Системы визуализации данных
«Формат кода» предлагает своим клиентам кастомизированные решения для визуального представления больших данных. Мы предлагаем замену ушедшим с рынка продуктам, таким как системы визуализации данных Tableau, Qlik и Power BI.
Системы визуализации данных и решения для бизнес-аналитики реализованы на основе машинного обучения и учитывают множество факторов, включая контекст поступающих данных. Средства визуализации позволяют знакомиться с данными аналитики и статистики в режиме реального времени.
«Формат кода» разрабатывает решения на основе одного из наиболее популярных on-premise инструментов Apache Superset.
Apache Superset — современное корпоративное веб-приложение для бизнес-аналитики. Благодаря использованию открытого кода (open source) продукт является очень популярным и быстро развивается, постоянно расширяя возможности для пользователей. В настоящее время Superset широко используется во многих компаниях по всему миру. Например, Superset запускается в производственной среде Airbnb внутри Kubernetes и ежедневно обслуживает более 600 активных пользователей, просматривающих более 100 000 диаграмм в день. Apache Superset приобретает всё большую популярность в России после того как с рынка ушли системы визуализации данных от западных вендоров.
Почему мы используем Apache Superset?
- Зрелая система с широким набором функциональных возможностей
- Весь функционал полностью бесплатен и доступен из коробки
- Открытый исходный код — возможность добавить любую фичу, которая необходима для бизнеса и для разработки которой выделен бюджет; это может быть как новая визуализация, так и элемент интерфейса/меню/интеграции с любой вашей внутренней системой
- Возможность развернуть BI на внутренних серверах компании и не опасаться за безопасность данных (по сравнению с облачными решениями)
- Богатый набор визуализаций данных (40+)
- Большое количество тестовых демо-дашбордов, на основе которых можно быстро понять возможности визуализации инструмента
- Возможность встраивать визуализации из Apache Superset во внутренние приложения, системы
- Бесплатная версия функционала без ограничений
- Настройка доступа как на уровне датасета и всех связанных дашбордов, так и на уровне данных (отдельных записей в БД)
- No-Code подход для создания визуализаций — можно предоставить пользователям self-service (на основе предподготовленных datasets, либо более продвинутый вариант с помощью SQL)
- Русскоязычный чат в Telegram (developer community)
- Канал Telegram с основными новостями по Apache Superset
Расширенная визуализация данных
- Обладает готовым набором типов визуализации данных
- Обладает возможностью для добавления кастомных плагинов отображения информации
- Содержит большое количество тестовых демо
- Позволяет быстро понять возможности визуализации инструмента
Преднастроенная интеграция
- Обладает возможностью интегрироваться с основными механизмами аутентификации (базы данных, OpenID, LDAP, OAuth/SSO, REMOTE_USER и пр.)
- Обладает возможностью интегрироваться с внутренними информационными системами компании
Расширенная модель безопасности
- Apache Superset дает возможность настраивать комплексные правила доступа к данным BI-системы, отдельным графикам и отчетам, и даже к данным на уровне строк
- Платформа обеспечивает следующий набор ролей:
- Admin — администраторы, имеют все возможные права, включая предоставление или отзыв прав других пользователей и изменение чужих фрагментов и информационных панелей;
- Alfa — пользователи имеют доступ ко всем источникам данных, могут их добавлять и изменять, но не могут предоставлять или отзывать доступ другим пользователям, ограничены в изменении объектов, которыми не владеют;
- Gamma — пользователи могут потреблять данные, поступающие из источников данных, к которым им предоставлен доступ через другую дополнительную роль. Доступ только для просмотра срезов и информационных панелей, созданных из источников данных, к которым у них есть доступ;
- Роль sql_lab — предоставляет доступ к SQL Lab.
Собственная среда разработки
- Для подготовки данных к визуализации работы в Apache Superset можно использовать SQL Lab — многофункциональную интегрированную среду разработки
- Apache Superset также ориентирована на работу с любыми другими СУБД
Связаться с нами
Мы всегда на связи, чтобы помочь вам и вашему бизнесу.
В чем заключается визуализация данных
Визуализация данных – это процесс использования визуальных элементов, таких как диаграммы, графики или карты, для представления данных. Он переводит сложные, масштабные или числовые данные в визуальное представление, которое легче обрабатывать. Инструменты визуализации данных улучшают и автоматизируют процесс визуальной передачи данных для обеспечения точности и детализации. Вы можете использовать визуальные представления для извлечения практических выводов из необработанных данных.
Почему важна визуализация данных?
