comparar, contrastar ou resumir dados em vários agrupamentos, escalas e medições ou prazos.

Mapas e análise espacial : para visualizar big data com um elemento geográfico (localização do cliente e território de vendas), faça uso de mapas e análise espacial.

Dashboards e scorecards : Dashboards e scorecards podem ser usados ​​para analisar dados como um meio eficaz de exibir KPIs ou métricas que rastreiam o progresso ou a condição de um negócio, empreendimento ou operação.

Mapas de calor e mapas de árvore : mapas de calor e mapas de árvore são técnicas eficazes para visualizar dados hierárquicos, permitindo a identificação de padrões e conexões em conjuntos de dados intrincados.

Realidade aumentada e virtual : tecnologias emergentes, como realidade aumentada e virtual, possuem o potencial de transformar a visualização de grandes conjuntos de dados, aproveitando as capacidades do cérebro humano e sua capacidade de processar grandes blocos de informações.

Evite os Erros Comuns de Visualização de Big Data

Ao criar uma representação visual de dados, o objetivo deve ser apresentar as informações de uma forma que seja facilmente compreendida pelo público-alvo. É igualmente importante saber quais obstáculos podem impedir esse objetivo.

Visualizações de pernas para o ar

As visualizações que contêm elementos visuais excessivos, incluindo inúmeras caixas de texto e camadas gráficas, podem acabar confundindo o público que não entenderá quantos pontos de dados estão sendo apresentados.

Se estiver preocupado em criar uma visualização que se assemelhe a um labirinto, concentre-se em um ponto focal e simplifique sua apresentação .

Dados distorcidos

Um erro comum na visualização de big data é a distorção de dados. Isso envolve falsificar ou distorcer dados para promover um resultado específico.

Resultados como conclusões imprecisas e má tomada de decisão enfatizam a necessidade de apresentação autêntica de dados por meio de técnicas como gráficos de barras.

Escolhendo a visualização errada

Às vezes, uma visualização inadequada é usada para apresentar dados, como usar um gráfico de linha para dados categóricos ou um gráfico de pizza para informações com várias categorias.

Isso pode resultar em confusão e má interpretação dos dados.

Negligenciar contexto e público

A visualização de dados sem contexto pode contar apenas metade da história e enganar seu público. É importante projetar visualizações eficazes que mantenham o público em mente e forneçam uma imagem completa para evitar que cheguem a conclusões erradas.

Superestimando a Estética

Uma ênfase exagerada na estética significa que o apelo visual de sua visualização de dados se torna mais importante do que os próprios dados reais. É quando você acaba com uma visualização ineficaz que confunde seu público.

O uso de tipos de gráficos apropriados, como um gráfico de barras bem projetado ou gráficos de linhas abrangentes, pode garantir que os holofotes se destaquem na comunicação real dos dados .

Aplicações Convencionais de Visualização de Dados

Aqui estão alguns casos de uso comuns para visualização de dados:

Vendas e Marketing

Para aumentar sua receita, as equipes de vendas e marketing devem usar análises de big data para monitorar o tráfego da web. Eles podem fornecer prontamente dados sobre a influência de seus esforços de marketing nas tendências de tráfego.

Política

A política geralmente usa mapas geográficos para apresentar os partidos políticos que foram votados em cada estado ou distrito.

Assistência médica

Os analistas de dados na área da saúde costumam usar mapas coropléticos para visualizar dados essenciais de saúde exibindo regiões com cores diferentes com base em uma variável numérica.

Com mapas coropléticos, os profissionais podem observar as mudanças em variáveis ​​como taxas de mortalidade por doenças cardíacas em territórios específicos. Esses mapas ajudam a identificar rapidamente tendências e padrões.

cientistas

Pesquisadores e cientistas agora podem extrair insights mais valiosos de suas fontes de dados não estruturados por meio de visualizações de dados científicos. O SciVis, por exemplo, é uma maneira útil de obter maior clareza e compreensão dos dados experimentais.

Finança

Ao visualizar big data, os profissionais de finanças confiam nos gráficos de velas para analisar os movimentos de preços ao longo do tempo e monitorar o desempenho de suas decisões de investimento. Essas ferramentas eficazes podem ser usadas para exibir pontos de dados importantes, como títulos, derivativos, moedas, ações, títulos e commodities.

