Waar BI-tools (Business Intelligence) enorme hoeveelheden gegevens kunnen verwerken en die in verteerbare gegevenspunten kunnen parseren, is datavisualisatie het presentatiegedeelte van die vergelijking.
Zie het als de cirkeldiagramfunctie van uw favoriete spreadsheet, maar dan veel krachtiger.
Het doel van dergelijke beelden is om snel informatie van de machine naar het menselijk brein over te brengen, niet alleen efficiënt, maar ook op de meest zinvolle manier.
Daarom is het niet de esthetische waarde van een visualisatie die telt, maar de duidelijkheid van de boodschap die het overbrengt.
De beknoptheid die nodig is voor duidelijkheid, sluit complexiteit van de boodschap echter niet uit.
Omdat veel van de informatie die mensen moeten consumeren complex en genuanceerd is, worden datavisualisaties alleen en in groepen geconfigureerd om via afbeeldingen een groter verhaal te vertellen.
Een voorbeeld van een enkele configuratie is een visualisatie die gedetailleerdere of gerelateerde informatie onthult wanneer de kijker op een gedeelte van de illustratie klikt of er een muis overheen beweegt.
Voorbeelden van groepsvisualisaties zijn zowat elk dashboard van een BI-app dat ooit is gemaakt.
Datavisualisatie is inderdaad zo'n integraal onderdeel van selfservice BI-tools dat de tools om ze te maken en te publiceren grotendeels gemeenschappelijke functiesets delen.
Zoals verwacht, ontdekten we in onze recente review van de beste self-service BI-producten dat de overgrote meerderheid in staat was tot datavisualisatiebewerkingen.
Klanten die datavisualisatie echt willen benutten, moeten deze tools echter zorgvuldig en uitsluitend door die lens bekijken voordat ze een aankoopbeslissing nemen.
Immers, soms biedt de juiste tool om uw gegevens te ontleden mogelijk niet voldoende visualisatiepalet voor uw behoeften.
U wilt bijvoorbeeld de mogelijkheid hebben om een ??aangepaste infographic te bouwen of interactieve visualisaties te maken, maar niet alle BI-apps bieden die opties.
Mogelijk moet u investeren in een combinatie van tools om zowel de analyse- als de visualisatietools te krijgen die u nodig hebt.
Wat is datavisualisatie?
Datavisualisatie is kort gezegd een visuele weergave van informatie.
Het zijn afbeeldingen die uitsluitend zijn bedoeld voor het verzenden van berichten of het presenteren van informatie.
Tools voor gegevensvisualisatie kunnen automatisch visualisaties maken, u in staat stellen uw eigen visualisaties te maken of beide mogelijkheden bieden.
Aan de onderkant bevinden zich eenvoudigere en zelfs gratis tools voor gegevensvisualisatie die zijn bedoeld om infographics te bouwen in plaats van geavanceerde gegevensanalyses uit te voeren.
Enkele van deze tools zijn Tableau Gallery en zelfs Microsoft Power BI.
In januari 2018 introduceerde Tableau een nieuwe data-engine genaamd Hyper, waarvan het bedrijf beweert dat het gebruikers tot vijf keer snellere zoekopdrachten geeft dan eerdere versies.
Ondertussen heeft Microsoft in juli 2018 nieuwe features voor Microsoft Power BI uitgerold, zoals de integratie van Big Data rechtstreeks in de Power BI-webservice.
Aan de hogere kant bevinden zich tools die visualisaties on-the-fly kunnen veranderen, op dezelfde manier als de output van geavanceerde algoritmen verandert na herhaaldelijk direct opvragen van real-time data (dwz streaming data) en over meerdere databronnen.
De tools die het midden van het spectrum innemen, vertegenwoordigen geen realtime gegevens, maar produceren nog steeds visualisaties op basis van geavanceerde analyse-output.
De selfservice BI-apps die we hebben beoordeeld, bevatten visualisatietools van gemiddelde tot hogere kwaliteit.
Sommige tools bevatten krachtige query-mogelijkheden in natuurlijke taal, zoals Sisense, en andere bieden realtime analyses voor het Internet of Things (IoT), zoals SAP Analytics Cloud.
Kortom, je kunt de kwaliteit van de onderliggende analyse-engine niet beoordelen aan de hand van de omslag van zijn kunstpakket.
Sommige zeer krachtige analyses hebben erbarmelijke tot voorbijgaande visualisatiemogelijkheden.
Omgekeerd komen sommige zielige tot voorbijgaande analyses met een aantal behoorlijk indrukwekkende visualisatiefuncties.