Современные предприятия обычно обрабатывают большие объемы данных из различных источников данных, таких как:
- Внутренние и внешние веб-сайты
- Смарт-устройства
- Внутренние системы сбора данных
- Социальные сети
Но необработанные данные бывает трудно интерпретировать и использовать. Следовательно, специалисты по работе с данными обрабатывают и представляют данные в правильном контексте: придают им визуальную форму, чтобы лица, принимающие решения, могли определить взаимосвязи между данными и обнаружить скрытые закономерности или тенденции. Визуализация данных создает истории, которые продвигают бизнес-аналитику и поддерживают принятие решений на основе данных и стратегическое планирование.
Каковы преимущества использования визуализации данных?
Вот некоторые из них:
Стратегическое принятие решений
Ключевые заинтересованные стороны и высшее руководство используют визуализацию данных для их осмысленной интерпретации. Они экономят время благодаря более быстрому анализу данных и возможности визуализировать общую картину. К примеру, они могут выявлять закономерности, обнаруживать тенденции и получать полную картину событий, чтобы обойти конкурентов.
Повышение качества обслуживания клиентов
Визуализация данных подчеркивает потребности и пожелания клиентов за счет графического представления. Вы можете выявить пробелы в обслуживании клиентов, стратегически улучшить продукты или услуги и снизить неэффективность операций.
Повышение вовлеченности сотрудников
Методы визуализации данных полезны для донесения результатов анализа данных до большой команды. Вся группа может совместно визуализировать данные для разработки общих целей и планов, а также оценки прогресса в работе и улучшения мотивации команды. Например, отдел продаж работает вместе, чтобы увеличить объемы продаж за один квартал.
Из каких компонентов состоит визуализация данных?
Специалисты по работе с данными выделяют три основных компонента.
История
История представляет собой цель визуализации данных. Специалист по работе с данными общается с несколькими заинтересованными сторонами, чтобы понять, чего они хотят достичь, анализируя данные. Например, они могут захотеть измерить ключевые показатели эффективности или спрогнозировать объемы продаж. Специалисты по работе с данными и бизнес-пользователи совместно определяют, какую историю они хотят узнать при помощи данных.
Данные
Специалисты по анализу данных определяют соответствующие наборы данных, которые помогут им изложить историю данных. Они изменяют существующие форматы данных, очищают данные, удаляют выбросы и проводят дальнейший анализ. После подготовки данных они планируют различные методы визуального исследования.
Визуальные эффекты
Затем специалисты по работе с данными выбирают методы визуализации, наиболее подходящие для обмена новыми сведениями. Они создают диаграммы и графики, выделяя ключевые точки данных и упрощая сложные наборы данных, а также думают об эффективных способах систематического представления данных для бизнес-анализа.
Из каких этапов состоит процесс визуализации данных?
Для эффективной визуализации нужно выполнить пять шагов.
Определите цель
Вы можете определить цель визуализации данных, выявив вопросы, на которые может ответить существующий набор данных. Четкая цель помогает определить тип:
- данных, которые вы используете;
- анализа, который вы проводите;
- визуальных эффектов, которые вы используете для эффективной передачи результатов.
Например, компания розничной торговли может попытаться понять, какой тип упаковки продукта обеспечивает наибольший объем продаж.
Соберите данные
Сбор данных включает выявление внутренних и внешних источников данных. В Интернете доступны огромные наборы данных, которые можно приобрести и использовать. В вашей компании также могут быть доступны архивы данных для аналитики. Например, вы можете собрать исторические данные об объеме продаж, маркетинговых кампаниях и упаковке продукта, чтобы определить, какая упаковка лучше.
Очистите данные
Очистка данных подразумевает удаление избыточных данных, выполнение математических операций для дальнейшего анализа или фильтрацию и преобразование данных в соответствии с критериями вопроса. Например, вы можете удалить данные об объеме продаж в отпускные месяцы и после маркетинговых кампаний, чтобы определить средние продажи по типу упаковки.
Выберите визуальные представления данных
Для эффективного визуального обнаружения можно выбрать один из нескольких типов диаграмм. По отношениям между точками данных и идеями, которые вы хотите передать, можно определить наилучшие графические представления. Например, вы можете использовать гистограмму для представления продаж упаковки по цвету за последний месяц. Однако круговая диаграмма может лучше подходить для отображения процентного содержания цветной упаковки в ваших запасах. Существует два основных типа визуализации данных.
Статическая визуализация
Статическая визуализация обеспечивает только одно представление конкретной истории данных. Инфографика – это пример статической визуализации.
