การสร้างมูลค่าด้วยเครื่องมือแสดงข้อมูล

การสร้างมูลค่าด้วยเครื่องมือแสดงข้อมูล

สถาบันการเงินเช่นเดียวกับอุตสาหกรรมอื่น ๆ กำลังต่อสู้กับวิธีที่ดีที่สุดในการควบคุมและดึงเอาคุณค่าจากข้อมูลขนาดใหญ่ การเปิดใช้งาน “การดูเรื่องราว” หรือ “บอกเล่าเรื่องราว” เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างคุณค่าด้วยเครื่องมือการสร้างภาพข้อมูลโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อชุดข้อมูลเติบโตขึ้นเรื่อย ๆ

ด้วยเทราไบต์และ petabytes ขององค์กรน้ำท่วมข้อมูลสถาปัตยกรรมและโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมจะกลายเป็นเรื่องที่เกินจริงในการจัดเก็บจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ทีมงานด้านไอทีไม่พร้อมที่จะจัดการกับคำขอที่เพิ่มขึ้นสำหรับข้อมูลประเภทต่างๆรายงานเฉพาะสำหรับโครงการยุทธวิธีและการวิเคราะห์เฉพาะกิจ โซลูชันธุรกิจอัจฉริยะแบบดั้งเดิม (Business Intelligence – BI) ซึ่ง IT นำเสนอชิ้นส่วนข้อมูลที่สามารถจัดการและวิเคราะห์หรือสร้างเทมเพลตที่เข้าใจได้ง่ายกว่าที่ยอมรับเฉพาะประเภทข้อมูลสำหรับการสร้างแผนภูมิและกราฟเท่านั้นอาจพลาดความสามารถในการจับภาพความหมายลึก ๆ หรือแม้กระทั่งการคาดคะเนจากข้อมูลขนาดใหญ่

จากความขุ่นมัวและอยู่ภายใต้ความกดดันที่จะให้ผลลัพธ์กลุ่มผู้ใช้มักหลีกเลี่ยง IT พวกเขาจัดหาแอพพลิเคชันหรือสร้างแอ็พพลิเคชันที่กำหนดเองโดยไม่มีความรู้ด้านไอที บางคนไปไกลเท่าที่จะได้รับและจัดหาโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองเพื่อเร่งการเก็บข้อมูลการประมวลผลและการวิเคราะห์ การรีบเร่งเวลาสู่ตลาดทำให้เกิดไซโลข้อมูลและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจาก GRC (การกำกับดูแลกฎระเบียบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ)

ผู้ใช้ที่เข้าถึงบริการบนระบบคลาวด์เพิ่มมากขึ้นในอุปกรณ์ที่ตนเป็นเจ้าของไม่สามารถเข้าใจได้ว่าทำไมพวกเขาต้องเผชิญอุปสรรคมากมายในการพยายามเข้าถึงข้อมูลของ บริษัท การผสมผสานระหว่างข้อมูลจากภายนอกเช่นเครือข่ายทางสังคมเว็บไซต์ข้อมูลทางการตลาดหรือแอพพลิเคชัน SaaS เป็นไปไม่ได้เลยเว้นแต่ผู้ใช้จะมีทักษะทางเทคนิคในการรวบรวมแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันด้วยตัวเอง

ขั้นตอนในการเห็นภาพความสำเร็จของข้อมูลขนาดใหญ่

การสร้างสถาปัตยกรรมจากมุมมองของผู้ใช้ด้วยเครื่องมือแสดงข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการเพื่อให้เห็นภาพข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประสบความสำเร็จผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ดีและรวดเร็วขึ้นเพื่อปรับปรุงผลการตัดสินใจ ประโยชน์ที่สำคัญคือวิธีที่เครื่องมือเหล่านี้เปลี่ยนการจัดส่งโครงการ เนื่องจากค่าเหล่านี้ช่วยให้มองเห็นภาพได้อย่างรวดเร็วผ่านต้นแบบและแบบทดสอบโมเดลสามารถตรวจสอบได้ด้วยราคาที่ต่ำก่อนที่อัลกอริทึมจะถูกสร้างขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิต เครื่องมือการแสดงภาพยังเป็นภาษาที่ผู้ใช้ IT และธุรกิจสามารถสื่อสารกันได้

เพื่อช่วยเปลี่ยนการรับรู้ของ IT จากการเป็นศูนย์ต้นทุนที่ยับยั้งไปยังผู้ให้บริการทางธุรกิจจะต้องมีคู่กลยุทธ์ด้านข้อมูลเข้ากับยุทธศาสตร์ขององค์กร ดังนั้นไอทีจำเป็นต้องให้ข้อมูลอย่างคล่องตัวมากขึ้น เคล็ดลับต่อไปนี้สามารถช่วยให้ IT กลายเป็นส่วนสำคัญต่อวิธีการที่องค์กรของตนให้สิทธิ์ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ส่งผลกระทบต่อเอกสาร GRC:

