Laddove gli strumenti di business intelligence (BI) possono prendere enormi quantità di dati e analizzarli in punti dati digeribili, la visualizzazione dei dati è la parte di presentazione di quell'equazione.
Pensala come la funzione del grafico a torta del tuo foglio di calcolo preferito, solo molto più potente.
Lo scopo di tali immagini è trasferire rapidamente le informazioni dalla macchina al cervello umano, non solo in modo efficiente ma anche nel modo più significativo possibile.
Pertanto, non è il valore estetico di una visualizzazione che conta, ma la chiarezza del messaggio che trasmette.
Tuttavia, la concisione necessaria per la chiarezza non esclude la complessità del messaggio.
Poiché la maggior parte delle informazioni che gli esseri umani devono consumare è complessa e ricca di sfumature, le visualizzazioni dei dati sono configurate singolarmente e in gruppi per raccontare una storia più ampia attraverso le immagini.
Un esempio di una singola configurazione è qualsiasi visualizzazione che rivela informazioni più granulari o correlate quando il visualizzatore fa clic o esegue un passaggio del mouse su una sezione dell'illustrazione.
Esempi di visualizzazioni di gruppo includono quasi tutti i dashboard delle app di BI mai realizzati.
In effetti, la visualizzazione dei dati è una parte così integrante degli strumenti di BI self-service che gli strumenti per realizzarli e pubblicarli condividono in gran parte set di funzionalità comuni.
Come previsto, nella nostra recente carrellata di recensioni dei migliori prodotti di BI self-service, abbiamo riscontrato che la stragrande maggioranza è in grado di eseguire operazioni di visualizzazione dei dati.
Tuttavia, i clienti che desiderano sfruttare davvero la visualizzazione dei dati dovrebbero esaminare questi strumenti con attenzione ed esclusivamente attraverso quell'obiettivo prima di prendere una decisione di acquisto.
Dopotutto, a volte lo strumento giusto per analizzare i dati potrebbe non offrire una tavolozza di visualizzazione sufficiente per le tue esigenze.
Ad esempio, potresti voler creare un'infografica personalizzata o creare visualizzazioni interattive, ma non tutte le app BI forniscono queste opzioni.
Potrebbe essere necessario investire in una combinazione di strumenti per ottenere sia gli strumenti di analisi che di visualizzazione necessari.
Che cos'è la visualizzazione dei dati?
In breve, la visualizzazione dei dati è una rappresentazione visiva delle informazioni.
Sono immagini dedicate esclusivamente alla messaggistica o alla presentazione di informazioni.
Gli strumenti di visualizzazione dei dati possono creare automaticamente visualizzazioni, consentirti di crearne di tue o offrire entrambe le funzionalità.
All'estremità inferiore ci sono strumenti di visualizzazione dei dati più semplici e persino gratuiti dedicati alla creazione di infografiche piuttosto che eseguire sofisticate analisi dei dati.
Alcuni di questi strumenti includono Tableau Gallery e persino Microsoft Power BI.
Nel gennaio 2018, Tableau ha introdotto un nuovo motore di dati chiamato Hyper che secondo la società offre agli utenti una velocità di query fino a cinque volte più veloce rispetto alle versioni precedenti.
Nel frattempo, nel luglio 2018, Microsoft ha implementato nuove funzionalità per Microsoft Power BI, come l'integrazione di Big Data direttamente nel servizio Web di Power BI.
All'estremità superiore ci sono strumenti che possono modificare le visualizzazioni al volo, nello stesso modo in cui gli output di algoritmi sofisticati cambiano dopo ripetute query dirette di dati in tempo reale (cioè dati in streaming) e attraverso più origini dati.
Gli strumenti che occupano la metà dello spettro non rappresentano dati in tempo reale, ma producono comunque visualizzazioni da output di analisi avanzate.
Le app di BI self-service che abbiamo esaminato contengono strumenti di visualizzazione di fascia medio-alta.
Alcuni strumenti contengono potenti funzionalità di query in linguaggio naturale come Sisense e altri forniscono analisi in tempo reale per Internet of Things (IoT), come SAP Analytics Cloud.
In breve, non puoi giudicare la qualità del motore di analisi sottostante dalla copertina del suo pacchetto artistico.
