וִידֵאוֹ: 10.ª Conferência do Banco de Portugal "Desenvolvimento económico português no espaço europeu" (נוֹבֶמבֶּר 2024)
אמנם הפרדיגמה של "יותר נתונים טובים יותר" עשויה להיראות טוב מהסוויטה המנהלתית, אך יש אתגר שרבים מנהלי העסקים בקו החזית נתקלים בו ברגע שהם חופרים לעבר המידע החדש הזה: כיצד להפוך את כל המספרים האלה למשהו מועיל. נתונים אינם שווים הרבה אם אינך יכול להשתמש בהם כדי להשפיע על החלטותיך העסקיות, ובעוד שגיליונות אלקטרוניים משמשים זה מכבר דרך מקובלת, אם בינונית, למשתמשים עסקיים המופיעים בדירוג וקבצים להציג נתונים, מבול הנתונים החדש הוא דוחף כלי זה מעבר למגבלותיו המעשיות. מה שנדרש הוא דרך עבור אנשי עסקים יומיומיים לבנות לא רק דמויות מידע נעימות אלא אינפורמטיביות שיוכלו להציג בפני הנהגתם ועמיתיהם לעבודה במהירות ובקלות, או להציג באתרי החברה שלהם, הנתמכים על ידי שירותי אירוח אתרים שיכולים להיות אמינים. אחסן קבצי הדמיה גדולים של נתונים בשרתיהם. אמנם ניתוח נתונים בכבדות יכול עדיין להיות תחום הבוחן של אנליסטים בינה עסקית קשה (BI), אולם יש לדמוקרטיזציה של היכולת לדמיין גושי נתונים גדולים בדרכים חדשות. ועסקים לעסקים קטנים ובינוניים (SMB), הדרך אל הדמיות החד-פעמיות החדשה הזו צריכה להתחיל עם כמה כלים חינמיים כדי שיוכלו לגעת, ללמוד ולהבין את המשמעת החדשה הזו לפני שהם צריכים להשקיע בה.
לפני שנלך הלאה, בואו נבין על מה אנחנו מדברים כאן. המונח "ויזואליזציה של נתונים" אינו מתייחס בהכרח למיזוג ארכי במודלים גרפיים של SQL ו- PC. זה באמת רק מונח כללי שחל על כל גרפיקה שמסבירה את המשמעות של תובנה או מערך נתונים חדש באופן חזותי ולא פשוט מספרית. מבחינה טכנית, תרשים העוגה הפשוט הזה שתוכל ללחוץ עליו בלחיצה אחת באמצעות Microsoft Excel הוא הדמיה של נתונים. אולם, ככל שהטכנולוגיה החלה להתפתח לפתע בקפיצות דרך מסדי הנתונים והגיליונות האלקטרוניים המסורתיים אליהם אנו מורגלים, סוגים חדשים של הדמיות נתונים התאפשרו באמצעות שלל כלים וטכנולוגיה חדשים. וזה נוצר סביבם מיסטיקה ששמרה על משתמשים רבים מלנסות אותם, למרות שהכלים הבסיסיים לעשות זאת כבר נמצאים בידיהם.
גם אם אין לך גישה לאחד מהזנים החדשים של כלי BI בשירות עצמי שיש בהם הדמיה של נתונים מתקדמים למדי, אתה עדיין יכול להתנסות במושג מכיוון שיש מגוון כלים להמחשת צד ג 'העומדים לרשות כל אחד. באמצעות דפדפן אינטרנט. פרטתי 10 מהם להלן.
1. Tableau Public. זה ממש בחלקו העליון מכיוון שהוא בעצם אותה פלטפורמה שבה זכה Tableau Desktop בטכנולוגיית BI בשירות עצמי לשירות עצמי. החברה בחרה שלא להפוך את הגרסה החינמית שלה לדלה בתכונה. במקום זאת, זו הגרסה המלאה של Tableau הזמינה להורדה בחינם, עם הערת אזהרה אחת בלבד: כל מה שאתה יוצר איתו הוא ציבורי, מה שאומר שתהפוך אותו לזמין באינטרנט באופן אוטומטי דרך גלריית ההמחשה של Tableau.