Logística

Um gráfico de barras, por exemplo, pode ser usado por companhias marítimas como uma ferramenta de visualização para identificar as rotas marítimas globais mais eficientes.

Cientistas e pesquisadores de dados

Um cientista de dados cria visualizações principalmente para uso próprio ou para apresentar informações a públicos específicos. Eles podem usar um método de visualização e bibliotecas em linguagens de programação e ferramentas escolhidas para representar big data.

Visualização de Big Data e Estratégia de Negócios

O mundo do big data, com sua quantidade cada vez maior de informações, torna um desafio acompanhar. Uma estratégia de dados é crucial para garantir o sucesso de um negócio. A visualização de dados é um recurso importante em sua caixa de ferramentas estratégica.

Para começar, ajuda a esclarecer seus dados e destacar informações relevantes . Essas ferramentas permitem que você monitore sua estratégia em tempo real e tome decisões baseadas em dados. Ao visualizar os dados e seus resultados, você pode impulsionar melhor sua estratégia enquanto ela está em pleno andamento.

O que está por vir para a visualização de Big Data

A evolução da visualização de big data com o avanço da tecnologia continuará a oferecer novas formas de visualizar conjuntos de dados complexos .

Estas são algumas das previsões para o futuro da visualização de big data:

• Mais organizações começarão a adotar processos de tomada de decisão baseados em dados. Haverá um aumento na demanda por profissionais que possam efetivamente identificar padrões em um conjunto de dados e comunicar efetivamente suas percepções à organização interessada.
• A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) revolucionarão a visualização de dados por meio da automação da análise de dados e da geração de insights. Essas tecnologias introduzirão novas técnicas de visualização que criam uma sensação de vitalidade e individualidade para o usuário.
• A integração da visualização de big data com realidade aumentada (AR) e realidade virtual (VR) resultará em representações de dados mais complexas que permitem experiências interativas e imersivas em um espaço tridimensional.
• A aplicação de plataformas e serviços baseados em nuvem facilitará a escalabilidade da visualização de big data, permitindo lidar com fontes de dados diversas e maiores, oferecendo aos usuários acessibilidade aprimorada e alternativas de colaboração.
• Com a evolução de novos protocolos e melhores práticas vem a garantia de que os padrões de qualidade, autenticidade e ética relacionados à visualização de dados serão mantidos. Ao mesmo tempo, garantirá os padrões, a precisão e a moralidade da visualização de dados em larga escala, além de enfrentar as dificuldades relacionadas à privacidade, segurança e regulamentação de dados.

Avanços Tecnológicos na Visualização de Big Data

O futuro da visualização de big data será moldado pelos avanços tecnológicos, levando a métodos inovadores usando variáveis ​​numéricas e representações visuais . Por exemplo, inteligência artificial e aprendizado de máquina analisam dados e identificam padrões para fornecer visualizações factuais e esclarecedoras.

Essas tecnologias também permitem a automação da visualização e criação, economizando tempo e recursos. E a realidade virtual e aumentada pode oferecer experiências interativas envolventes, permitindo que os usuários entendam os dados de maneiras novas e estimulantes.

Perguntas frequentes sobre visualização de Big Data

O que é visualização de big data?

A visualização de big data, você sabe , é uma maneira de representar conjuntos de dados grandes e complexos por meio de elementos visuais, como tabelas, gráficos ou mapas.

Ele ajuda as pessoas a entender padrões, tendências e correlações nos dados que podem ser difíceis de entender de outra forma. É super útil para tomada de decisão, análise de dados e comunicação de resultados.

Por que é importante visualizar big data?

Bem, o problema é que big data pode ser super opressor. Visualizá-lo facilita a compreensão e, deixe-me dizer , pode ajudar a descobrir insights ocultos que podem não ser óbvios de outra forma. Ao transformar dados brutos em representações visuais, podemos compreender informações complexas e tomar decisões mais informadas.

Além disso, é uma ótima maneira de comunicar as descobertas a outras pessoas.

Quais ferramentas você pode usar para visualização de big data?

