Forskjell mellom datavisualisering og dataanalyse
Datavisualisering er ikke annet enn å representere data i en visuell form. Denne visuelle formen kan være et diagram, grafer, lister eller et kart osv. Denne representasjonen hjelper folk til å forstå størrelsen på dataene.
Dataanalyse er metoden for å undersøke datasett (strukturert eller ustrukturert) for å få nyttig innsikt for å trekke konklusjoner om datasettene. Dataanalyseteknikker og teknologier er mye brukt i mange organisasjoner.
Sammenligninger fra head to head mellom datavisualisering vs dataanalyse (infografikk)
Nedenfor er topp 7 forskjellen mellom datavisualisering vs dataanalyse
Viktige forskjeller mellom datavisualisering vs dataanalyse
Nedenfor er listen over punkter, som beskriver de viktigste forskjellene mellom Data Visualization vs Data Analytics:
- Datavisualisering er presentasjonen av data i et billedlig eller grafisk format. Dataanalyse er også en prosess som gjør det lettere å gjenkjenne mønstre i og hente mening fra komplekse datasett.
- Datavisualisering gjør at beslutningstakere kan se analyser presentert visuelt, slik at de fatter vanskelige konsepter eller identifiserer nye mønstre.
- Å se på en visualisering av et attributt dyptgående vil føre til analysen av dette attributtet.
- Analyseprosessen, inkludert distribusjon og bruk av big data-analyseverktøy, kan hjelpe bedrifter med å forbedre driftseffektiviteten, få inntekter og få konkurransefortrinn i forhold til virksomhetens konkurrenter.
- Beskrivende analyse fokuserer på å beskrive noe som allerede har skjedd, samt å antyde dets grunnårsaker.
- Reseptbelagte analyser hjelper bedrifter med å forutse forretningsmuligheter og ta beslutninger som påvirker overskudd på områder som målrettede markedsføringskampanjer etc.
- Prediktiv analyse hjelper med å utvinne historiske datasett for mønstre som indikerer fremtidige situasjoner og atferd
- I visualiseringer har vi statiske og interaktive visualiseringer.
- Statiske visualiseringer fokuserer på en spesifikk datalager. Brukeren kan ikke gå utover en enkelt visning for å utforske flere historier utover det som ligger foran dem. Historien er spesielt fanget i en engasjerende enkeltsideslayout.
- Interaktive visualiseringer hjelper brukerne å velge spesifikke datapunkter for å bygge en visualisert historie du velger.
- Dataanalytisk innsikt tar oppdagelsen til neste nivå ved å la utøvere ikke bare utforske dataene sine, men å forstå de underliggende faktorene og virkningene utover bare å spørre HVORFOR.
- Ved hjelp av diagrammer, grafer og designelementer kan datavisualisering hjelpe virksomheten med å forklare trender og statistikk mye lettere. Datavisualisering avslører også mønstre, trender og korrelasjoner som ellers kan bli uoppdaget.
- Dataanalytikere oversetter tall til ren tekst (engelsk), enten det er salgstall, markedsundersøkelser, logistikk eller transportkostnader.
- Datamaskiner gjorde det mulig å behandle store datamengder i lynraske hastigheter. I dag har datavisualisering blitt en raskt utviklende blanding av vitenskap og kunst som garantert vil endre bedriftens landskap i løpet av de neste årene.
- Dataanalyse er en trend som mange selskaper bruker. Før de hopper inn og kjøper dataanalyseverktøy, bør organisasjoner først bli kjent med landskapet.
- La oss ta et eksempel for å forstå, Datavisualisering veldig tydelig.
La oss for eksempel ta Thanksgiving Day som et bruk i vårt scenario, ettersom vi alle vet at salget på Thanksgiving Day vil være veldig høyt og innkjøpet vil være på topp.
For å hjelpe bedriftseieren med å forstå kjøpshistorikken for varene, vil et kakediagram eller en graf hjelpe ham / henne til å forstå bedre enn å se på tallene i kjøpshistorikken. Slik at bedriftseier kan planlegge virksomheten sin i henhold til trenden. - La oss ta et eksempel på Data Analytics for å forstå kraften i analytics.
Vi alle handler online, og vi må ha sett denne meldingen i postkassen vår - "Vi savnet deg" -meldingen fra vår favoritt netthandelnettsted hvis vi ikke handler på en stund. Scenen bak denne meldingen inkluderer "detaljert undersøkelse" av ordrene og ordrehistorikken vår. Analyseverktøyene som gir virksomheten intelligens for å tiltrekke kundene for å øke inntektene.
Datavisualisering vs dataanalytisk sammenligningstabell
| Datavisualisering | Data Analytics | |
|
Brukes til | Målet med datavisualiseringen er å formidle informasjon tydelig og effektivt til brukerne ved å presentere dem visuelt. | Hver virksomhet samler inn data; dataanalyse vil hjelpe virksomheten til å ta mer informerte forretningsavgjørelser ved å analysere dataene. |
| relasjon | Datavisualisering hjelper, dataanalyse for å få bedre innsikt | Sammen vil datavisualisering og analyse trekke konklusjonene om datasettene. I noen få scenarier kan det fungere som en kilde for visualisering. |
|
Verktøy, teknikker og metoder |
Datavisualisering kan være statisk eller interaktiv. Interaktiv datavisualisering er litt nyere. Den lar folk drille seg ned til de aller minste detaljene i diagrammer og grafer ved hjelp av datamaskiner og mobile enheter, og deretter interaktivt endre hvilke data de ser og hvordan de ble behandlet. Verktøy: Plotly DataHero Tableau Dygraphs QlikView ZingCHhart, etc. |
Data Analytics kan være reseptbelagte analyser, prediktive analyser, diagnostiske analyser og beskrivende analyser Verktøy: Hive, Polybase, Presto trifecta Excel regneark Fjern Analytics SAP Business Intelligence, etc. |
| Industries | Datavisualiseringsteknologier og -teknikker er mye brukt i finans, bank, helsevesen, detaljhandel osv | Data Analytics teknologier og teknikker er mye brukt i Kommersiell, Finans, Helsevesen, Kriminalitet, Reisebyråer osv |
| Hvem presterer | Dataingeniører | Dataanalytikere |
|
plattformer | Big databehandling, dashboards for tjenesteadministrasjon, analyse og design. | Big databehandling, Data mining,
Analyse og design. |
|
fordeler | Identifiser områder som trenger oppmerksomhet eller forbedring
Tydelighet hvilke faktorer som påvirker kundens atferd Hjelper deg med å forstå hvilke produkter til steder der Forutsi salgsvolum | Identifiser de underliggende modellene og mønstrene
Fungerer som en inngangskilde for datavisualiseringen, Hjelper med å forbedre virksomheten ved å forutsi behovene |
Konklusjon - Datavisualisering vs Dataanalyse
Når det gjelder bedriftsbehov, er forskjellen mellom datavisualisering og dataanalyse påfallende tydelig. Det er også tydelig at visualiseringer, selv om de er viktige, ikke kan være den eneste komponenten i løsningen for databehandling, både datavisualisering og dataanalyse sammen vil trekke gode konklusjoner for virksomheten.
Valg av visualiseringsverktøy og analyseverktøy varierer fra organisasjon til organisasjon, avhengig av hvilken type data den håndterer og hvor stor organisasjonen er.
Anbefalt artikkel
- 5 Må vite utfordringer og løsninger med Big Data Analytics
- 8 utmerkede dataanalysetrender som vil dominere i 2016
- Finn ut de 10 forskjellen mellom små data og store data
- Big Data Analytics viktig i gjestfrihetsbransjen (rask)