2. גלריית הטאבלו. הגלריה של Tableau די מגניבה כדי להצדיק אזכור משל עצמה מכיוון שאינכם צריכים להוריד את הכלי ולא להשתמש בו בכדי ליהנות מהגלריה. כל הדמיה כאן ניתנת להורדה למסמכים ודוא"ל, או הטמעה בדפי אינטרנט עם קטעי קוד המסופקים על ידי Tableau. אנשים אחרים עשו עבודה אדירה על כמה הדמיות נתונים מרשימות באמת וטבלאו אצר את התוכן והפך אותו לזמין להורדה. זהו משאב נהדר, לא רק לאנשי עסקים, אלא גם לחוקרים, סטודנטים ועיתונאים המחפשים דרכים לא רק לבשר ולייפות את תוכנם, אלא גם לשמור על עדכניותו.
Tableau Public
3. Microsoft Power BI. זה התקע האחרון חסר בושה לאחת הביקורות שלנו, אבל אני חייב לכלול אותו מכיוון שבדיוק כמו Tableau, ניתן להוריד Microsoft Power BI בחינם. וגם ממש כמו Tableau, למיקרוסופט יש גלריית הדמיה שאפשר לגשת אליהן הן על ידי משתמשי Power BI והן על ידי אנשים פשוט מחפשים הדמיות זמינות באופן חופשי.
4. סטודיו הנתונים של גוגל. כחלק מפלטפורמת השיווק של גוגל, Google Data Studio מאפשר למשתמשים לבנות מספר תצוגות של הנתונים שלהם כמו גם שלוחות מחוונים ולא חזותיות חד פעמיות ומוכנות לפרסום. למרות שהוא עוקב אחר המסורת של גוגל לדרוש מעט עקומת למידה, זה בכל זאת לא כל כך קשה לשימוש. זה גם משולב היטב עם גוגל אנליטיקס, שיכולה ליצור התאמה חזקה למדי - במיוחד מכיוון ששני הכלים זמינים בגרסאות הפעלה להפעלה.
5. מפת חימום פתוחה. זה מתיימר להפוך את הגיליון האלקטרוני שלך, שככל הנראה עמוס במידע גיאוגרפי כלשהו, למפת חום מתפקדת בלחיצה אחת בלבד. זה עובד עם גיליונות אלקטרוניים של גוגל כך שתצטרך לייבא את הגיליון האלקטרוני שלך ב- Microsoft Excel לשם אם ברצונך להשתמש ב- Openheatmap. אבל זו דרישה יחסית טריוויאלית בהתחשב בתוצאות האפשריות.
מפת חימום פתוחה
6. עלון. זה בהחלט לא כלי לחידושים מלאים מכיוון שזו רק ספריית JavaScript שתצטרך לשלב במסגרת הדמיית הנתונים שלך בעצמך. אבל זה ידוע מכיוון שהוא סופר קל משקל (33 KB בלבד), והוא אסים לבניית לא רק מפות אלא חזותי מיפוי אינטראקטיביים המיועדים במיוחד למכשירים ניידים. זה יכול להיות סדר גבוה אפילו עבור חלק מכלי ה- BI המסחריים שסקרנו. לכן, אם אינך מפחד משורת הפקודה או מתקשר ממשק תכנות יישומים (API), בדוק זאת.
7. מפענח נתונים. עם זאת, מגובה על ידי ברלין, חברת Datawrapper GmbH, הגרמנית, עם זאת, Datawrapper הוא רב-לאומי, שנבנה על ידי צוות מעצבים, מפתחים ועיתונאים ממספר מדינות אירופאיות כמו גם ארצות הברית. הכלי נבנה במיוחד עבור עיתונאים המחפשים ליצור הדמיות מהירות וקלות לעיכול המלוות את מאמריהם; עם זאת, זה שימושי לכל מי שזקוק לתצוגות נתונים דומות. אמנם יש גרסה בתשלום שתומכת בחברה, אך יש גם תוכנית חינמית העליונה על 10, 000 תרשימים, שאמורה לשמור על מפעילי SMB רבים מאושרים במשך זמן רב. הכלי מבוסס לחלוטין באינטרנט, והאתר כולל לא רק מכניקת גישה אלא גם תחום האקדמיה בו תוכלו להשתתף בשיעורי למידה מקוונים כיצד להשתמש ב- Datawrapper. יש גם אזור גלריה, הנקרא נהר, בו משתמשים יכולים להעלות נתונים והמחשות שלהם לשיתוף.
