Data Visualization vs. Data Analytics – What’s the Difference?

डेटा के साथ अब प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का एक महत्वपूर्ण स्रोत होने के नाते, उद्यम आकार और भूगोल में कटौती कर रहे हैं और उनके द्वारा उत्पन्न डेटा की पहचान और विश्लेषण करने के नए तरीकों की तलाश कर रहे हैं। हालांकि, ऐसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की उपयोगिता डेटा की प्रभावशीलता पर निर्भर करती है, या निष्कर्ष के साथ संयोजन के रूप में डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है। इस प्रकार डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और एनालिटिक्स में एक संतुलित दृष्टिकोण एक प्रभावी डेटा रणनीति तैयार करने में महत्वपूर्ण है।

कई उद्यम डेटा विश्लेषण को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ भ्रमित करते हैं।

दोनों उपयोगकर्ताओं को डेटा की समझ बनाने और संबंधित मेट्रिक्स प्राप्त करने की अनुमति देते हैं जो बेहतर निर्णय लेने में मदद करते हैं। आज के सूचना अधिभार के युग में, जहां हर 3 साल में डेटा उत्पन्न होता है, उनकी व्याख्या करना समय की आवश्यकता है। दूसरी ओर, हमारे पास ये पूर्वानुमान और अनुमान हैं कि आने वाले वर्षों में बड़े डेटा सॉफ्टवेयर बाजार के लिए राजस्व तेजी से बढ़ेगा। हालांकि, भ्रम इस तथ्य से उपजा है कि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और एनालिटिक्स दोनों विज़ुअल इंटरफेस में डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

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डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा एनालिटिक्स के बीच अंतर

डेटा दृश्य डेटा में निहित रुझानों और पैटर्न को स्पष्ट करके एक दृश्य संदर्भ में डेटा का प्रतिनिधित्व करता है। पाठ-आधारित डेटा में ऐसे पैटर्न और रुझान स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। अधिकांश उपकरण उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के अनुसार डेटा को हेरफेर करने के लिए फ़िल्टर के आवेदन की अनुमति देते हैं। विज़ुअलाइज़ेशन के पारंपरिक रूपों, चार्ट, टेबल, लाइन ग्राफ़, कॉलम चार्ट और कई अन्य रूपों के रूप में, देर से अत्यधिक व्यावहारिक 3 डी विज़ुअलाइज़ेशन द्वारा दबा दिया गया है।

डेटा एनालिटिक्स डेटा में निहित रुझानों और पैटर्न की पहचान या खोज करने के लिए एक गहरा कदम है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, जबकि उपयोगकर्ताओं को डेटा की समझ बनाने की अनुमति देता है, पूरी तस्वीर प्रदान करने के लिए आवश्यक नहीं है। विज़ुअलाइज़ेशन केवल उतना ही प्रभावी है जितना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तैयार करने के लिए उपयोग किया जाता है। अधूरे डेटा के साथ एक विज़ुअलाइज़ेशन इंजन को खिलाने से एक आधा बेक किया हुआ, अप्रचलित या गलत दृश्य प्रस्तुत होगा।

डेटा विश्लेषण

इसके अलावा, आज के उद्यम कई स्रोतों से डेटा इकट्ठा करते हैं, और कई साइलो सहित कई रिपॉजिटरी में डेटा स्टोर करते हैं। ऐसे मामलों में, दृश्य के लिए व्यापक डेटा एकत्र करना एक कठिन सवाल है। जबकि विज़ुअलाइज़ेशन टूल ज्यादातर कच्चे और असंरचित डेटा के साथ सौदा करते हैं, अंत-टू-एंड विश्लेषणात्मक उपकरण डेटा को साफ़ करने के लिए डेटा माइनिंग एल्गोरिदम को नियोजित करते हैं, विभिन्न मूल्यांकन मॉडल और सॉफ़्टवेयर टूल का उपयोग करके साफ़ किए गए डेटा का मूल्यांकन करते हैं, इसे एल्गोरिथम के अधीन करते हैं, और फिर प्रदर्शित करते हैं कि कैसे प्रदर्शित करने के लिए। परिणाम।

डेटा एकीकरण प्रक्रिया के पहले चरण के रूप में

प्रभावी विश्लेषण की आवश्यक स्थिति प्रभावी विश्लेषण के लिए सभी डेटा को एक केंद्रीय स्थान में समेकित कर रही है। जबकि विश्लेषणात्मक इंजन कई सिलोस से डेटा एकत्र करने में सक्षम होते हैं, एक स्थान पर डेटा को समेकित करना “सच्चाई का एकल संस्करण” सक्षम करता है, जिससे डेटा को डुप्लिकेट करने और विज़ुअलाइज़ेशन का विरोध करने से रोका जा सकता है। कुछ समय पहले तक, कई कंपनियां मैन्युअल रूप से एक तदर्थ आधार पर डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग करती थीं, क्योंकि यह एक समान समाधान में समय और प्रयास को निवेश करने से आसान था।

हालांकि, हाल के दिनों में डेटा की मात्रा में भारी वृद्धि मैन्युअल एकत्रीकरण को असंभव बनाती है

कई सॉफ्टवेयर टूल और प्लेटफॉर्म स्वचालित समाधान प्रदान करके आवश्यकता को पूरा करते हैं। ऐसे स्वचालित समाधानों का ऐड-ऑन लाभ डेटा क्लींजिंग है, जो एक सेट-अप में अपरिहार्य है जिसमें असमान स्रोत और उपयोगकर्ता शामिल हैं, गलत, पुराने और गंदे डेटा को समाप्त करने के लिए।

डेटा विश्लेषण प्रक्रिया के दूसरे चरण के रूप में

डेटा को इकट्ठा करने और साफ़ करने के बाद तार्किक कदम डेटा का विश्लेषण या डेटा की गणना करने का विषय है। जैसा कि आज के कारोबारी माहौल जटिल हो गया है, डेटा विश्लेषण में जटिल गणना भी शामिल है। गति की आवश्यकता बहु-चरणीय फ़ार्मुलों को प्रस्तुत करती है जो एक साथ कई गणनाएँ करते हैं। विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण डेटा का विश्लेषण करने के बजाय रिपोर्टिंग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और इस तरह, अधिकांश उपकरण सीमित हैं, प्रति सूत्र संभव एकत्रीकरण में प्रतिबंध के साथ।

इसके विपरीत, वास्तव में एंड-टू-एंड विश्लेषणात्मक समाधान उपयोगकर्ताओं को जटिल सूत्र बनाने की अनुमति देते हैं,

जो विभिन्न स्रोतों में काम करते हैं। सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से आवश्यक पूर्व-गणना करता है, जिससे उपयोगकर्ता के लिए जीवन आसान हो जाता है। आज के तेज-तर्रार कारोबारी माहौल में पनपने की चाह रखने वाले व्यवसायों को विश्लेषणात्मक उपकरणों की आवश्यकता होती है जो डेटा को अपडेट करते हैं और वास्तविक समय सहयोग प्रदान करते हैं।

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