Что такое визуализация данных и как ей удается изменить мир

Вводные вопросы и ответы

Что такое визуализация данных?

Терминвизуализация данных относится к представлению данных в графическом или графическом формате, что дает пользователю возможность лучше понять набор данных.

Инструмент визуализации данных относится к программному обеспечению, которое используется для создания указанной презентации. Некоторые из наиболее распространенных вариантов использования таких инструментов включают, помимо прочего, выявление некоторых интересных и полезных закономерностей в данных, а также возможность взаимодействовать с самими данными таким образом, чтобы их понимание было более очевидным. помимо облегчения понимания специфики.

Зачем нам такие инструменты?

Современный мир сильно вращается вокруг огромных объемов данных. Каждая часть информации, которая может дать кому-то полезную информацию, может считаться данными. Термин «большие данные» охватывает огромные объемы данных, которые невозможно хранить и обрабатывать традиционными способами из-за ограничений хранения и вычислений. Традиционные компьютеры, которые используются всеми в повседневной жизни, как правило, недостаточно мощны, чтобы анализировать такие массивные наборы данных. Вместо этого специализированные системы и серверы лучше подходят для задач, связанных с обширными наборами данных, благодаря их высокопроизводительным вычислительным возможностям и высокопроизводительным ресурсам.

Как мы реализуем визуализацию данных?

Таких специализированных систем большинству людей не хватает. Поэтому инструменты визуализации данных очень часто работают на машинах с ограниченной мощностью (таких как персональные компьютеры и ноутбуки). Традиционный подход к обработке данных чаще всего предполагает организацию, которая будет генерировать объем данных. Такими организациями могут быть, например, банки, университеты, биржевые компании, больницы, магазины и другие. Затем эти данные будут представлены в качестве входных данных для системы типа «Извлечение, преобразование и загрузка», также сокращенно ETL. Эти исходные данные чаще всего не подходят для анализа.

При традиционном подходе перед подачей данных (независимо от того, насколько они структурированы и без учета их характеристик) в ETL-систему получаются более структурированные и правильно отформатированные данные, готовые к инструментам анализа, а также визуализации. инструменты. Однако, принимая во внимание гигантские объемы, присутствующие в настоящее время в необработанных данных, эти традиционные подходы становятся все менее и менее осязаемыми, сложными, утомительными и в определенной степени даже невозможными — из-за аппаратных ограничений (и не ограничиваясь ими). .

Типы данных

Что касается категоризации данных на основе их текущей структуры и того, насколько они подходят для ввода в среду анализа, существует три основных класса данных.

Структурированные данные

Первый на самом деле не возникает естественным образом, а является результатом предварительной обработки и называется структурированными данными. Структурированные данные поступают в организованном формате и имеют правильную структуру, они поступают в систематизированном формате и организованы в соответствии с заданным форматом. Такие форматы обычно встречаются в базах данных, электронных таблицах Excel, CSV (значения, разделенные запятыми) и даже в самых ранних системах управления базами данных. Структурированные данные рассматриваются как одна из наиболее традиционных форм хранения данных.

Полуструктурированные данные

Вторая форма хранения данных полуструктурирована. Эта категория отличается от предыдущей тем, что она не так организована, но также предлагает средства обеспечения соблюдения определенной иерархии и структуры. Такие типы данных включают, помимо прочего, файлы JSON, сообщения электронной почты, текстовые документы, журналы, файлы XML. Все они имеют общее то, что они, конечно, не являются структурированными данными, но в них не полностью отсутствует подход к индексации — как в случае со следующей категорией, которая не организована каким-либо предопределенным образом.

Неструктурированные данные

Эта третья категория данных называется неструктурированными данными, с которыми люди взаимодействуют каждый день: они включают в себя видеофайлы, изображения, аудиофайлы и, конечно же, могут быть преимущественно текстовыми. Эта третья категория также наиболее распространена в организациях — например, в виде файлов PDF — и сопряжена с дополнительными трудностями, связанными с ее структурированием, анализом и извлечением информации, которая обеспечивает ценность и понимание для более крупного бизнеса. класс понятий.

