Introduksjon til beste datavisualiseringsverktøy

I dag har vi å gjøre med store datamengder, det er nødvendig å forstå viktigheten av disse dataene og komme videre med oppgraderingsverktøyet for å ta kloke beslutninger i fremtiden. For å visualisere disse dataene fremkommer behovet for datavisualiseringsverktøy. De får en bruker til å få innsikt fra riktig presentasjon. Datavisualiseringsverktøy er ment for design og analyse gjennom elementer som mønstre, instrumentpaneler, kart, diagrammer. I denne artikkelen skal vi introdusere noen topp visualiseringsverktøy i markedet med det formål å presentere i henhold til brukerens krav. Et veldig godt BI-verktøy skal ha kapasitet til å analysere og forstå de genererte rapportene som en selvbetjeningsanalyse. Dashboards viser analyseprosessen effektivt.

Typer verktøy for datavisualisering

Her kommer de beste BI-verktøyene i dagens markeder. Blant disse er de tre verktøyene Tableau, Microsoft Power BI og Qlik de ledende verktøyene i Gartner Magic Quadrant. Følgende er listen over mest populære verktøy for gratis datavisualisering blant organisasjoner.

  1. Tableau
  2. Microsoft Power BI
  3. Sisence
  4. Zoho Rapporter
  5. Jupyter
  6. Google-diagrammer
  7. Infogram
  8. Plotly
  9. Qlik View
  10. Klipfolio
  11. Visme
  12. Adaptiv funn
  13. Watson Analytics
  14. Domo
  15. Høye diagrammer

La oss se betydningen av de individuelle datavisualiseringsverktøyene i detaljer-

1. Tableau: De blir ofte sett på som et kraftig forretningsintelligensverktøy. Det lar oss håndtere omfattende og enorme datasett som brukes i felt som kunstig intelligens, maskinlæring, forretningsinformasjon, og de har en kundelink rundt mange IT-organisasjoner på grunn av deres enkelhet i å løse dataproblemene. Tableau hjelper deg med å importere alle størrelser på data og administrere metadata. Dataene er hentet fra forskjellige kilder på forskjellige plattformer. Og disse dataene er koblet via tableau desktop. Disse dataene blir publisert til tablåserveren. Tablåleseren hjelper brukeren med å lese og se på filen. Tableau har et stort antall datakontakter og tilbyr et stort fellesskap av brukere.

2. Microsoft Power BI: Power BI har muligheten til å lage et personlig dashbord med brukervennlige plattformer. Den støtter og importerer data fra forskjellige kilder og innebygninger med diagrammer, kart, tabeller for å gjøre bedre visualiseringer. Power BI bruker R-språk for bedre visualiseringer også som skyfunksjoner for å utnytte på skrivebordet. Lagringskapasiteten er begrenset til 10 GB skylagring. Power BI hjelper med å publisere data online for samarbeidspartnerne.

3. Sisence: Det er en open source-lisensiert programvare for forretningsintelligens som gjør data veldig enkle å fungere som en selvbetjening. Sisence gjør data veldig interaktive og kobles til de forskjellige datakildene som settes i et depot for enkel tilgang fra dashbordene. Denne datavisualiseringen i sanntid gir klar innsikt i en bestemt organisasjon. De har enkel brukervennlig dra og slipp med god interaktiv grafikk, diagrammer og visualiseringer. Sisense ble valgt for sitt enkle oppsett og gode dataeksportområde.

4. Zoho Reports: Det er et BI-analyseverktøy som ble grunnlagt i 1996 med gratis tjeneste for to brukere som gjør det mulig å lage Adhoc-rapporter og gir rapporteringsalternativer som deling, postplanlegging, sammendragsvisninger, pivottabeller med en svært sikker plattform. Dette verktøyet er av primær betydning for apputviklerne og ISV-ene. De har intuitive visualiseringer for å ha god innsikt. Zoho rapporter eller Zoho analytics er en online rapportering med forskjellige funksjoner som blanding og sammenslåing av sanntidssamarbeid og har høye sikre SSL-tilkoblinger. Funksjonene deres inkluderer gode økonomiske rapporter, planlagte rapporter, streaminganalyse.

5. Jupyter: Jupyter er en åpen kildekode-applikasjon som er mye brukt til å dele kildekodene og dokumentene og utføres individuelt. De er interaktiv 3D-visualisering kjent for å være et nyttig verktøy med støttende GUI-verktøy. Jupyter er kraftig enkel, delbar å jobbe i samme miljø som de fleste datavitenskapelige prosjekter utfører visualisering på denne IDE. De blir vurdert som høyere sammenlignet med andre standardverktøy. Jupyter har fleksibel publisering til brukerne i pdf, dashboards (plotly's), Html.

6. Google-diagrammer: Det er en åpen kildekode som muliggjør datavisualisering på nettstedet. Det er kostnadsfritt og fullstendig brukt til kommersielle og pedagogiske formål med et rikt sett med gallerifunksjoner. Det er en internettjeneste med varianter av diagramtyper som kakediagrammer, bobeldiagrammer, linje, område, spredningskart. Alle disse diagrammer kan ta enten statiske data eller fra databaser. De anses å være et JavaScript-bibliotek og har API-pakker. Denne API-en legger inn en graf på et SVG-lerret som har høy definisjonsklarhet. Disse Google-sjøkartene brukes til forretningsbehov, økonomiske rapporter, statistiske nettstedrapporter. Arbeidstrinnene deres tar HTML-fil med JavaScript for å bygge inn for diagrammene, mens den kjører AJAX-forespørsel og setter inn SVG, til slutt importerer Html-filene lerretet til websiden.

