Veri Görselleştirme Neden Bu Kadar Önemli

Veri görselleştirme, verinin daha anlaşılır olacak şekilde grafik olarak sunumudur. Veri görselleştirmenin en önemli amaçlarından biri de normalde klasik formatta sunulan karmaşık ve kafa karıştıran verileri, kolay algılanabilir grafik ara yüzler ile rahatça anlaşılır hale getirmektir.

İnteraktif veri görselleştirme, istatistiksel ve değişken verilerin klasik şematik  formlardan soyutlanarak, farklı ve yaratıcı bir şekilde grafiksel olarak sunulmasını sağlar.

Veri görselleştirme neden önemli?

# veri gorsellestirme neden onemliİnsan beyninin bilgiyi işleme şekli nedeniyle, karmaşık büyük miktarda veriyi görselleştirmek için grafikler kullanmak, e-tablolar veya raporlar üzerinde gözlem yapmaktan daha kolaydır. Veri görselleştirme, kavramları evrensel bir şekilde iletmenin hızlı ve kolay bir yoludur. Farklı gösterim seçenekleri ile senaryolar ortaya koymak da mümkündür.

Veri görselleştirme ile:

  • Dikkat çeken detaylar veya iyileştirmeye ihtiyaç duyulan noktalar tanımlanabilir,
  • Hangi etkenlerin müşteri davranışını etkilediği daha rahat açıklanabilir,
  • Hangi ürünün nereye yerleştirileceği ve ne sonuç alınacağı anlamlandırılabilir,
  • Ürünlerin satış hacimlerini analiz ederek daha anlamlı tahminler yapılabilir.

Günümüz Dünyasında Veri Görselleştirme

# gunumuz dunyasinde veriVeri görselleştirmesinin kurumsal dünyadaki etkisini daha iyi analiz edebilmek için uzmanların sunduğu 4 ana kategori bulunmaktadır. Bu kategoriler, bilgilendirme grafiği, bilimsel görselleştirme, istatistik ve veri analitiği gibi alanlarla yakından ilgilidir.

Büyük Veri Sorunsalı

buyuk-veri-sorunsalBüyük veri işletme açısından kuruma sağladıkları düşünüldüğünde çok ciddi bir potansiyele sahiptir – ancak doğru kullanılmadığında da kurum için bir yük olabilir. BT ekipleri giderek artan veri talepleri ile karşı karşıya kalmaktadır. Artan veri ile soruların çözümü zorlaşmakta ve gerekli performans sağlanamamaktadır. Çünkü sorulara cevap bulmak saatler veya günler alabilir. Büyük veri yönetimini sağlamanın yanında, analiz edilen verilerin analitik veri kullanımında ve karar mecralarında sunumu da önemlidir. Bu noktada veri anlamlandırma daha da önemli hale gelmektedir.

Görsel analizler – büyük veri eşleştirildiğinde – kurumun veriden nasıl bilgi sahibi olunduğu konusunda önemli bir etkiye sahip olabilir. Ancak, görsel analitikten yararlanmak için öncelikle görselleştirme ve büyük verilere ilişkin veriye hızlı erişim ve veri kalitesi problemlerini çözmek gerekir.

Veri görselleştirme sonuçların üstesinden nasıl gelebilir?

sonuclarin-ustesinden-gelmekKurumun verileri ile genel trendler kullanılarak tahminler yapıldığında doğru öngörüler ortaya çıkacaktır. Bir devlet kurumunda, kaynakların en çok nerede tüketildiği tahmin edilebilir veya bir hastanede gerçek zamanlı olayları makine öğrenme algoritmaları ile işlemek, hekime hayat kurtarıcı kararlar vermelerine ve etkili müdahaleleri yapmalarına yardımcı olmak için bilgiler sağlayabilir.

 

 

veri-gorsellestirme-teknikleriBir resim bin kelimeye bedeldir – özellikle ilişkileri bulmaya çalışırken ve verilerinizi anlamak için binlerce, hatta milyonlarca değişkeni de içerebilecekseniz. Verilerinizin anlamlı görsellerini oluşturmak için, düşünmeniz gereken bazı temel ipuçları ve teknikler vardır. Bilgilerinizi göstermek için grafikler seçerken veri boyutu ve bileşimi önemli bir rol oynar.

Veri görselleştirme, analistlerin verilerle çalışma biçimini değiştirebilecek bir uygulamadır. Artan veri trafiği ve büyük veri kullanım sayesinde sorunların daha kısa sürede çözümlenmesi beklenir. Sorunların daha detaylı, akılda kalıcı fakat kolay bir şekilde yanıtlanabilmesi de veri görselleştirme ile mümkündür. Veri görselleştirme gerçekleştirilirken, veri analizi, veri madenciliği ve veri analitiği gibi önemli adımlar daha yaratıcı şekilde ele alınacaktır.



Bir Cevap Yazın