Alcune analisi molto potenti vengono fornite con capacità di visualizzazione da misere a passare.
Al contrario, alcune analisi pietose per il passaggio vengono fornite con alcune funzionalità di visualizzazione piuttosto impressionanti.
Da quando abbiamo esaminato inizialmente questi strumenti di BI, IBM ha interrotto l'offerta di IBM Watson Analytics per l'acquisto.
IBM ha invece introdotto Cognos Analytics 11.1, che offre discovery guidata dei dati, analisi predittiva automatizzata e la capacità di interagire con i dati in modo conversazionale.
Esiste un'ampia gamma di rappresentazioni artistiche che gli strumenti di visualizzazione dei dati possono creare.
Alcune raffigurazioni sono semplici, altre complicate.
Alcuni sono belli, altri rozzi.
E ce ne sono alcune che sono veramente creazioni individuali.
Ma la maggior parte proviene da modelli nelle forme tradizionali associate alle statistiche.
Gli esempi più semplici di visualizzazione dei dati sono i grafici a torta e a barre a cui puoi accedere tramite Microsoft Excel da molti anni.
Ma man mano che la BI è maturata come piattaforma, anche le opzioni disponibili per visualizzare i dati e presentarli ad altri.
Gli strumenti che esaminiamo qui riflettono l'estremità medio-alta dello spettro in BI; sono in grado di eseguire query sofisticate senza la necessità di comprendere la codifica SQL (Structured Query Language).
Inoltre, possono eseguire il rendering delle analisi in un'ampia varietà di formati visivi, andando ben oltre il grafico a barre di base per includere mappatura geografica, mappe termiche, grafici sparkline e visualizzazioni ancora più specializzate come il grafico a ragno di seguito.
La visualizzazione dei dati non è un concetto nuovo.
I grafici a torta e i grafici a barre e a linee sono esistiti nel corso dei secoli.
Ciò che è cambiato sono i tipi e le dimensioni dei dati che possono essere rappresentati in questo modo e i molti modi più sofisticati in cui è possibile mostrarli e condividerli.
L'importanza del dashboard
In definitiva, le funzionalità di visualizzazione dei dati vengono utilizzate per creare dashboard.
A volte il dashboard rappresenta una singola storia basata sui dati che è significativa per molti spettatori.
Oppure la dashboard può contenere molte storie a vantaggio di un singolo utente.
I dashboard a volte vengono forniti con visualizzazioni preimpostate e fissate sul posto.
Altre volte le visualizzazioni del dashboard sono dotate di varie opzioni di visualizzazione o immagini personalizzabili.
Anche la condivisione può essere spesso personalizzata, ad esempio in base alle autorizzazioni, alla linea di business, alla pertinenza del ruolo lavorativo o anche alle preferenze personali.
In ogni caso, la dashboard contiene in genere due o più visualizzazioni di dati intese a informare e talvolta anche a sollecitare un'azione o una decisione aziendale.
Prima dell'avvento degli strumenti di BI self-service, i dirigenti dovevano presentare le loro domande a un professionista del database che avrebbe quindi cercato di capirlo come meglio poteva, scrivere una query SQL e rappresentarla su un database o un data warehouse .
Il risultato verrebbe fornito a una persona IT che scriverà il codice necessario per rappresentarlo come dashboard sul sito Web del team del dirigente, su un'app condivisa o anche solo come documento autonomo che il dirigente ha ricevuto via e-mail.
Se era necessaria più di un'origine dati, molto spesso più di un professionista del database doveva scrivere query separate (che poi dovevano essere unite offline).
Alla fine di questo processo inefficiente e multifase sono state le analisi.
Hai analisi storiche (cioè, informazioni dopo il fatto piuttosto che in tempo reale).
Questi rapporti di solito sono arrivati ??troppo tardi perché l'azienda potesse cambiare o influenzare il risultato dell'attività che rappresentava.
Pertanto, gli analisti aziendali, i capi dipartimento e i leader C-suite in genere ricevevano rapporti con informazioni in ritardo, eccessivamente semplicistiche e vaghe.
A volte le informazioni erano irrilevanti quando finalmente arrivavano agli analisti aziendali o al C-suite perché l'azienda aveva cambiato direzione o nel frattempo erano emersi altri fattori.