Sinds we deze BI-tools oorspronkelijk hebben beoordeeld, is IBM gestopt met het aanbieden van IBM Watson Analytics voor aankoop.
In plaats daarvan introduceerde IBM Cognos Analytics 11.1, dat geleide gegevensdetectie, geautomatiseerde voorspellende analyses en de mogelijkheid biedt om op een conversatie met gegevens te communiceren.
Er is een breed scala aan kunstafbeeldingen die datavisualisatietools kunnen maken.
Sommige afbeeldingen zijn eenvoudig, andere zijn ingewikkeld.
Sommige zijn mooi, andere zijn grof.
En er zijn er enkele die echt individuele creaties zijn.
Maar de meeste komen voort uit sjablonen in de traditionele vormen die verband houden met statistieken.
De eenvoudigste voorbeelden van datavisualisatie zijn de taart- en staafdiagrammen die u al jaren via Microsoft Excel kunt openen.
Maar naarmate BI volwassen is geworden als platform, beschikt u ook over de mogelijkheden om uw gegevens in te zien en aan anderen te presenteren.
De tools die we hier bespreken, weerspiegelen het gemiddelde tot hogere segment van het spectrum in BI; ze zijn in staat om geavanceerde zoekopdrachten uit te voeren zonder de SQL-codering (Structured Query Language) te hoeven begrijpen.
Bovendien kunnen ze analyses weergeven in een breed scala aan visuele indelingen - die veel verder gaan dan het standaard staafdiagram en geografische kaarten, heatmaps, sparklines en zelfs nog meer gespecialiseerde visualisaties zoals de onderstaande spider-grafiek omvatten.
Datavisualisatie is geen nieuw concept.
Cirkeldiagrammen en staaf- en lijngrafieken zijn er door de eeuwen heen.
Wat er is veranderd, zijn de soorten en de omvang van de gegevens die op deze manier kunnen worden weergegeven, en de veel meer geavanceerde manieren waarop u deze kunt tonen en delen.
Het belang van het dashboard
Uiteindelijk worden de mogelijkheden van datavisualisatie gebruikt om dashboards te bouwen.
Soms vertegenwoordigt het dashboard een enkel, op gegevens gebaseerd verhaal dat belangrijk is voor veel kijkers.
Of het dashboard kan veel verhalen bevatten ten behoeve van een enkele gebruiker.
Dashboards worden soms geleverd met visualisaties die vooraf zijn ingesteld en op hun plaats zijn bevestigd.
Andere keren worden de visualisaties van het dashboard geleverd met verschillende weergave-opties of afbeeldingen die kunnen worden aangepast.
Delen kan vaak ook worden aangepast, bijvoorbeeld op basis van machtigingen, per bedrijfslijn, per functie of zelfs op basis van persoonlijke voorkeuren.
In elk geval bevat het dashboard doorgaans twee of meer datavisualisaties die bedoeld zijn om te informeren en soms zelfs om een ??zakelijke actie of beslissing te vragen.
Voorafgaand aan de komst van self-service BI-tools moesten leidinggevenden hun vragen voorleggen aan een databaseprofessional die deze vervolgens zo goed mogelijk zou proberen te begrijpen, een SQL-query zou schrijven en die vraag zou representeren tegen een database of datawarehouse.
.
Het resultaat zou worden doorgegeven aan een IT-persoon die vervolgens de benodigde code zou schrijven om het weer te geven als een dashboard op de teamwebsite van de leidinggevende, in een gedeelde app of zelfs als een op zichzelf staand document dat de leidinggevende via e-mail ontving.
Als er meer dan één gegevensbron nodig was, dan moesten heel vaak meer dan één databaseprofessional afzonderlijke queries schrijven (die vervolgens offline moesten worden samengevoegd).
Aan het einde van dit inefficiënte en uit meerdere stappen bestaande proces waren er analyses.
Je hebt historische analyses (dwz informatie achteraf in plaats van in realtime).
Deze rapporten kwamen meestal te laat voor het bedrijf om de uitkomst van de afgebeelde activiteit te wijzigen of te beïnvloeden.
Zo ontvingen bedrijfsanalisten, afdelingshoofden en C-suite-leiders rapporten met vertraagde, te simplistische en vage informatie.
Soms was de informatie niet relevant toen het uiteindelijk zijn weg vond naar bedrijfsanalisten of de C-suite omdat het bedrijf van richting was veranderd of in de tussentijd andere factoren naar voren kwamen.