Свойства данных

При рассмотрении основных характеристик больших данных можно выделить три наиболее важных критерия, которые используются для классификации таких объемов:

  • Объем — описывает количество имеющихся данных (размер данных).
  • Скорость — оценивает скорость, с которой новые данные генерируются и становятся доступными в указанном наборе данных.
  • Разнообразие — это критерии, характеризующие степень разнообразия данных.

Одно из самых больших препятствий в области визуализации данных состоит в высокой сложности и количестве наборов данных, которые необходимо визуализировать и понять. Мало того, что существуют большие объемы данных, которые должны быть обработаны и представлены визуально, эти данные также представлены различными типами, даже в рамках одного и того же набора данных. Например, одна и та же проблема может быть представлена ​​в виде изображений, данных временных рядов вместе с числовыми данными. Все эти типы данных должны обрабатываться и визуализироваться с использованием одного и того же инструмента для выявления закономерностей.

При разработке инструмента визуализации больших данных необходимо учитывать размерность данных. Такой инструмент должен уметь представлять содержание и значение данных в такой форме, чтобы человеческое восприятие впоследствии могло понять его назначение. Данные, как правило, не могут достичь своей реальной ценности, если они не представлены мощным инструментом, который может помочь пользователям понять закономерности и информацию, содержащуюся в наборе данных.

Реальная важность мощных и масштабируемых инструментов

Стоит подчеркнуть силу и влияние адекватной обработки данных и проницательной визуализации данных не только для бизнеса, но и для общего благосостояния общества. Это факт, что извлечение информации из данных будет напрямую описывать поведение определенных социальных категорий, создавая сложные модели, которые имеют тенденцию показывать специфику поведения людей в различных ситуациях.

Политика

Одним из таких примеров мощного воздействия точной визуализации и понимания лежащей в основе информации данных могут быть президентские выборы в США в 2012 году. данные об избирателях. Им удалось собрать информацию о районах, где проживали более правдоподобные избиратели, изучить различные способы понравиться людям из этих социальных категорий и районов и принять меры, чтобы обеспечить их голоса. Тот факт, что Барак Обама действительно был переизбран президентом, является не чем иным, как доказательством силы визуализации данных и их понимания.

Понимание тенденций и контроль над вспышками

Сбор информации о текущих поисковых запросах, которые люди выполняют в поисковых системах, не только помогает компаниям понять текущие потребности и желания потенциальных покупателей, но также может помочь предотвратить (или противодействовать) возможным вспышкам заболеваний. Например, было показано, что за две недели до увеличения количества поисков симптомов гриппа в конкретном регионе возникает настоящая эпидемия (например, гриппа) в этом регионе. Точно понимая и визуализируя эту часть информации, больницы могут быть готовы и не быть застигнутыми врасплох.

Хирургия и дистанционное вождение

Более поздний способ достижения визуализации больших данных заключается в использовании систем виртуальной реальности с целью повышения степени погружения в такую ​​визуализацию. Иногда данные могут оказаться слишком сложными для традиционных инструментов визуализации. Из-за этого недостатка сложнее представить набор данных, типы данных которого различаются таким образом, чтобы визуализация также предоставляла полезную информацию зрителю. Хирургия и дистанционное вождение — две области, в которых системы виртуальной реальности уже доказали свои преимущества перед другими методами обучения и улучшения общего опыта. Собирая данные, обрабатывая их и используя более иммерсивные средства их визуализации, такие как виртуальная реальность, пользователи могут получить более полное представление о сложных темах, таких как хирургия и дистанционное вождение, где доступных данных достаточно и где иммерсивное является обязательным.

Вывод

На эту тему можно сказать еще очень много, и я планирую сделать это в будущих статьях в форме серии. Я считаю иммерсивную визуализацию данных мощной концепцией, которая может превратить визуализацию данных в реальный опыт, способный формировать мир вокруг нас.

Большое спасибо за чтение и не стесняйтесь делиться своими мыслями!

Источники: