How much do you know about data ...

Die heutige Big-Data-Phase hat den Trend zur technischen Entfaltung der Big-Data-Visualisierung vorangetrieben. Ohne großspurig zu sein: Jeder Bereich muss Big Data Visualisierung haben, einschließlich Einzelhandel, Verkehr und Reisebranche, Finanzindustrie, medizinische Geräteindustrie usw. Aber wir müssen uns fragen, wie viel wir über die Visualisierung von Big Data wissen?Die data visualization ist in der Tat keine neue Technologie, es gibt sie schon seit langem, aber sie wurde von der Gesellschaft nicht besonders beachtet. Obwohl die Datenvisualisierung einfacher ist als die Datenanalyse, ist es wichtig, die Datenvisualisierung zu erlernen, bevor man sich mit der Datenanalyse befassen kann. Die Visualisierung von Daten ist eine technische Schlüsselaufgabe. Im folgenden OpenVenture werde ich Ihnen die Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Datenvisualisierung im Detail vorstellen.Die erste Herausforderung: Worin besteht der Unterschied zwischen Datenvisualisierung und den entsprechenden Spezialwerkzeugen im Vergleich zu herkömmlicher Berichtssoftware?In der Tat gibt es viele Ähnlichkeiten zwischen den beiden, da viele Datenvisualisierungen die tatsächliche Wirkung von statischen Datentabellen zeigen. Der Schlüssel zur Datenvisualisierung liegt darin, dass sie mit den Daten interagieren kann, vor allem durch animierte Effekte, und ein größeres Datenvolumen hat als die statische Datenberichterstattung, was die Datenvisualisierung zu einem guten Spezialwerkzeug macht. Herkömmliche Berichtssoftware verfügt ebenfalls über leistungsfähige Spezialwerkzeuge, wie z. B. Excel-Berichte, aber im Vergleich zur Datenvisualisierung stammen die Excel-Daten aus einer einzigen Quelle, was zeigt, dass die Datenmenge ebenfalls sehr begrenzt ist. Der wichtigste Punkt: Die Datenvisualisierung kann mit der Datenbank verbunden werden, um eine sofortige Datenvereinheitlichung und eine effizientere Darstellung der Daten zu erreichen.Das zweite Problem: Die Datenvisualisierung kann überhaupt nicht genutzt werden?Die Datenvisualisierung ist in der Tat ein sehr wichtiger Schritt in der technischen Natur von Big Data und kann Unternehmen helfen, Entscheidungen über das Datenmanagement zu treffen. Darüber hinaus liegt die Datenvisualisierung zu einem großen Teil in der exzellenten Beherrschung des Publikums, der realen und glaubwürdigen Anwendung von Big Data, exzellenten Visualisierungsdesignlösungen und anderen Elementen. Die Datenvisualisierung muss spezifisch und vernünftig in ihrer Anwendung sein. Dies liegt daran, dass eine gezielte und sinnvolle Datenanwendung die wichtigste Voraussetzung für den Einsatz von Datenvisualisierung für Managemententscheidungen ist. Die Visualisierung von Daten und Big Data erhöht nur die Chancen, schnellere Entscheidungen und eine höhere Effektivität zu erreichen, aber mehr noch, die Visualisierung ist keine Gewissheit.In der Tat sind gute Lösungen für die Visualisierung auch schädlicher für die Datenvisualisierung. Einfache Tonpaare schaden auch der wahrgenommenen Authentizität des in der Visualisierung dargestellten Informationsgehalts, der im Allgemeinen maßgeblicher ist als die wahre Autorität der Datenquelle. Daher kann ein gutes visuelles Kommunikationsdesign den Kunden helfen, die Daten besser zu verstehen. Nehmen wir zum Beispiel die praktischen Auswirkungen der Datenvisualisierung in Kevitron.Wir alle glauben an die Macht der Daten, aber wir können uns nicht nur auf die Daten verlassen. Die Daten können auch falsch sein. Um Datenfehlern und Datenverfälschungen vorzubeugen, müssen wir alle lernen, die Auswirkungen von verrauschten Daten zu beseitigen und unseren Ansatz kontinuierlich anzupassen.