גלשן נתונים
8. תרשים. זהו כלי ידוע ליצירת תרשימים שהועמד לרשות הציבור בפומבי על ידי אתר החדשות הפיננסיות קוורץ בשנת 2013. קוורץ פיתח את הכלי בתוך הבית כך שהעיתונאים שלו יכלו במהירות למסור נתונים מספריים באופן חזותי כדי לגרום לסיפוריהם להתבלט. למרבה האירוניה, Chartbuilder לא ממש יפה בעצמו וגם אינו הכלי הקל ביותר לשימוש במתחילים בדרגים. יהיה עליכם להבין כיצד להוריד את הכלי ולהפעיל סקריפט של Python כדי להפעיל אותו.
אבל אחרי זה, זה פשוט עניין של חיתוך והדבקה של נתונים לכלי (גם לא יפה אבל קל מאוד), ואז ליצור גרפיקה שתוכלו לצבוט באמצעות הכלי או באמצעות גיליונות סגנון. החיסרון היחיד לכלי (מלבד מורכבות מעט מראש) הוא שהוא לא מייצר הדמיות אינטראקטיביות כמו שרוב הכלים האחרים ברשימה זו עושים. Chartbuilder יוצר רק תרשימים סטטיים, אם כי אלה מאוד מלוטשים, כיאה למשהו שנועד לעבור מספרים לתוכן חלק שפורסם בכמה צעדים ספורים.
9. מידע יפה. זו פשוט ספרייה הולכת וגדלה של דמויות בולטות ונבנות מראש שאנשים אחרים יצרו באמצעות מגוון כלים. הגלריה מהנה והכל ניתן להורדה, אם כי תצטרכו לשים לב להסכמי הרישוי. הסכמים אלה מעניקים גישה חופשית לאנשים פרטיים (במיוחד סטודנטים ואקדמאים), אך אם אתה מעוניין להשתמש בהדמיות אלה לעבודה מסחרית, תצטרך מזלג מעל קצת בצק. כמה תלוי בדיוק מי אתה ובחלפת דוא"ל עם בעל האתר. רק כדי להזהיר אותך: ביקשנו לשלם עבור הדמיה עבור הסיפור הזה, ושבועיים לאחר הבקשה, עדיין לא שמענו על כך. אז אם המהפך המהיר הוא חלק מהאג'נדה שלך, חפש במקום אחר.
10. Open Refine. קיימת בסיס שעומד לרשות התעלמות מהמחשה מוצלחת של נתונים: שינוי נתונים. זה נכון במיוחד כיום כאשר נתונים גדולים מנסים לספק תובנות על פני מקורות נתונים שונים, אולי גיליון אלקטרוני, אולי יומן עסקות ארוך שנאסף מאלגוריתם למידת מכונה (ML).
שינוי נתונים מתייחס בדרך כלל לתהליך הכואב (לאנשים נורמליים) של לקיחת חבורה שלמה של מספרים שונים ומגוונים ולהפוך אותם למערכת חלקה של נתונים יחסים. המשמעות היא ניקוי נתונים (עיצוב ובדיקת שגיאות), הפיכתם (שינוי מתבנית אחת כגון Microsoft Excel מקורית לאחרת, כגון XML) ואז הפיכתם לזמינה לשירותים חיצוניים כמו דפי אינטרנט וכלי ה- BI בהם אתם משתמשים.. אם אתה חושב שזו יכולה להיות משימה קפדנית, מעיינת עיניים וכיפוף מוח, אתה צודק… אלא אם כן אתה משתמש בכלי טרנספורמציית נתונים כמו Open Refine. כלי זה החל את החיים תחת דגלה של גוגל אך עבר מיתוג מחדש לעמוד בפני עצמו. זה עדיין חינמי וגם קל לשימוש כך, אם אתה דופק את הראש מול הר של נתונים שאינם תואמים, בדוק זאת.
