Revista si suplimente
MarketWatch
Inapoi Inainte

Vizualizarea datelor ca element fundamental al analizei inteligente

21 Noiembrie 2016



Soluţiile de tip analytics (de analiză inteligentă a datelor) nu mai reprezintă viitorul, ci prezentul, chiar dacă tehnologia nu a ajuns încă la nivelul de mainstream. Cu toate astea, devine din ce în ce mai evident că o analiză inteligentă eficientă nu poate fi efectuată fără vizualizarea datelor, ceea ce înseamnă o nouă provocare pentru furnizori.

Modelarea predictivă şi alte tipuri de soluţii avansate de analiză inteligentă a datelor sunt efectuate cu aplicaţii software puternice, special proiectate pentru rularea de algoritmi complecşi pe seturi mari de date. Însă analiştii şi practicienii unor astfel de soluţii susţin din ce în ce mai mult că o mare parte din munca depusă, care, teoretic, trebuie să ducă la obţinerea de informaţii utile pentru factorii de afaceri decidenţi, se bazează tot mai tare pe instrumentele de vizualizare a datelor.

Departe de a fi o componentă minoră a aplicaţiilor de tip analytics, vizualizarea datelor acoperă câteva zone cruciale în cursul procesului de analiză. De la explorarea iniţială a datelor şi dezvoltarea de modele predictive la raportările legate de rezultatele analitice ale modelelor utilizate, tehnicile şi aplicaţiile software de vizualizare date sunt elemente cheie ale oricărui analist. Fără ele, echipele de analiză date se angrenează, practic, în misiunea imposibilă de a pilota avioane fiind legaţi la ochi.

Importanţa instrumentelor de vizualizare date este explicată cel mai simplu în termeni de eficienţă. Creierul uman are limite de cuprindere a unor volume mari de informaţii şi singura modalitate eficientă de observare tipare de repetiţie în şiruri lungi de date este prin intermediul văzului. Ca atare, întocmirea de hărţi grafice pentru observarea de corelaţii este infinit mai utilă decât studierea de foi imense cu date tabelare.

Situaţia curentă de pe piaţă arată că programele de analiză predictivă date devin tot mai comune în organizaţii, fiind în parte stimulate de creşterea arhitecturilor de tip big data şi de creşterea vânzărilor de tehnologii de tip machine learning. În consecinţă, modelarea predictivă şi instrumentele de vizualizare date par să devină din ce în ce mai inseparabile.

Eficientizarea analizei inteligente

Studii desfăşurate la nivel internaţională arată că, în acest an, instrumentele de vizualizare date au reprezentat tehnologia de vârf din zona business intelligence şi analytics în care organizaţiile au investit bani. Într-un studiu desfăşurat de TechData, de pildă, se arată că până la sfârşitul lunii august 2016, 43,5% din cei aproape 3000 de respondenţi la nivel global au declarat că au achiziţionat recent instrumente moderne de vizualizare date. În aceeaşi perioadă, soluţiile de analiză predictivă s-au clasat abia pe locul patru (21% din respondenţi) pe lista tehnologiilor moderne achiziţionate.

Lucrurile par să se schimbe oarecum în privinţa perspectivelor legate de intenţiile pentru viitorul apropiat. Soluţiile de analiză predictivă au fost indicate de aproape 40% din respondenţi ca fiind o ţintă de investiţii în următorul an, în vreme ce instrumentele de vizualizare date au fost indicate de 38% din respondenţi. Acest rezultat arată, de fapt, tendinţa clară de legare a celor două tehnologii în scopul eficientizării activităţii de analiză inteligentă în viitorul apropiat.

Cea mai importantă zonă pentru vizualizarea datelor este însă cea a raportării rezultatelor generate de modelele predictive. De ce? Dacă analiştii de date nu reuşesc să arate factorilor de decizie din cadrul conducerii afacerii faptul că modelele predictive livrează informaţii utile pentru conducerea afacerii, care au potenţial de îmbunătăţire a proceselor interne de decizie şi a celor operaţionale, este foarte posibil ca suportul financiar pentru extinderea investiţiilor în astfel de soluţii să fie terminat şi proiectele de analiză inteligentă a datelor să fie complet abandonate.

Practic, vizualizarea face datele accesibile unor categorii mult mai largi de audienţă, iar asta ajută la creşterea nivelului de cultură legată de analiza datelor în cadrul organizaţiei. Cele mai multe date analizate în cadrul modelelor predictive şi al proiectelor de tip big data analytics nu sunt altceva decât colecţii de unu şi zero. Prin ele însele, astfel de şiruri aparent interminabile de date nu înseamnă mare lucru. Ele au nevoie de context şi instrumentele de vizualizare tocmai asta oferă.

Rămâne de văzut ce vor însemna astfel de tendinţe pe plan internaţional şi pentru România. Mai ales că piaţa locală este departe de a fi ajuns la maturitate în termeni de soluţii de analiză inteligentă a datelor. Iar asta poate constitui un avantaj, întrucât achiziţia simultană de astfel de soluţii şi de instrumente moderne de vizualizare nu ar face decât să ducă la o reală dezvoltare a pieţei locale şi pe acest plan.



Parerea ta conteaza:

(0/5, 0 voturi)

Lasa un comentariu



trimite