Video: «Чайка». Фильм Фонда борьбы с коррупцией. (Lokakuu 2024)
Vaikka "enemmän tietoa on parempi" -malli saattaa näyttää hyvältä johtosarjasta, on olemassa haaste, jonka monet etulinjan yritysjohtajat kohtaavat, kun he kaivaavat tätä uutta tietoa: kuinka muuttaa nämä kaikki numerot jotain hyödylliseksi. Tiedot eivät ole paljoa arvoisia, jos et pysty käyttämään niitä vaikuttamaan liiketoimintapäätöksiisi, ja vaikka laskentataulukot ovat jo pitkään toimineet hyväksyttävänä, joskin keskinkertaisena, tapaksi, jolla rank-and-file-yrityskäyttäjät voivat esittää tietoja, uuden datan täyte on työkalun työntäminen käytännön rajojen ulkopuolelle. Tarvitaan tapa, jolla jokapäiväiset liikemiehet voivat rakentaa paitsi miellyttäviä, myös informatiivisia tietovisioita, jotka he voivat esitellä johdolleen ja työtovereilleen nopeasti ja helposti, tai esitellä yrityksen verkkosivuilla, joita tukevat luotettavasti tarjoavat verkkopalvelupalvelut. tallentaa suuria tietojen visualisointitiedostoja palvelimilleen. Vaikka raskaiden tietojen analysointi voi silti olla kovan yritystietokannan (BI) analyytikoiden tehtävä, kyky visualisoida suuret tietomallit uusilla tavoilla on demokratisoitava. Ja pienille, keskisuurille yrityksille, tie tähän uuteen visualisointikieleen on aloitettava joillakin ilmaisilla työkaluilla, jotta he voivat koskettaa, oppia ja ymmärtää tätä uutta oppiainetta ennen kuin heidän on investoitava siihen.
Ennen kuin jatkamme, ymmärrämmekö mistä puhumme täällä. Termi "datan visualisointi" ei välttämättä tarkoita SQL: n ja PC-grafiikan mallinnuksen kaarevaa sulamista. Se on oikeastaan vain yleinen termi, joka koskee mitä tahansa kuvaa, joka selittää uuden käsityksen tai tietojoukon merkityksen visuaalisesti eikä pelkästään numeerisesti. Teknisesti se yksinkertainen ympyräkaavio, jonka voit napsauttaa yhdellä napsautuksella Microsoft Excelillä, on datan visualisointi. Mutta kun tekniikka on yhtäkkiä alkanut kehittyä harppauksin perinteisiin tietokantoihin ja laskentataulukoihin, joihin olemme tottuneet, uudentyyppiset tietojen visualisoinnit ovat tulleet mahdolliseksi käyttämällä joukko uusia työkaluja ja tekniikkaa. Ja se on luonut heidän ympärilleen mystiikan, joka estää monia käyttäjiä kokeilemasta heitä, vaikka perustyökalut siihen ovatkin jo heidän käsissään.
Vaikka sinulla ei olisi pääsyä uusiin itsepalvelun BI-työkaluihin, joissa on melko edistynyt tietojen visualisointi, voit silti kokeilla konseptia, koska jokaiselle on tarjolla joukko kolmansien osapuolten visualisointityökaluja. selaimella. Olen luetellut niistä 10 alla.
1. Tableau Public. Tämä on oikeassa yläreunassa, koska se on pohjimmiltaan sama alusta kuin itsepalvelumme BI-työkalu Editors 'Choice -voittaja Tableau Desktop. Yhtiö päätti olla tekemättä ilmaisesta versiosta huonoa. Sen sijaan tämä on Tableau-version täysi versio, joka on ladattavissa ilmaiseksi ja jolla on vain yksi varoitus: Kaikki sen kanssa luomasi on julkista, mikä tarkoittaa, että asetat sen automaattisesti saataville verkossa Tableaun visualisointigalleriassa.