Oh, existem toneladas de ferramentas! Alguns populares incluem Tableau, Power BI, D3.js e Google Charts.

Cada um tem seus próprios pontos fortes e fracos, então você pode escolher com base em suas necessidades específicas. Alguns fatores a serem considerados: facilidade de uso, flexibilidade, escalabilidade e recursos disponíveis.

Pesquise, experimente alguns e escolha o que melhor se adapta a você.

Como você escolhe o diagrama ou gráfico certo para seus dados?

Escolher a tabela ou gráfico certo depende do que você deseja mostrar. Por exemplo, os gráficos de linhas são ótimos para mostrar tendências ao longo do tempo, enquanto os gráficos de barras são perfeitos para comparar categorias.

Os gráficos de pizza, por outro lado, são ideais para exibir partes de um todo. A chave é pensar sobre seus dados e seus objetivos e, em seguida, escolher o visual que melhor representa a história que você deseja contar.

Quais são alguns desafios na visualização de big data?

Desafios? Ah tem alguns. Uma das principais é justamente lidar com o grande volume de dados. Pode ser complicado apresentar todas essas informações de uma maneira fácil de entender.

Além disso, há a questão da qualidade dos dados – como valores ausentes ou incorretos. E não se esqueça de escolher as visualizações certas e garantir que sejam precisas e claras. É um ato de equilíbrio, na verdade.

Como você pode garantir a precisão dos dados em suas visualizações?

Para garantir que suas visualizações sejam precisas, você deve começar com dados limpos e confiáveis. Portanto, gaste algum tempo na limpeza e validação de dados.

Verifique se há valores ausentes, inconsistentes ou duplicados e corrija os problemas que encontrar. Além disso, use ferramentas e técnicas de visualização bem estabelecidas e verifique novamente seu trabalho. É tudo sobre ser minucioso e prestar atenção aos detalhes.

Qual é o papel da cor na visualização de big data?

A cor é super importante na visualização de big data. Ele pode ajudá-lo a distinguir entre diferentes pontos de dados, destacar padrões e orientar a atenção do visualizador.

Mas tenha cuidado – usar muitas cores ou escolher aquelas que são difíceis de diferenciar pode tornar seu visual confuso. Atenha-se a uma paleta de cores simples e use cores contrastantes para enfatizar pontos importantes.

Como você pode tornar suas visualizações acessíveis a todos?

Acessibilidade é a chave, meu amigo. Para tornar suas visualizações acessíveis, use rótulos, legendas e títulos claros para explicar o que está acontecendo.

Além disso, considere o uso de tamanhos de texto maiores e combinações de cores de alto contraste, para que todos possam ver e entender seus recursos visuais.

E não se esqueça das pessoas com deficiências de visão de cores – use paletas compatíveis com daltônicos para garantir que elas também possam entender seus dados.

Como você pode melhorar o aspecto narrativo da visualização de big data?

Contar histórias é crucial na visualização de big data. Para melhorá-lo, primeiro identifique a mensagem-chave ou a conclusão que você deseja que seu público receba. Em seguida, use elementos visuais como cor, tamanho e posição para enfatizar essa mensagem.

Crie um fluxo narrativo claro e guie seu público passo a passo pelos dados. Use anotações ou legendas para fornecer contexto e certifique-se de que seus recursos visuais estejam bem organizados e fáceis de entender. Lembre-se, o objetivo é ajudar seu público a entender os pontos principais e a entender os dados de maneira significativa.

A visualização de Big Data conta histórias maiores

A visualização de dados desempenha um papel central na tecelagem da narrativa em big data . Seria um erro subestimar uma etapa tão essencial que poderia fazer ou quebrar um projeto de ciência de dados.

Se você escolher o método de visualização errado, pode acabar perdendo de vista padrões e tendências valiosos ou um insight revolucionário. O caminho certo garante que uma empresa permaneça na vanguarda entre os concorrentes. Ele comunica com sucesso dados complexos para que as pessoas possam tomar decisões informadas que afetam os resultados financeiros.

Qualquer empresa achará que vale a pena priorizar o cultivo desse conjunto de habilidades que transforma dados em um recurso poderoso, e é por isso que investir nas ferramentas certas de visualização de big data é tão importante.

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