7. Infogram: Infogram er utviklet for forretningsstrategier med gratis betalte formål og kjent for å være det beste infografiske verktøyet for å håndtere komplekse data. Dette verktøyet bygger glatte rapporter, infografikk, en personsøkere med den ferdige maldesignen. Infogram krever ikke koder å jobbe med, driftsstrukturen gjør det mulig for brukeren å spare mye tid. Infogram representerer visuelt data med en rekke alternativer, formater og danner en veldig pålitelig plattform, arbeidsgrensesnittet er dynamisk. Deres visualiseringsinnhold griper tak i seerne, og de opererer med den hensikt å lage og oppdage nye fakta og outliers.

8. Plotly: Det er et interaktivt og åpen kildekode-visualiseringsverktøy med få kodelinjer å skrive og spesifikt, de er et Python-kartbibliotek. Plotly er fargerik med åpen kildekodeskript som er lett å endre den gang. Objektene deres utgjør datakomponenter og layoutkomponenter. Plot-produkter lar API-pakkere på høyt nivå spare tid. Plott teknisk gir grafiske online, statistiske verktøy med brukervennlige interaktive pythonbibliotek. Plotly er bygget på plotly.js et JavaScript-bibliotek. Alle grafene og diagrammene med fantastiske visualiseringer vil være helt interaktive for presentasjoner. Dette python-biblioteket bruker erklærende programmering med et komplett rammeverk for implementering.

9. Qlik View: Det er en kraftig Business Intelligence-oppdagelsesplattform laget for analyseprogrammer. Det er et betalt spørringsbasert verktøy med minnet-applikasjonen. De krever ingen fagutviklingsferdigheter for å bygge en analytisk applikasjon. De har fordeler som fleksible diagrammer, bedre kontroll på transformasjon, implementeringsperioden er veldig mindre. En qlik-visning kan ta opp data fra flere kilder for å gjøre dypere innsikt for å møte forretningsutfordringer. En qlik-visning fremmer for å gjøre brukerne de riktige beslutningene, og det er lett tilgjengelig. Den lager for å analysere og skille datatilknytningen og uønskede data (filtrering utført av et brukerønske). Det er et dataoppdagingsprodukt og lar brukeren redigere søket og bygge den egen applikasjonen for å passe til behovene.

10. Klipfolio: Dette verktøyet er beriket i dashbordplattformen og er nyttig i det virkelige livet. Det kan tilpasses for alle størrelser på virksomheten for å manipulere komplekse data ved hjelp av datamaskiner. Den kobles til flere kilder, og det er veldig enkelt å bytte mellom dem. Klipfolio er fleksibel nok til å legge inn tredjepartsvisualisering i sine egne dashboards. Kilpfolio er koblet til Google Analytics, twitter og Datawarehouse.

11. Visme: Det er et verktøy for å lage Infographics med gratis å bruke designverktøyet som en del av visuell evolusjon. Funksjonen deres er den mest attraktive fordelen ved å lage presentasjoner for innholdsoppretting. Visme-innhold publiseres og deles overalt og har 1000 innebygde maler og grafikk. Visme finner en integrasjon av data i Microsoft-applikasjonen.

12. Adaptive Discovery: Adaptiv innsikt verktøy gjør det mulig å identifisere problemene som er oppdaget på interaktiv øvelse. Det er spesielt designet for riktig beslutningstaking i virksomheten. De er laget for å analysere selskapets økonomiske data for resultatstyring og planprosessen. Disse datavisualiseringsverktøyene er kraften i selvbetjeningspaneler (diagrammer, søyler er enkle å navigere og enkle å overvåke avvikene). De har kaliber til å gjøre beregninger og vise dem som en kontekstuell, og viktigst av alt er det ikke nødvendig med kode. Behandler økonomiske behov og gjør enkelt samarbeid og deling.

13. Høye diagrammer: Dette verktøyet er veldig nyttig i interaktive visualiseringer for websider. Den gratis versjonen hjelper ikke-kommersielle brukere. Programvaren med høye diagrammer har forskjellige diagramtyper og kombinerer til og med flere diagrammer til singler.

14. Watson Analytics: IBM ga ut disse analysene for statistiske prosedyrer og planla å brukes til ikke-kommersielle formål. Visualiserer ustrukturert innhold ved å oppdage nye mønstre, automatiserer prediksjon og innsikt i tilgjengelige data og bruker naturlige språk for å kommunisere med dataene. Funksjonene inkluderer å oppdage mønsterene raskere, datapresentasjon gjøres med de ferdige maler med alt i ett klikk. Med kundetilfredshetsalgoritmer kan vi samle anmeldelser og tilbakemeldinger på tvers av sosiale medier.

15. Domo: Dette skybaserte instrumentbordet gjør det mulig for oss å identifisere innsikt og dele forretningshistoriene i sanntid. Kommunikasjonen skjer via varslinger, meldinger for å oppdatere eller endre datasettene. Enda viktigere er at de har datakontakter og 350 strømmer.

Konklusjon

I denne artikkelen kom vi over forskjellige datavisualiseringsverktøy i Business Intelligence. Før du velger riktig verktøy, anbefales det å utforske funksjonene og andre tilgjengelige alternativer. Når vi konkluderer, blir dette visualiseringsverktøyet effektivt brukt til analytisk innsikt og har gode designverktøy og databehandling.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til beste datavisualiseringsverktøy. Her diskuterer og forklarte vi de 15 forskjellige verktøyene for datavisualiseringer. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer-

  1. Hva er datavisualisering
  2. Datavisualisering med tablå
  3. Big Data Analytics-verktøy
  4. Data Warehouse-verktøy

Kategori:

Stor Data