Актуальность и востребованность анализа больших данных с каждым годом растет. Согласно прогнозам, уже в 2025 году объем анализируемых данных возрастет в 40-50 раз по сравнению с текущими показателями. В абсолютном эквиваленте он составит около 5,2 зеттабайт.
Сейчас анализом больших данных в основном заняты крупные корпорации и государственные структуры. Для этого задействовано множество инструментов и целые команды специалистов. И это дает результат. Есть примеры, когда тщательный анализ помог найти и устранить проблемы, стоящие компаниям миллиарды долларов.
Например, финансовая корпорация HSBC смогла избежать мошеннических операций по банковским картам. Результатом стало сохранение более 10 миллиардов долларов.
В скором времени анализы больших данных станут востребованы и в небольших организациях, вплоть до малого бизнеса. Поэтому сейчас встает вопрос о визуализации больших данных и доступных инструментах для этого. Все для того, чтобы один человек мог производить анализ, не нуждаясь в целой команде специалистов.
В этой статье мы разберем, что собой представляют большие данные, зачем их визуализировать, какие сейчас существуют инструменты для визуализации и для чего они применимы.
Что такое большие данные
Данные — это информация о чем-либо, которая представлена в формализованном виде. В таком виде ее удобно передавать, накапливать и анализировать. Но все ли данные являются большими? Очевидно, что нет.
Большими данными называют разнообразную информацию, которая поступает очень быстро, вследствие чего объем накопления постоянно растет.
Отсюда выделим основные свойства, которые характерны для больших данных:
- Объем. Количество поступающей информации — это важный фактор. Именно большой объем придает анализу объективность и позволяет точнее выражать вероятностные события. К большим данным можно отнести объемы от 150 гигабайт в сутки.
- Скорость. Во-первых, скорость приема данных. Во-вторых, скорость обработки поступающей информации. Все данные необходимо обрабатывать быстро, иначе они могут потерять актуальность.
- Разнообразие. Данные могут иметь разную форму — текст, аудио, видео. Также они могут быть структурированными и неструктурированными.
Зачем нужна визуализация данных
Человек не способен самостоятельно анализировать большие данные. Поэтому ему на помощь приходит наука Big Data. Она предоставляет инструменты и методы для анализа огромных массивов данных. Один из важнейших разделов этой науки — интерпретация и визуализация результатов анализа.
Визуализация больших данных — это представление информации в графическом виде, доступном для анализа и интерпретации. Проще говоря, вместо массивов цифр мы получаем графики, карты и диаграммы.
Сейчас визуализация данных в основном представлена в 2D-формате. Например, это может быть классический график с двумя осями или гистограмма. Будущее визуализации — 3D-моделирование и геймификация.
Графическая визуализация данных помогает:
- Проще находить закономерности и взаимосвязи. На графиках легче выделить общие паттерны. Особенно если рассмотреть несколько типов визуализации, применимых к общему стеку данных.
- Обнаружить проблемные и аномальные зоны. Явные провалы и неравномерности четко видны на графиках. Выявляя и устраняя их, можно повышать объективность анализа.
- Упрощать коммуникацию между специалистами. Графики и диаграммы проще воспринимать, а значит, рассказать об идее будет легче. Поэтому квартальные, годовые и другие отчеты представляются на графиках.
- Принимать обоснованные решения. Чем нагляднее представлены данные, тем проще их анализировать, не упуская из вида все нюансы. Поэтому принимаемые решения будут объективнее.
Типы визуализации большого объема данных
Сейчас в аналитике используется более 60 способов для визуализации данных. Рассмотрим самые популярные, удобные и понятные. А также попробуем понять, какие задачи можно решать с их помощью.
- Круговые диаграммы. Представляют собой круги, разделенные на несколько секторов. Помогают наглядно оценить пропорции и процентное соотношение. На круговых диаграммах удобнее рассмотреть несколько факторов, особенно если разница между ними велика. При приблизительно равных значениях (54% и 46%) разницу будет заметить сложнее. Если попытаться уместить в круг много значений, сектора получаются тонкими, что уже неудобно.
- Гистограммы. Данные представлены в виде прямоугольников, высота которых пропорциональна их значениям. В анализе помогают визуализировать, как часто определенные значения попадаются в данном массиве данных.
- Столбчатые диаграммы. Простой и наглядный способ сравнить категорийные данные и отследить динамику изменений.
- Линейные диаграммы. Простой тип графика. Позволяет отследить динамику одного или нескольких показателей.
- Японские свечи. Похож на линейный график, но содержит в себе больше информации. Каждая точка на графике отображает информацию об изменении параметра за определенное время. Данный график популярен на финансовом рынке. Он позволяет анализировать текущую ситуацию и определять соотношение спроса/предложения.
- Дашборды. Объединяют множество видов отображения информации с целью получения полной картины. Удобен для презентаций и ведения крупных проектов.
- Диаграммы рассеивания. Позволяют оценить корреляцию между двумя переменными.
- Диаграммы размаха. Используются в статистике, помогают компактно отобразить одномерное распределение вероятностей.
- Тепловые матрицы. Применяются для многомерного анализа данных и выявления корреляций.
- Пузырьковые диаграммы. Позволяют отобразить трехмерные данные в двумерном пространстве. Размер пузыря служит дополнительной мерой, как бы заменяя ось Z.
Это лишь небольшая часть видов графической визуализации данных. Такой большой выбор способов отображения позволяет для каждого случая подобрать подходящий вид, что упрощает анализ.
Инструменты визуализации данных
Инструмент визуализации данных — это программа, которая из представленных данных создает визуальный контент: графики, диаграммы, таблицы, дашборды и т.п. Программное обеспечение значительно упрощает и ускоряет работу с большими данными.
Сложность заключается в том, чтобы выбрать подходящий инструмент для конкретного случая. Сейчас как в свободном, так и в платном доступе есть различные программы. Одни отличаются простым интерфейсом, но не подходят для сложных задач. Другие сложны в освоении. Идеального инструмента пока не придумали. Но есть достаточно универсальные, которые удовлетворяют большинство запросов.
Например:
- Tableau. Отличный инструмент. Доступен в бесплатной и платной версии, поддерживает работу с различными типами файлов — Excel, XML, SQL и многими другими. Оснащен мощной функциональностью для визуализации больших данных.
- Google Data Studio. Бесплатный, отлично работает в связке с другими гугл-сервисами и рядом сторонних платформ, в их числе с Яндексом. Этот инструмент обладает хорошим набором функций для визуализации.
- Plotly. Платный сервис. Позволяет создавать очень подробные и красивые графики, диаграммы. Создаваемые визуализации интерактивны и позволяют работать с ними команде от 5 до 10 человек.
- Visme. Платформа, объединяющая бизнес-аналитику и интерактивный дизайн. Имеет широкий набор инструментов для создания графиков и диаграмм. Визуализация, созданная в Visme, легко интегрируется в любые проекты: презентации, отчеты и т.п.
- Datapine. Универсальный инструмент для аналитики и визуализации. Сочетает широкую функциональность и интуитивно понятный интерфейс, поэтому сервисом удобно пользоваться как профессионалам, так и новичкам.
Это лишь капля в море среди доступных сегодня инструментов для визуализации больших данных.
Заключение
В заключение отметим основные тезисы, касающиеся визуализации больших данных:
- Большие данные — это разнообразная информация, поступающая очень быстро и в огромных объемах.
- Анализом больших данных занимается наука Big Data.
- Визуализация больших данных представляет информацию наглядно, упрощая ее аналитику.
- Способов представления данных существует множество, от простых двухосевых графиков до более сложных видов, например метода «японские свечи».
