Postoji bezbroj primera kako Big Data i trendovi u vizualizaciji podataka transformišu mnoge različite industrije. Može se koristiti za nešto vizuelno kao što je smanjenje gužvi u saobraćaju, za personalizaciju proizvoda i usluga, za poboljšanje iskustva u video igrama za više igrača.

Trendovi u vizualizaciji podataka

Ne može se osporiti činjenica da je prikupljanje i analiza ogromnih količina nestrukturiranih podataka veliki napredak. Ovo je nešto o čemu možete saznati više na bilo kom tehnološkom blogu. Želeli bismo da govorimo o vizualizaciji podataka i njenoj ulozi u kretanju Big Data.

Podaci su beskorisni bez mogućnosti da vizualizujemo ono što tražimo. Kao što smo već naveli, izazov za kompanije je da izvuku vrednost iz podataka, a za to je potrebno imati najbolje alate za vizualizaciju. Tokom vremena, tačno je da će veštačka inteligencija i modeli dubokog učenja pomoći u obradi ove ogromne količine podataka (u stvari, to se već radi na nekim poljima). Međutim, uvek će postojati odlučujući ljudski faktor, barem još nekoliko decenija.

Šta je virtuelizacija podataka?

Vizualizacija podataka će u kratkom roku dobiti na značaju. Vizualizacija podataka je koncept koji opisuje svaki trud da se ljudima pomogne da shvate značaj podataka stavljanjem u vizuelni kontekst. Obrasci, trendovi i korelacije koji mogu ostati nezapaženi u tekstualnim podacima mogu se lakše otkriti i prepoznati pomoću softvera za vizualizaciju podataka.

Virtuelizacija podataka postaje sve popularnija zbog svojih ogromnih prednosti. Očekuje se da će kompanije potrošiti skoro 4,9 milijardi dolara na usluge virtualizacije podataka do 2026.

Ovo je od velikog značaja za uklanjanje barijere između uskladištenih podataka i upotrebe podataka od strane svakog zaposlenog u kompaniji. Ako govorimo o Big Data, vizualizacija podataka je ključna za uspešnije pokretanje donošenja odluka na visokom nivou. Analitika velikih podataka ima ogroman potencijal da pomogne kompanijama u donošenju odluka i pozicionira kompaniju za realnu budućnost.

Bez pravog alata za vizualizaciju, analitika podataka ima malo koristi. Koje koristi donosi kompanijama?

U eri Big Data, Veba, oblak tehnologije i ogromne eksplozije u obimu podataka i raznolikosti, kompanije ne mogu priuštiti skladištenje i umnožavanje svih informacija koje su im potrebne za poslovanje.

Virtuelizacija podataka je tehnologija koja omogućava kombinovanje informacija iz različitih izvora podataka i njihovo pretvaranje u jedan virtuelni izvor podataka kojem različite aplikacije mogu pristupiti u realnom vremenu.

Na ovaj način je moguće iskoristiti poslovnu vrednost svih podataka, bilo koje vrste i iz bilo kog izvora. Takođe generišu integrisane i standardizovane usluge podataka koje vam pomažu da dobijete agilnije performanse iz vaših podataka bez potreba za stalnom replikacijom.

Zašto je virtuelizacija podataka najjeftinija i najbrža opcija?

Fizičko premeštanje i skladištenje istih podataka u različitim spremištima povećava troškove i usporava proces kada je potrebno izvršiti IT promene. Virtuelizacija podataka omogućava pristup sa jedne tačke, replikujući ih samo kada je to potrebno.

U kojim projektima ili slučajevima upotrebe je virtuelizacija podataka idealna?

Virtuelizacija podataka idealna je u svakoj situaciji u kojoj je potrebno:

  • Informacije dolaze iz različitih izvora podataka.
  • Informacije u realnom vremenu.
  • Agilni zahtevi i brzo vreme primene.
  • Višekanalno objavljivanje podatkovnih usluga.

Agilno BI izveštavanje, Pogled na jednog korisnika, Usluge podataka, Veb i Cloud Computing integracija su scenariji u kojima Virtualizacija podataka nudi izvodljive i efikasnije alternativne tradicionalne rešenjima.

Da li virtuelizacija podataka podržava integraciju veb podataka?