Интерактивная визуализация
С помощью интерактивной визуализации пользователи могут взаимодействовать с графиками и диаграммами. Зрители могут изменять переменные в параметрах визуализации, чтобы найти новые идеи или получить доступ к детальной информации. Программное обеспечение для визуализации данных обычно включает приборную панель для взаимодействия пользователя с системой.
Создайте визуальные представления данных
С помощью инструментов визуализации данных можно создать необходимые визуальные представления данных. Большинство инструментов импортируют конечный набор данных и автоматически генерируют необходимые отчеты. Ниже приведены некоторые принципы проектирования для эффективной визуализации данных:
- привлечение внимания аудитории к важным деталям с помощью размеров, цветов, шрифтов и графики;
- предоставление контекста для данных с помощью визуальных подсказок;
- выбор правильных цветовых комбинаций;
- использование пояснительных заголовков, чтобы донести ключевую информацию до аудитории и помочь ей сосредоточиться на правильных вопросах;
- добавление четких этикеток и цифр.
Какие существуют типы методов визуализации данных?
Хотя диаграммы и графики являются наиболее распространенными, вы можете использовать несколько различных методов визуализации данных. Ниже представлены пять основных типов методов визуализации данных.
Визуализация временных данных
Визуализация временных данных используется для представления линейных одномерных объектов, таких как линейный график, линейная диаграмма или временная шкала. Например, вы можете использовать линейные графики, чтобы показать изменения, которые происходят непрерывно в течение определенного периода. Несколько линий на линейном графике демонстрируют колебания различных факторов за один и тот же период.
Визуализация иерархически структурированных данных
Визуализация иерархически структурированных данных относится к группе или набору элементов, которые имеют общие связи с родительским элементом. Вы можете использовать эти деревья данных для отображения кластеров информации. Например, вы можете показать количество данных инвентаризации в виде дерева с родительским узлом (одежда) и дочерними узлами (рубашки, брюки и носки).
Визуализация сетевых данных
Визуализация сетевых данных используется для представления сложных отношений между различными типами взаимосвязанных данных. Пример:
- Графики рассеивания, которые представляют данные в виде точек на графике
- Круговые диаграммы, которые добавляют третий фактор данных к графику рассеивания
- Облака слов, которые отображают частоту использования слов с помощью слов разного размера
Визуализация многомерных массивов данных
Визуализация многомерных массивов данных представляет две или более переменных данных в виде одного двухмерного или трехмерного изображения. Популярными примерами таких визуализаций являются гистограммы, круговые и составные столбчатые диаграммы. Например, гистограмма сравнивает два или более фактора данных и демонстрирует изменения одной переменной за определенный период времени. Круговые диаграммы визуализируют части целого по каждой категории.
Визуализация геопространственных данных
Визуализация геопространственных данных, например тепловых карт, карт плотности или картограмм, представляет данные в привязке к реальному местоположению. Например, визуализация данных показывает количество клиентов, которые посещают различные отделения розничных магазинов.
Какие рекомендации для визуализации данных?
Рекомендации для визуализации данных – это ясность, полнота и точность в ваших отчетах о данных.
Элементы дизайна
Использование креативных элементов дизайна может сделать визуализацию данных более увлекательной. Вы можете использовать разные цвета, оттенки и формы, чтобы добавить больше деталей к образу, например значки капель воды для представления значений данных в отчете об использовании воды.
Комплексные доказательства
Использование большого объема данных в анализе может повысить точность визуализации данных. Большее количество доказательств повышает уверенность, а также помогает выделять отклонения. Вы всегда можете включить в отчет сводку данных или их сводное представление для обзора более детальной визуализации.
Уместные сравнения
Сравнения придают контекст данным и усиливают мысль, которую вы высказываете. Они также делают данные более действенными. Например, отображение текущих данных после испытания новой идеи наряду с соответствующими данными до испытания показывает читателю, как было и как могло бы быть.
Какие проблемы возникают при визуализации данных?
Визуализация данных сопряжена с некоторыми трудностями, которые могут привести к искажению информации или преувеличению определенных фактов.
Чрезмерное упрощение данных
Специалисты по работе с данными должны найти баланс между интерпретацией данных и общением. Чрезмерное упрощение данных может привести к потере ключевой информации. Например, рассмотрим научный отчет об успеваемости. В отчете представлена гистограмма, показывающая, что успеваемость снизилась, в то время как использование видеоигр студентами за последнее десятилетие возросло. В отчете делается вывод, что использование видеоигр негативно сказывается на учебе. Однако визуализация данных является чрезмерно упрощенной – она не учитывает демографические показатели и ряд других факторов, которые также влияют на академическую успеваемость.