Toch veranderden dashboards en rapporten die op deze manier werden gemaakt zelden.
De zaken verliepen zoals altijd: dezelfde vragen gesteld, dezelfde gegevens opgevraagd, dezelfde rapporten en dashboards gegenereerd - dag in dag uit en week in week uit.
Met de huidige self-service BI-apps daarentegen kunnen bedrijfsanalisten de tussenpersonen omzeilen en veel van de IT-knelpunten oplossen.
Deze selfservicesoftware maakt het ook mogelijk om gegevens zowel buiten het bedrijf als van binnenuit te gebruiken, zoals sociale media, de cloud, openbare datasets en IoT-gegevens.
Sommige self-service BI-apps kunnen realtime gegevens gebruiken, maar veel zijn beperkt tot near-time gegevens (regelmatig vernieuwen).
Bijna-tijdgegevens zijn echter meestal geen zakelijke beperking.
Er zijn eigenlijk maar een paar use-cases waarbij real-time data-analyse de extra inspanning en kosten rechtvaardigt.
Verversingen op korte termijn kunnen immers net zo vaak plaatsvinden als elke minuut of minder.
Met betrekking tot self-service BI-dashboards is de belangrijkste waarde doorgaans drieledig:
Ten eerste hebben ze geen database-expertise nodig om te gebruiken.
U hebt waarschijnlijk (maar niet altijd) de hulp van uw databaseprofessional nodig om ze in te stellen en te verbinden met alle gegevensbronnen die u nodig hebt.
Er zijn tenslotte nog steeds problemen met compliance en beveiliging.
De IT-afdeling raakt er meestal bij betrokken, in ieder geval tot het punt dat het die problemen oplost, bepaalt wie legitieme toegang krijgt en hoeveel gegevens ze kunnen zien.Als dat eenmaal is gebeurd, bieden deze tools een verschillende mate van eenvoud als het gaat om het schrijven van uw eigen vragen.
Sommige werken nog steeds het beste als u een beetje SQL kent, maar andere werken volledig met syntaxis in natuurlijke taal, waardoor SQL-kennis overbodig is.
De meeste vereisen echter een goed begrip van statistieken.
Deze noodzaak is niet strikt vanuit operationeel oogpunt, maar omdat er fouten kunnen worden gemaakt bij de interpretatie van de outputs als de gebruiker een basiskennis van statistieken mist.
Alleen omdat de software je een uitstekende visualisatie van het antwoord van de machine heeft gegeven, wil nog niet zeggen dat je de juiste vraag hebt gesteld.Ten tweede kunnen ze bijna allemaal fungeren als een uniform front-end voor meerdere databases en gegevenstypen.
Dit is voornamelijk te wijten aan de stijgende populariteit van Big Data, die doorgaans een combinatie is van relationele gegevens (meestal op SQL gebaseerd) en ongestructureerde gegevens die worden aangetroffen in ongelijksoortige bronnen, zowel binnen als buiten de muren van het bedrijf.
Door ondersteuning te bieden voor verschillende soorten gegevens, stellen deze tools mensen zonder database-expertise - maar met directe, eerstelijns werkervaring - in staat om rechtstreeks vragen te stellen tegen de gegevens van de organisatie.Dit kan een onmiddellijke terugverdientijd opleveren ten opzichte van snelgroeiende Big Data-winkels.
Het biedt ook nieuwe inzichten en manieren om gegevens te benutten, die anders verloren zouden kunnen gaan wanneer die vragen door gegevenswetenschappers en IT-professionele filters doordringen.Een enkele query kan meerdere databases en gegevenstypen met recordsnelheden overspannen, en de tool zorgt ook voor het opbouwen van de visuele weergave.
Kortom, een team van datawetenschappers is niet nodig.
Dat is niet alleen sneller, maar het is ook gemakkelijker in de orde van grootte.Ten derde kunnen deze tools ook zelf live datavisualisaties en dashboards bouwen in plaats van een afzonderlijke handeling te forceren van de programmeurs of IT-medewerkers van uw bedrijf.
Die visualisaties kunnen worden geëxporteerd als platte grafische bestanden of als codefragmenten die u gewoon kunt kopiëren en plakken op webpagina's of teamwebsites.
Dashboards kunnen ook direct worden gedeeld, vaak zelfs met gebruikers die de BI-app niet gebruiken.Integratie met andere apps gaat meestal eenvoudig via connectoren, afhankelijk van of de selfservice BI-app die u gebruikt wel of niet een connector heeft naar de app waarop u de ...