เป้าหมายสำหรับบริบท คนที่ทำการวิเคราะห์ข้อมูลควรมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลผู้ที่จะใช้ข้อมูลและวัตถุประสงค์ของพวกเขาในการตีความข้อมูล หากไม่มีการสร้างบริบทเครื่องมือแสดงภาพจะมีค่าน้อยกว่า
วางแผนสำหรับความเร็วและระดับ เมื่อต้องการเปิดใช้เครื่องมือการสร้างภาพอย่างถูกต้ององค์กรต้องระบุแหล่งข้อมูลและระบุว่าข้อมูลจะอยู่ที่ใด สิ่งนี้ควรพิจารณาจากลักษณะที่ละเอียดอ่อนของข้อมูล ในระบบคลาวด์ส่วนตัวข้อมูลควรได้รับการจัดประเภทและจัดทำดัชนีสำหรับการค้นหาและวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นในคลาวด์ส่วนตัวหรือระบบคลาวด์สาธารณะสถาปัตยกรรมแบบกลุ่มที่ใช้ประโยชน์จากหน่วยความจำและเทคโนโลยีการประมวลผลแบบขนานมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการสำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในแบบเรียลไทม์
ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล แม้ว่าข้อมูลที่มีขนาดใหญ่จะอยู่ตรงกลางกับปริมาณความเร็วและความหลากหลายของข้อมูลองค์กรต้องให้ความสำคัญกับความถูกต้องความถูกต้องและความสำคัญของข้อมูลมากขึ้น เครื่องมือในการแสดงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่พวกเขาสามารถเปิดใช้งานทำได้ดีเท่ากับคุณภาพและความสมบูรณ์ของแบบจำลองข้อมูลที่พวกเขาทำงานด้วย บริษัท จำเป็นต้องรวมเครื่องมือที่มีคุณภาพข้อมูลเพื่อให้มั่นใจว่าการป้อนข้อมูลส่วนหน้าจะมีความสะอาดมากที่สุด
แสดงผลที่มีความหมาย การวาดจุดบนกราฟหรือแผนภูมิเพื่อการวิเคราะห์กลายเป็นเรื่องยากเมื่อจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของโครงสร้างข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง วิธีหนึ่งในการแก้ไขปัญหานี้คือการจัดกลุ่มข้อมูลลงในมุมมองระดับสูงขึ้นซึ่งมีการเปิดเผยข้อมูลกลุ่มเล็ก ๆ การจัดกลุ่มข้อมูลร่วมกันซึ่งเป็นกระบวนการที่เรียกว่า “binning” ทำให้ผู้ใช้มองเห็นข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การจัดการกับ outliers การแสดงภาพของข้อมูลโดยใช้เครื่องมือแสดงภาพสามารถค้นพบแนวโน้มและค่าผิดปกติได้เร็วกว่าตารางที่มีตัวเลขและข้อความ มนุษย์มีนิสัยดีกว่าในการระบุแนวโน้มหรือปัญหาตามรูปแบบ “เห็น” ในกรณีส่วนใหญ่ค่าดีเอ็นเอจะเป็นค่าตั้งต้นสำหรับชุดข้อมูล 5% หรือน้อยกว่า ในขณะที่มีขนาดเล็กเป็นเปอร์เซ็นต์เมื่อทำงานกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากการตั้งค่าเหล่านี้จะกลายเป็นเรื่องยากที่จะนำทาง ลบค่านิยมออกจากข้อมูล (และการนำเสนอด้วยภาพ) หรือสร้างแผนภูมิแยกต่างหากสำหรับข้อผิดพลาด จากนั้นผู้ใช้สามารถสรุปข้อสรุปจากการดูการกระจายข้อมูลรวมทั้งข้อผิดพลาดได้ การแยกความผิดปกติอาจช่วยเปิดเผยความเสี่ยงหรือโอกาสที่มองไม่เห็นก่อนหน้านี้เช่นการตรวจจับการทุจริตการเปลี่ยนแปลงความเชื่อมั่นในตลาดหรือตัวชี้วัดใหม่ ๆ
ตำแหน่งที่กำลังมองเห็นอยู่

การแสดงข้อมูลจะมีการพัฒนาจากแผนภูมิแบบดั้งเดิมแผนที่กราฟความร้อน histograms และแผนการกระจายที่ใช้เพื่อแสดงค่าเชิงตัวเลขที่วัดได้จากมิติข้อมูลอย่างน้อยหนึ่งมิติ แนวโน้มที่มีต่อโครงสร้างข้อมูลองค์กรแบบผสมผสานที่จับตาข้อมูลโครงสร้างแบบดั้งเดิมที่เก็บไว้ในคลังข้อมูลทั่วไปโดยมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายทำให้สามารถวัดได้กับมิติข้อมูลที่กว้างขึ้น

เป็นผลให้คาดว่าจะเห็นปัญญามากขึ้นในวิธีการเหล่านี้ดัชนีเครื่องมือผล นอกจากนี้คาดว่าจะเห็นแดชบอร์ดที่ปรับปรุงใหม่ด้วยกราฟิกเกม สุดท้ายคาดว่าจะเห็นคุณสมบัติการคาดการณ์ที่คาดการณ์ได้มากขึ้นเพื่อคาดการณ์คำขอข้อมูลผู้ใช้ด้วยแคชหน่วยความจำส่วนบุคคลเพื่อช่วยให้ประสิทธิภาพ นี้ยังคงมีแนวโน้มไปสู่การวิเคราะห์บริการตนเองที่ผู้ใช้กำหนดพารามิเตอร์ของการสอบถามข้อมูลของตนเองเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นของข้อมูล