Veb je sam po sebi veliki, dinamičan, heterogen i najbrže rastući izvor informacija. Virtualizacija podataka može uključiti alate za automatizaciju veb procesa i semantičke alate koji pomažu u lakom i pouzdanom izdvajanju informacija sa vebom i njihovom kombinacijom sa korporativnim podacima, kako bi se dobili trenutni rezultati.

Kako virtuelizacija podataka upravlja zahtevima kvaliteta podataka?

Virtuelizacija podataka uključuje mogućnosti integracije, transformacije i obogaćivanja informacija, zasnovane na pravilima i proširenje sa posebnim proizvodima trećih strana. Može kontrolisati promene u izvorima iz kojih izvlači podatke i uključuje mogućnosti Data Lineage, što znači povezivanje za korisnike.

Kako se optimizuju performanse virtuelizacije podataka?

Najbolje platforme za virtualizaciju podataka koriste tehnike optimizacije performansi kao što su inteligentne keš memorije, raspoređivanje zadataka, delegiranje na izvore, optimizacija upita, asinhrono i paralelno izvršavanje itd., Za skalabilne performanse u zahtevnim okruženjima.

Po čemu se alati za federaciju podataka razlikuju od alata za virtuelizaciju podataka?

Virtualizacija nadilazi federaciju upita. Neka rešenja omogućavaju pristup čitanju i pisanju u kojoj vrsti izvora i informacija, naprednoj integraciji, bezbednosnim mogućnostima i upravljanju metapodacima koji pomažu u postizanju virtuelnih usluga visokih performansi i usluga podataka u realnom vremenu, keš memoriji ili paketnom režimu.

Kako virtuelizacija podataka dopunjava skladište podataka i SOA arhitekture?

Virtuelizacija podataka može se koristiti kao proširenje skladišnih podataka i drugih rešenja za migraciju podataka, udružujući više izvora za kreiranje virtuelnih tržišta podataka. Virtualizacija podataka integriše se sa ESB-ovima i omogućava primenu Data Services u realnom vremenu u SOA implementacijama.

Koliki su troškovi i povraćaj ulaganja za virtuelizaciju podataka?

Ulaganje u standardni projekat virtualizacije podataka nadoknađuje se za manje od šest meseci, a njegova cena je jedna trećina rešenja za replikaciju podataka ili prilagođenog razvoja. ROI se ostvaruje uštedom u troškovima hardvera, softvera, skladištenja, razvoja i održavanja.

Kako vizualizacija podataka može koristiti kompanijama?

Maksimalno angažovanje kupaca. Korisnička služba jedna je od najvećih koristi od dobrog korišćenja velikih podataka. Dostupnost alata za vizualizaciju ima pozitivan uticaj na to kako kompanije opslužuju svoje klijente i rešavaju njihove probleme, i omogućava otkrivanje trendova i razvoj strategija koje se bolje povezuju sa tim kupcima i potencijalnim kupcima.

U poboljšanju operativnih procesa. Proučavanje i analiza podataka omogućava poboljšanje automatizacije procesa, optimizaciju prodajnih strategija i poboljšanje efikasnosti poslovanja.

U predviđanju budućih događaja. Prediktivna analitika je oblast analize velikih podataka koja olakšava identifikaciju trendova, izuzetaka i grupa događaja, a sve to omogućava predviđanje budućih trendova koji utiču na poslovanje.

Preskriptivna analitika. Ova vrsta analize ima za cilj prvenstveno preporučivanje radnji koje treba preduzeti da bi se odgovorilo na očekivani budući izazov. To je sledeća faza nakon prediktivne analitike i može pomoći menadžerima da razumeju temeljne razloge problema i pronađu najbolji mogući način delovanja.

Trendovi u vizualizaciji podataka svedoce da je kompanijama na raspolaganju mnogo alata za poboljšanje vizualizacije podataka. Od aplikacija kao što je Infogram, za izradu infografika na svim nivoima, pa do drugih poput Domo, aplikacije zasnovane na veštačkoj inteligenciji koja omogućava zaposlenima u organizaciji da stvaraju i razmenjuju podatke, sve su one od velike praktične koristi za efikasnije korišćenje podataka i poboljšanje donošenja odluka.

Analitika u kompaniji Google: Odlučivanje na osnovu podataka