Insiderzy nazywają to „dataviz”. Nie trzeba znać języka angielskiego, aby zrozumieć wizualizację danych, jest to po prostu wizualizacja danych. Ładnie opakowany, dataviz to interpretacja danych w formie graficznej, wizualnej. Ale to nie jest takie proste, nie na długo…
Narzędzia do wizualizacji danych oferują szybki sposób zobaczenia i zrozumienia informacji, trendów, wartości i wzorców.
W świecie Big Data narzędzia i technologie wizualizacji danych są niezbędne do analizowania ogromnych ilości informacji oraz, co ważniejsze, do podejmowania decyzji opartych na danych.
Jakie są korzyści z dobrej wizualizacji danych?
Ludzkie oko jest naturalnie przyciągane przez kolory i wzory. Szybko rozpoznajemy i odróżniamy kolor czerwony od niebieskiego i kwadrat od koła. Czy nam się to podoba czy nie, nasza kultura jest wizualna, od sztuki i reklamy po telewizję i film. Sieć nie jest wyjątkiem od tego trendu. Codziennie publikowana jest ogromna ilość informacji, z których część zanieczyszcza sieć, a inne, nawet jeśli są ciekawe, szybko się zapomina.
Wizualizacja danych to forma sztuki wizualnej, która przykuwa zainteresowanie ludzi i skupia ich uwagę na przekazie. Kiedy widzimy wykres, bardzo szybko dostrzegamy najważniejsze trendy i wartości, które z niego wynikają. Wizualizacja danych pozwala nam je zinternalizować i uczynić własnymi. Słowem kluczowym w wizualizacji danych jest „efektywność”.
Intymny związek Big Data i wizualizacji danych
Era Big Data przenosi firmy na wyższy poziom. W tym szybko zmieniającym się świecie, wizualizacja danych jest niezbędnym narzędziem do zrozumienia trylionów rzędów danych generowanych każdego dnia. Wizualizacja danych opowiada historie, zachowując dane w łatwiejszej do zrozumienia, bardziej strawnej formie. Podkreśla ważne trendy i wartości. Dobra wizualizacja danych opowiada pewną historię. Powinien on przeciąć szum i uwypuklić przydatne informacje.
Wizualizacja danych nie jest tak prosta jak zwykłe ubranie wykresu, nadanie mu koloru czy stworzenie prostej infografiki. Efektywna wizualizacja danych musi zachować równowagę między formą a funkcją. Prosty wykres może być zbyt nudny, by przykuć czyjąś uwagę. Z kolei zbyt skomplikowana wizualizacja może całkowicie zawieść w przekazywaniu właściwego komunikatu. Może też powiedzieć zbyt wiele. Dane i wizualizacje muszą ze sobą współpracować. Innymi słowy, wizualizacja danych jest sztuką samą w sobie.
