Análise visual: insights rápidos em um mundo de dados

Visual Analytics
A análise visual é uma análise de dados caracterizada por insights que são exibidos de maneira gráfica e interativa. É especialmente útil na análise de conjuntos de dados grandes e complexos.

Os dados são produzidos em uma velocidade incrivelmente rápida - mais rápido do que a maioria das pessoas pode analisar e relatar. Para resolver esse problema, uma série de soluções de visualização de dados foi desenvolvida para ajudar os cientistas de dados e outros profissionais, mesmo não técnicos, a discernir padrões e conectar os pontos em um emaranhado de dados.

A análise visual é nada mais que um termo moderno para relatórios. No passado, havia apenas algumas fontes de dados para analisar, e como tudo era de formato de forma predefinida e fixa, obter essas informações era responsabilidade do departamento de TI. Como resultado, os profissionais não técnicos muitas vezes tinham que esperar por longos períodos de tempo para receber seus relatórios e/ou insights.

Auto atendimento em Insights de negócios

Essas desvantagens incentivaram uma mudança em direção ao "autoatendimento em análise", e foram criadas ferramentas que permitem que os dados sejam visualizados mais facilmente, simplificando a interpretação e a tomada de decisões. No entanto, os dados ainda precisam ser representados de maneira apropriada para ajudar os usuários a projetar e implementar seus próprios relatórios e análises, e a tomar as decisões certas. Isso significa que a arquitetura de dados e o portfólio de ferramentas ainda precisam ser suportados e aprovados pelo departamento de TI de uma empresa.

Quando se trata de obter insights claros rapidamente, o poder da visualização não pode ser subestimado.

Trazendo ordem ao caos

O poder da visualização para fornecer insights claros não pode ser subestimado, como é ilustrado por este exemplo simples. Quantos noves você vê? Mesmo dados não estruturados podem ser visualizados de forma estruturada. Observe os posts em redes sociais, por exemplo. Uma simples análise de sentimentos nos permite categorizar certos posts com base na predominância de certas palavras. Isso pode dar às empresas uma visão clara do sucesso de seu último evento, por exemplo.

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