Человеческие предрассудки
Человеческие предрассудки негативно влияют на визуализацию данных. Команда, создающая отчеты, может исказить результаты, предварительно отобрав данные в соответствии со своими личными интересами. Хотя инструменты визуализации данных являются более точными, команда, работающая с ними, может невольно внести предвзятость путем несправедливого отбора и очистки данных. Поэтому важно, чтобы вы во время визуализации данных работали с различными командами и выслушивали разные мнения.
Преувеличение
Вы можете визуализировать несвязанные данные, чтобы создать несуществующие корреляции. Злоумышленники могут использовать такую неточную визуализацию данных для оправдания вредного поведения или принятия неправильных решений. Например, команда перерасходует средства на производственное оборудование, чтобы поддержать поставщика-родственника. Затем они обосновывают покупку, используя отчеты с визуализацией данных, показывающие, как повысилась безопасность работников после установки нового оборудования. Однако на безопасность работников повлияло несколько факторов, не связанных с новым оборудованием.
На что следует обратить внимание при выборе программного обеспечения для визуализации данных?
Существует несколько бесплатных и платных инструментов визуализации данных, и выбор лучшего из них зависит от ваших требований.
Поддержка инфраструктуры
Ваше программное обеспечение для визуализации данных должно интегрироваться с существующей ИТ-инфраструктурой и базами данных. Оно также должно поддерживать несколько сторонних источников данных, чтобы при необходимости вы могли напрямую импортировать внешние данные.
Интерактивные отчеты
Интерактивные отчеты улучшают анализ больших данных и помогают обнаружить закономерности нетехническим пользователям. Они могут фильтровать, сортировать или перемещать переменные данные в интерактивной диаграмме по мере построения значений данных. Им не нужно зависеть от технической команды каждый раз, когда предлагаются или требуются изменения.
Безопасность
Инструменты визуализации данных могут создать дополнительную уязвимость в вашей системе бизнес-анализа. Они должны иметь надежные средства защиты, ограничивающие доступ неавторизованных пользователей и ролей.
Возможность масштабирования
Мы рекомендуем инструменты визуализации больших данных, которые легко справляются с огромными массивами данных. Они также должны обладать возможностями машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации задач визуализации данных в масштабе.
Как AWS может помочь с визуализацией данных?
AWS имеет два основных инструмента визуализации данных, которые можно использовать для создания подробных отчетов по всем типам данных.
Amazon Managed Grafana
Amazon Managed Grafana – это полностью управляемая услуга для Grafana, популярной аналитической платформы с открытым исходным кодом для запросов, визуализации и понимания ваших показателей независимо от того, где они хранятся. Amazon Managed Grafana изначально интегрируется с источниками данных AWS в вашем аккаунте AWS. Вы можете выбрать одну из множества готовых визуализаций, чтобы быстро приступить к анализу показателей, журналов и трассировок без необходимости создавать панель управления с нуля.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight – это облачный бессерверный сервис бизнес-аналитики, предоставляющий визуализацию данных, интерактивные приборные панели и аналитику данных на основе машинного обучения. С его помощью вы можете обнаружить скрытую суть ваших данных, выполнить точное прогнозирование и раскрыть новые возможности монетизации. QuickSight использует машинное обучение для генерации точных ответов на вопросы о данных на естественном языке.
Начните работу с визуализацией данных на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.
Системы визуализации данных — что это и где применяется?
Визуализация данных относится к способам наглядного представления информации, включая текст и математические формулы. С помощью таких инструментов как программные системы по отображению производственных или внутрикорпоративных данных, можно переработать и преобразовать большие массивы. Демонстрация данных упрощает восприятие информации и улучшает ее усваивание. Именно благодаря эффективной визуализации можно добиться быстрого понимания различных идей и запоминания инструкций.
Система визуализации способствует улучшению промышленных процессов, в среднем на 20%, выступая в роли важного компонента оперативных систем по автоматическому управлению производством. Своевременный вывод разнообразной информации в удобной форме доступен сразу после установки сервера и подключения его к источнику данных. Разные инструменты отображают сведения о состоянии технологического оборудования, о параметрах того или иного производственного процесса.
Способы визуализации
- Схематичная форма демонстрации количественных данных: диаграммы линейного или кругового типа, таблицы, графики.
- Формы для улучшенного информационного анализа: карты, графики полярные или с параллельными осями и т.д.
- Концептуальная визуализация для представления целых проектов и планов, например, графы или диаграммы Ганта.
- Визуализация стратегий: диаграммы производительности и жизненного цикла, графики оргструктуры для представления данных о работе предприятия.
- Метафорическая визуализация: упорядочение структурной информации посредством пирамид, карт данных и т.п.