Anche così, dashboard e report realizzati in questo modo raramente sono cambiati.
Le cose procedevano come sempre: le stesse domande poste, gli stessi dati interrogati, gli stessi rapporti e dashboard generati, giorno dopo giorno e settimana dopo settimana.
Al contrario, le odierne app di BI self-service consentono agli analisti aziendali di aggirare gli intermediari e di eliminare molti dei colli di bottiglia IT.
Questo software self-service consente inoltre l'utilizzo di dati sia all'esterno dell'azienda che dall'interno, come social media, cloud, set di dati pubblici e dati IoT.
Alcune app BI self-service possono utilizzare dati in tempo reale, ma molte sono limitate a dati quasi in tempo (aggiornamenti frequenti).
Tuttavia, i dati quasi temporali di solito non sono una limitazione aziendale.
In realtà ci sono solo pochi casi d'uso in cui l'analisi dei dati in tempo reale garantisce lo sforzo e la spesa extra.
Dopo tutto, gli aggiornamenti quasi in tempo possono essere frequenti quanto ogni minuto o meno.
Per quanto riguarda i dashboard BI self-service, il valore chiave è in genere triplo:
In primo luogo, non richiedono competenze di database per essere utilizzati.
Probabilmente (anche se non sempre) avrai bisogno dell'aiuto del tuo professionista del database per configurarli e collegarli a tutte le origini dati di cui hai bisogno.
Dopotutto, rimangono ancora problemi di conformità e sicurezza.
L'IT di solito viene coinvolto almeno fino al punto di risolvere questi problemi, determinare chi ottiene l'accesso con credenziali e quanti dati possono vedere.Una volta fatto, questi strumenti forniscono vari gradi di semplicità quando si tratta di scrivere le proprie query.
Alcuni funzionano ancora meglio se si conosce un po 'di SQL, ma altri funzionano interamente utilizzando la sintassi del linguaggio naturale, rendendo superflua la conoscenza di SQL.
Tuttavia, la maggior parte richiede una buona comprensione delle statistiche.
Questa necessità non è strettamente da un punto di vista operativo, ma perché si possono commettere errori nell'interpretazione degli output se l'utente non ha una conoscenza di base delle statistiche.
Solo perché il software ti ha reso un'ottima visualizzazione della risposta della macchina non significa che hai posto la domanda giusta.In secondo luogo, quasi tutti possono fungere da front-end unificato per più database e tipi di dati.
Ciò è dovuto principalmente alla crescente popolarità dei Big Data, che in genere è una combinazione di dati relazionali (generalmente basati su SQL) e dati non strutturati trovati in fonti disparate sia all'interno che all'esterno delle mura dell'azienda.
Fornendo supporto per vari tipi di dati, questi strumenti consentono a persone senza esperienza nel database, ma con esperienza lavorativa diretta in prima linea, di porre domande direttamente sui dati dell'organizzazione.Ciò può fornire un rimborso immediato contro i negozi di Big Data in rapida crescita.
Consente inoltre nuove informazioni e nuovi modi per sfruttare i dati, che altrimenti potrebbero andare persi quando tali domande filtrano attraverso i filtri di data scientist e professionisti IT.Una singola query può estendersi a più database e tipi di dati a velocità di registrazione e lo strumento si occuperà anche della creazione della rappresentazione visiva.
In breve, non è richiesto un team di data scientist.
Non è solo più veloce, ma è anche più facile di ordini di grandezza.In terzo luogo, questi strumenti possono anche creare visualizzazioni di dati in tempo reale e dashboard stessi piuttosto che forzare un'operazione separata dai programmatori della tua azienda o dal personale IT.
Tali visualizzazioni possono essere esportate come file grafici semplici o come frammenti di codice che puoi semplicemente copiare e incollare su pagine Web o siti Web del team.
I dashboard possono anche essere condivisi direttamente, spesso anche con utenti che non utilizzano l'app BI.L'integrazione con altre app di solito viene eseguita facilmente tramite connettori, a seconda che l'app BI self-service che si sta utilizzando abbia o meno un connettore per l'app su cui si desidera condividere il ...