2. Tableau-galleria. Tableaun galleria on riittävän viileä, jotta se tarvitsee maininnan kokonaan, koska sinun ei tarvitse ladata työkalua eikä käyttää sitä galleriaan hyötymiseen. Jokainen täällä oleva visualisointi voidaan ladata asiakirjoihin ja sähköposteihin tai upottaa verkkosivuille Tableaun tarjoamilla koodinpätkillä. Muut ihmiset ovat tehneet valtavasti työtä todella vaikuttavien tietojen visualisointien parissa, ja Tableau on kuratoinut kyseisen sisällön ja antanut sen ladattavaksi. Tämä on hieno resurssi, ei vain liikemiehille, mutta myös tutkijoille, opiskelijoille ja toimittajille, jotka etsivät tapoja paitsi muotoilla ja kaunistaa niiden sisältöä, myös pitää se ajan tasalla.
Tableau Public
3. Microsoft Power BI. Tämä on viimeinen häpeämätön pistoke yhdelle arvosteluillemme, mutta minun on sisällytettävä se, koska kuten Tableau, myös Microsoft Power BI voidaan ladata ilmaiseksi. Ja samoin kuin Tableau, Microsoftilla on visualisointigalleria, johon pääsevät sekä Power BI -käyttäjät että ihmiset etsivät yksinkertaisesti vapaasti saatavilla olevia visualisointeja.
4. Google Data Studio. Google Data Studio on osa Google-markkinointiympäristöä, jonka avulla käyttäjät voivat rakentaa tiedoistaan useita näkymiä sekä kojetauluja kertaluonteisten, julkaisuvalmiiden visualisointien sijaan. Vaikka se noudattaa Googlen perinteitä vaatia jonkin verran oppimiskäyrää, sitä ei kuitenkaan ole kovin vaikea käyttää. Se on myös integroitu hyvin Google Analyticsiin, joka voi tuottaa melko tehokkaan pariliitoksen - etenkin koska molemmat työkalut ovat saatavana ilmaisina pelattavina versioina.
5. Avaa lämmityskartta. Tämän tarkoitus on muuttaa laskentataulukko, joka on oletettavasti koottu jonkinlaisella maantieteellisellä tiedolla, toimivaksi lämpökarttaksi yhdellä napsautuksella. Se toimii Google-laskentataulukoiden kanssa, joten sinun on tuotava Microsoft Excel -taulukko sinne, jos haluat käyttää Openheatmap-ohjelmaa. Mutta se on suhteellisen triviaali vaatimus ottaen huomioon mahdolliset tulokset.
Openheatmap
6. Esite. Tämä ei todellakaan ole työkalu täydellisille aloittelijoille, koska se on vain JavaScript-kirjasto, joka joudut sisällyttämään itse tietovisuaalikehykseen. Mutta se on tunnettu, koska se on erittäin kevyt (vain 33 kt) ja on ässää rakentamassa paitsi karttoja myös interaktiivisia kartoituskuvia, jotka on tarkoitettu erityisesti mobiililaitteille. Tämä voi olla korkea tilaus joillekin tarkistamillemme kaupallisille BI-työkaluille. Joten, jos et pelkää komentoriviltä tai soitat sovellusohjelmointirajapinnan (API) puhelua, tarkista se.
7. Datawrapper. Berliinin, saksalaisen Datawrapper GmbH: n tukema Datawrapper on kuitenkin monikansallinen, ja sen on rakentanut suunnittelijoiden, kehittäjien ja toimittajien ryhmä useista Euroopan maista ja Yhdysvalloista. Työkalu on suunniteltu erityisesti toimittajille, jotka haluavat luoda nopeita, helposti sulavia visualisointeja artikkeliensa mukana; se on kuitenkin hyödyllinen kaikille, jotka tarvitsevat samanlaisia datanäkymiä. Vaikka on olemassa maksettu versio, joka tukee yritystä, siellä on myös ilmainen suunnitelma, joka ylittää 10 000 kappaletta, minkä pitäisi pitää monet SMB-operaattorit onnellisina jo jonkin aikaa. Työkalu on täysin verkkopohjainen, ja verkkosivusto sisältää käyttömekaniikan lisäksi myös Akatemian alueen, jolla voit käydä online-oppitunteja Datawrapperin käytöstä. Siellä on myös joki-niminen galleria-alue, jossa käyttäjät voivat ladata tietoja ja niiden visualisointeja jakamista varten.
