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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 数据可视化
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2017-11-10

如今很多企业都喜欢炫酷的报表效果,钟情于大数据可视化分析软件此类产品。但是仅仅一个可视化数据分析软件就够了吗?数据可视化完全等同于数据分析吗?讲到数据分析,作为一款现代全能的数据分析工具来说,仅仅好看是不够的,可视化数据分析软件的前端后端技术也很重要。


现如今数据可视化越来越流行,用商业智能来解决问题也越来越普及,但有时我们由此得到的可能是一个欺骗性的方案,为了避免这样问题的发生,我们就必须正确认识数据可视化与数据分析了。

重要的是区分两种类型的业务分析和智能工具:端到端解决方案和仅是前端的解决方案。端到端解决方案由平台后端组成,基本上是处理准备所有数据的工具和算法,以及创建数据可视化和仪表板报告的前端。

虽然人们喜欢看到其数据易于处理可视化,但只有这样的平台还不足以从企业的数据获得真正的见解。使用大数据可视化软件,从他们的名字可以想象其作用,人们没有所有的初始,背景阶段的准备和加入的数据。这意味着用户需要首先具有可以送入软件的数据,即预先制作的中央数据库。

当涉及企业需求时,这两种类型的软件之间的区别是显而易见的。人们需要明白的是,可视化虽然很重要,但不能成为强大的商业智能软件的唯一组件。


为了有效分析的目的,工作人员首先需要把所有的数据放在一个中心位置,希望能够更新和更改它,同时仍然能够使用相同的数据源。然而。如今为业务创建数据存储库不是那么简单。

可视化工具专注于报告数据而不是分析数据,因此它们只使用限制性平台来限制每个公式可以输入的聚合数。 使用端到端解决方案就可以避免这些繁琐的过程。

因此,大数据可视化分析软件不完全等同于数据分析,仅仅靠数据可视化是不够的,可以处理大量杂乱数据的健壮的后端对于大多数企业是至关重要的。


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2017-11-10 14:10:51
x谢谢分享
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2017-11-10 20:10:31
谢谢分享
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2017-11-10 20:32:50
这不是废话么?显然的,大数据分析和数据可视化不等同。。。现在的问题是人们找不到好的分析工具和平台,就像Hadoop一样每个公司都弄了一个但是都不晓得怎么派上实际的用处。。。。
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2018-1-9 23:02:42
是的,仅仅好看并不能避免数据浪费
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2018-2-2 20:05:57
非常認同,va軟件不等同數據分析
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