- Комбинированная визуализация: объединение нескольких видов графиков в общую наглядную схему.
Плюсы использования систем визуализации
- Можно сопоставлять любые данные и распределять акценты на разные информационные аспекты;
- Повышается эстетическая привлекательность поданной информации;
- Быстро анализируется масштабный набор данных даже со сложной структурой;
- Нет перегрузки в момент изучения информации, а также получается дольше сосредотачиваться на материалах;
- Выведенные данные однозначные и понятные;
- По необходимости на экраны поступают видеоданные, презентации со сменой слайдов и бегущие строки;
- Легко можно выявить взаимосвязи и отношения между разными данными, а еще сравнивать или демонстрировать их распределение и композицию;
- Снижается вероятность искажения информации.
Сфера применения систем визуализации данных
Промышленные предприятия со сложными технологическими процессами в рамках производства. Здесь этот инструмент используется для демонстрации разных параметров в реальном времени, а также для контроля над отклонениями от нормативов;
Организации с большим количеством сотрудников для информирования персонала о корпоративных показателях работы и создания презентационных панелей;
Медицинские и учебные заведения, вокзалы и аэропорты, а также другие места общественного пользования для создания информационных экранов и видеостен.
Системы визуализации данных позволяют быстро обучить и проинформировать персонал, произвести наглядный контроль и добиться точной интерпретации данных. С помощью такого инструмента можно отслеживать технические проблемы в промышленности, предупреждать брак, иллюстрировать производственные операции, наблюдать за прохождением изделия каждого этапа. Подобный способ демонстрации информации также улучшает производительность за счет оптимальной отчетности.
Анализ данных и системы визуализации (BI)
Количество информации, которое проходит через программы учета и автоматизированные системы, возрастает в геометрической прогрессии. Данные, которые могли бы превратиться в полноценные и качественные метрики, необходимые для эффективного управления, часто остаются без внимания. Дело в том, что найти важные данные, собрать их из разных источников и перевести в понятный формат – непростая задача. Несистематизированный набор цифр может привести даже грамотного аналитика в замешательство. А именно на основе бизнес-анализа с использованием правильных метрик в организации должны приниматься важные решения.
Как превратить набор цифр в понятные метрики и решить проблему потери важных данных?
Решить эту проблему в кратчайшие сроки возможно с помощью автоматизированных систем. Это отдельных класс программных инструментов, которые называются Business Intelligence (BI) системами. Основная их задача быстро анализировать огромные массивы данных и визуализировать в дашборды и диаграммы, сосредотачивая внимание пользователя на главном. Достаточно просто выбрать группу метрик для визуализации под необходимые бизнес-задачи и запросить отчет за интересующий период времени.
Cистемы BI и принципы работы с ними
На рынке есть много систем, решающих различные задачи бизнес-аналитики, обогащения данных и их визуализации.
- 1С:Аналитика
- Power BI Microsoft
- HandySoft и др.
Ключевые задачи, которые решают системы этого класса:
- Сбор данных;
- Структурирование данных;
- Агрегирование и обогащение;
- Построение аналитических отчетов.
Плюсы 1С:Аналитики. Если вы пользуетесь конфигурациями на платформе 1С, то для вас существует уже готовое решение от разработчика — 1С:Аналитика. Это веб-приложение с простым и понятным интерфейсом. Переход из учетной системы в 1С:Аналитику выполняется в пару кликов мышью. Транспорт данных из баз настраивается автоматически.
Инструментарий BI «1С:Аналитика» предоставит вам:
- качественную визуализацию данных;
- гибкую настройку аналитических разрезов, фильтров, группировок;
- возможности создания новых отчетных форм, редактирования состава дашбордов в режиме реального времени;
- быструю обработку существенных массивов данных.
Минусы 1С:Аналитики.
Собрать данные в «1С:Аналитику» из различных источников, например, баз данных 1С, SAP, Excel-отчетов без промежуточных программ преобразования, к сожалению, не получится.
Альтернативы. В своей работе в частности мы также используем Power BI от Microsoft и решения от Handy Soft. Эти продукты обладают более широкими возможностями по загрузке, преобразованию данных и предоставляют пользователям качественную визуализацию. На этапе обогащения к исходным данным могут добавляться результаты работы искусственного интеллекта.
В каждом случае мы отдельно подбираем решения и набор инструментов, который позволит нам собрать самые важные данные и обеспечить пользователю наглядную визуализацию метрик для решения его бизнес-задач и принятия правильных управленческих решений.
Ответим на вопросы.
Звоните!Мы предоставляем консультационные услуги.
В своей сфере — мы лучшие, благодаря богатому опыту. Получить консультацию