Datawrapper
8. Kartanrakentaja. Tämä on tunnettu kaavionluontityökalu, jonka talousuutisten verkkosivusto Quartz julkaisi julkisesti vuonna 2013. Quartz oli kehittänyt työkalun sisäisesti, jotta sen toimittajat pystyivät tuottamaan nopeasti numeerista tietoa visuaalisesti saadakseen tarinansa erotumaan. Ironista kyllä, Chartbuilder ei ole kovin kaunis, eikä se ole helpoin työkalu aloittelijoille. Sinun on ymmärrettävä, kuinka työkalu ladataan ja aktivoidaan Python-komentosarja, jotta se käynnistyy.
Mutta sen jälkeen on yksinkertaisesti kysyttävä tietojen leikkaaminen ja liittäminen työkaluun (ei myöskään kauniita, mutta erittäin helppoja) ja sitten graafisen kuvan luominen, jonka voit muokata työkalun tai tyylien avulla. Ainoa työkalun haittapuoli (lukuun ottamatta vähän alkuvaiheen monimutkaisuutta) on, että se ei tuota interaktiivisia visualisointeja, kuten useimmat muut tämän luettelon työkalut. Chartbuilder luo vain staattisia kaavioita, vaikka nekin ovat hyvin kiillotettuja, koska ne sopivat jokaiselle, jonka on tarkoitus siirtyä numeroista helpoksi julkaistuun sisältöön muutamassa vaiheessa.
9. Tiedot ovat kauniita. Tämä on yksinkertaisesti kasvava kirjasto silmiinpistävistä, valmiiksi rakennetuista visualisoinneista, jotka muut ovat luoneet käyttämällä erilaisia työkaluja. Galleria on hauskaa ja kaikki on ladattavissa, vaikka sinun on kiinnitettävä huomiota lisenssisopimuksiin. Nämä sopimukset antavat yksilöille (etenkin opiskelijoille ja tutkijoille) ilmaisen pääsyn, mutta jos haluat käyttää näitä visualisointeja kaupalliseen työhön, sinun on haarukoitava jonkin verran taikinaa. Tarkalleen kuinka paljon riippuu kuka olet ja sähköpostinvaihdosta verkkosivuston omistajan kanssa. Vain varoittaakseni: Olimme pyytäneet maksamaan tämän tarinan visualisoinnista, ja kahden viikon kuluttua pyynnöstä emme vielä olleet kuulleet. Joten jos nopea käännös on osa esityslistasi, katso sitten muualle.
10. Avaa tarkenna. Tietojen onnistuneelle visualisoinnille on usein jätetty huomiotta: tietojen muuntaminen. Se on erityisen totta nykyään, kun iso data yrittää tarjota tietoa eri tietolähteistä, ehkä laskentataulukon, ehkä koneoppimisalgoritmista (ML) poimitun pitkän tapahtumalokin.
Tietojen muuntaminen tarkoittaa yleensä kivulias (normaalille ihmiselle) prosessia ottaa kokonainen joukko erilaisia numeroita ja muuttaa niistä tyylikäs joukko vastaavia tietoja. Tämä tarkoittaa tietojen puhdistamista (muotoilua ja virheiden tarkistamista), niiden muuntamista (vaihtamista yhdestä muodosta, kuten alkuperäisestä Microsoft Excelistä toiseen, kuten XML), ja sitten sen asettamista ulkoisten palveluiden, kuten verkkosivujen ja käyttämien BI-työkalujen saataville. Jos ajattelet, että tämä voi olla vaivalloinen, silmiä houkutteleva, aivoja taivuttava tehtävä, niin olisit oikeassa… ellet käytä tiedonsiirtotyökalua, kuten Open Ref. Tämä työkalu aloitti elämän Googlen lipun alla, mutta muutettiin uudelleen seisomaan yksinään. Se on silti sekä ilmainen että helppo käyttää, joten jos paukotat päätäsi vastaamattomien tietojen vuorelle, tarkista se.
