Wert mit Datenvisualisierungstools ableiten

finanzinstitutionen, wie viele andere industriezweige, in angriff nehmen, wie sie am besten nutzen und auszug wert von big data.die nutzer entweder „die story“ oder „ihre geschichte erzählen“ ist der schlüssel für die wert mit daten – visualisierung werkzeuge, vor allem als datensätze weiter wachsen. mit terabyte und petabyte daten überschwemmungen organisationen vermächtnis architekturen und infrastrukturen werden abgehängt aufzubewahren?, zu verwalten und zu analysieren, big data.die teams sind schlecht ausgerüstet, um die steigenden anfragen für verschiedene arten von daten, spezialisierte berichte zu taktischen vorhaben und ad – hoc – analytics.traditionelle business intelligence (bi) lösungen, wo mit scheiben von daten, die leichter zu verwalten und analysieren oder vorgefertigte templates, das schafft nur akzeptieren, bestimmte arten von daten zur erfassung und zur miss das potenzial zu erfassen, tiefere bedeutung, damit aktive oder sogar vordictive entscheidungen von big data. aus frust und unter druck, ergebnisse, nutzergruppen immer umgehen.sie beschaffen oder bauen eigene anwendungen, die ohne das wissen.manche gehen so weit zu erwerben und bereitstellung ihrer eigenen infrastruktur zu beschleunigen, datenerhebung, verarbeitung und analyse.dieses mal auf den markt drängen erzeugt daten silos und potenzielle grc (governance, regulatorischen, compliance -) risiken. benutzer zugriff auf cloud – basierten dienstleistungen – zunehmend auf geräte – sie kann nicht verstehen, warum sie so viele hürden beim zugang der daten.mashups mit extern vergeben, daten wie soziale netzwerke, marktdaten websites oder saas – anwendungen ist praktisch unmöglich, es sei denn, die nutzer über technische fähigkeiten zur integration verschiedener datenquellen auf eigene faust.

schritte vor großen daten von nutzern successarchitecting perspektive mit daten – visualisierung tools zwingend erforderlich ist, für das management vor großen daten erfolg durch bessere und schnellere erkenntnisse, die entscheidung ergebnisse verbessern.ein wichtiger vorteil ist, wie diese instrumente ändern projektabwicklung.da sie die wert visualisiert werden rasch über prototypen und testfälle, modelle validiert werden, zu niedrigen kosten, bevor algorithmen gebaut für produktionsumgebungen.visualisierung werkzeuge bieten auch eine gemeinsame sprache, durch die es und business – anwender kommunizieren können. um verschiebung der wahrnehmung durch eine hemmung der kostenstelle zu einem business enabler, muss das paar die strategie der unternehmensstrategie.als solche muss sie liefern daten in einer viel agiler.die folgenden tipps helfen kann zu einem festen bestandteil der, wie ihre organisationen bieten den benutzern zugang zu großen daten effizient ohne grc – mandate:
ziel für den kontext.die analyse der daten sollte ein tiefes verständnis der quellen, die die daten ermöglichen, und was ihre ziele sind bei der interpretation der daten.ohne die einrichtung kontext, visualisierung und werkzeuge sind weniger wertvoll.
plan für tempo und ausmaß.richtig zu ermöglichen, visualisierung werkzeuge, organisationen sollten die datenquellen und bestimmen, wo die daten residieren.diese orientieren sich an der sensibilität der daten.in einem privaten cloud, die daten sind und indiziert für schnelle suche und analyse.ob eine private cloud oder einer öffentlichen cloud – umgebung, cluster – architekturen, die hebel in erinnerung und parallele verarbeitung technologien am wirksamsten sind, heute zur erkundung der großen datensätzen in echtzeit.
sichern die qualität der daten.während große daten – hype konzentriert sich auf das volumen, geschwindigkeit und verschiedene daten, organisationen zu konzentrieren, über die gültigkeit, wahrhaftigkeit und der wert der daten noch deutlicher.visualisierung werkzeuge und einblicke ermöglichen kann, sie sind nur so gut wie die qualität und die integrität der daten modelle arbeiten mit.unternehmen brauchen um data quality tools, um sicherzustellen, dass die daten füttert die front ist so sauber wie möglich.
anzeige aussagekräftige ergebnisse.- punkte in einem schaubild oder karten für die analyse schwierig im umgang mit großen datensätzen von strukturierten, halbstrukturierte und unstrukturierter daten.ein weg zur lösung dieser herausforderung ist der cluster – daten in eine übergeordnete ziel, wo kleinere gruppen von daten ausgesetzt sind.durch die zusammenfassung der daten zusammen, ein prozess, so genannte „binning“ können nutzer effektiver visualisierung der daten.
umgang mit ausreißern.grafische darstellungen von daten mittels visualisierung werkzeuge man trends und ausreißer schneller als tabellen mit zahlen und text.menschen sind von natur aus besser zu erkennen, trends oder fragen von „sehen“.in den meisten fällen ausreißer machen 5% oder weniger des datensatzes.während die kleinen in prozent, beim arbeiten mit sehr großen datenmengen, die ausreißer zu schwierig zu navigieren.entfernen sie entweder die ausreißer von der daten (und damit die visuelle darstellung) oder erstellen sie eine getrennte akte nur für die ausreißer.die benutzer können dann schlussfolgerungen für die verteilung der daten sowie die ausreißer.isolierung ausreißer kann helfen, zeigen bisher unerreichte risiken oder chancen wie die aufdeckung von betrug, veränderungen der marktstimmung oder neue frühindikatoren.

wo visualisierung ist headingdata visualisierung entwickelt sich aus der traditionellen schaubilder, diagramme, karten und wärme, histogramme scatter – plots sind numerische werte verwendet, die dann gegen ein oder mehrere dimensionen gemessen.mit dem trend zu hybrid – unternehmen datenstrukturen, die traditionell strukturierten daten gespeichert werden, meist in einem data warehouse mit unstrukturierte daten aus einer vielzahl von quellen ermöglicht die messung gegen viel größere dimensionen. als ergebnis erwarten mehr intelligenz wie.diese werkzeuge index ergebnisse.ferner erwarten bessere dashboards mit spiel – grafik.schließlich erwarte ich mehr prognostische qualitäten erwarten daten ersucht, mit personalisierten memory speichert hilfe leistung.dieser trend zur selbstbedienung analytics weiterhin die parameter definiert, wo nutzer ihre eigenen untersuchungen über zunehmende datenquellen.

gabriel lowy hat erkannt, als einer der führenden technologie – analyst der vergangenen 15 jahre, einschließlich forbes.com beste analytischensts in amerika (# 4 im jahr 2010; # 1 im jahr 2004) und das wall street journal am besten von der straße (# 2 im jahr 2003).differenzierte durch eine strategische und langfristige perspektive als häufig bei der investorengemeinschaft, wurde er früh neue trends und technologien wie application delivery networking, cloud computing, data analytics und benutzerfreundlichkeit gewährleisten.er hat wissenschaftliche positionen mit mehreren firmen, einschließlich der gründung eines unabhängigen strategie und beratende kanzlei.er berät unternehmen reicht von großen öffentlichen akteure, die ihre geschäftsmodelle zu störenden fragen sich – strategie, finanzen und technologie.er findet sich in [http: / / tech – tonics. org).

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