Integrētie dati – vizualizēšanai un izprašanai

Integrētie dati – vizualizēšanai un izprašanai

Dažādi avoti, viena kārtība

Situācijas, kurās noder datu integrācija, var būt dažādas. Viena no tām ir saistīta ar nepieciešamību vienotā sistēmā redzēt informāciju, kas ir uzkrāta atšķirīgos avotos, piemēram, uzņēmumiem apvienojoties, ir svarīgi integrēt arī atsevišķo uzņēmumu datus. Cita situācija ir saistīta ar datu analīzi, piemēram, ja uzņēmums izstrādā biznesa analītikas rīku, ir svarīgi nodrošināt datu plūsmu starp uzņēmuma sistēmām. Šādās situācijās datu masīvu izmēri un sarežģītība var būt šķērslis uzņēmumam iegūt vērtīgu ieskatu no informācijas, kas jau ir tā rīcībā, un integrācija te var palīdzēt. 

Šī pieeja noderēs arī tad, ja tiek izstrādāta lietotne, kas parāda dažādu informāciju par jūsu uzņēmumu: tā filiāļu atrašanās vietas, apgrozījumu, ražošanas noslodzi, preču krājumus, loģistiku. Viens variants būtu veidot vienotu datubāzi, no kuras lietotne atbilstīgi ievadītajiem kritērijiem ņemtu datus un parādītu tos uz ekrāna, tomēr, ja datu masīvi ir lieli, tos apkopot vienā datubāzē var būt sarežģīti un dārgi. Katrs datu formāts konkrētā veidā ir izstrādāts, pamatojoties uz noteiktiem apsvērumiem, un katram no tiem ir savas stiprās puses, kas ļauj labi pildīt to tiešo uzdevumu. Vienotas datubāzes izveide noteiktos gadījumos var sarežģīt tajā apvienoto sistēmu darbību. Savukārt datus no esošajām datubāzēm regulāri kopējot un konvertējot citā datubāzē, notiktu informācijas dublēšanās un datiem būtu grūti sekot reāllaikā. 

Turpretim datu integrācijas risinājums ļauj lietotni veidot tā, lai tā piekļūtu jau esošajām datubāzēm un parādītu tur esošo informāciju atbilstīgi lietotāja pieprasījumam. Šajā gadījumā lietotnes izstrādātājam katram datu avotam ir jāizveido adapteris, kas vienotā formātā ļauj pārveidot dažādos datus, kuri pēc tam tiek apvienoti vienotā virtuālā datubāzē, kuru izmanto lietotne. Šāds risinājums ir ērts arī tādēļ, ka ir salīdzinoši vienkārši pievienot aizvien jaunus datu avotus – atliek vien pieslēgties attiecīgajai datubāzei un izveidot jaunu, piemērotu adapteri. Ja tiktu veidots vienots datu masīvs, katrs jaunais un atšķirīgais datu avots būtu jākopē jau esošajā datubāzē. 

Ir salīdzinoši vienkārši pievienot aizvien jaunus datu avotus

Izstrādājot šādus risinājumus, ir svarīgi jau sākumā noteikt, vai datu plūsma būs vienpusēja vai divpusēja, t. i., vai lietotne no izmantotajiem avotiem datus tikai nolasīs un parādīs vai arī ļaus tos mainīt. Ja lietotne ir statistikas vai vizualizācijas rīks, tad divpusēja datu plūsma nav nepieciešama, taču citās situācijās iespēja rediģēt datu avotus var būt noderīga. 

Darbā ar datiem ļoti svarīga ir arī automatizācija. Tā ne tikai ietaupa laiku, bet arī samazina kļūdu iespējamību – tās var rasties, manuāli pārrakstot, konvertējot vai kopējot datus.

Ieraudzīt nepamanīto

Datu vizualizācija jeb grafiska attēlošana ir tikai viens no neskaitāmajiem veidiem, kā ir iespējams izmantot datu integrācijas sniegtās iespējas. Atbilstīgi īstenota, vizualizācija var kļūt par noderīgu palīgu biznesa lēmumu pieņemšanā dažādās uzņēmuma darbības jomās – arī var ļaut sekot plānu izpildei un ieviest noteiktas korekcijas rīcības plānā. Vizualizācija var atklāt dažādus norišu modeļus, tendences, anomālijas vai ārkārtas situācijas veidā, kādā šāda informācija ir nolasāma arī cilvēkiem bez tehniskām priekšzināšanām par datu ievākšanas un apstrādes metodēm. Turklāt vizuālo atainojumu risinājumu attīstība mūsdienās ļauj datu attēlošanai izmantot krietni daudzpusīgākas pieejas, nevis tikai zīmēt stabiņu vai riņķa diagrammas. 

Ērts risinājums var būt kāda uzņēmuma iekštīklā pieejama vietne vai lietotne, kurā, ievadot noteiktus jautājumus, ir iespējams veidot nepieciešamo vizualizāciju no atbilstīgajiem datu avotiem. Svarīgs termins te ir vizuālā analītika, kas apzīmē rīkus un darbības, kuras lietotājam dod plašāku rocību pašam darboties ar dažādiem datiem un meklēt likumsakarības. Tas ļauj atbrīvoties no tradicionālu analītikas rīku uzliktajiem ierobežojumiem – tikai standarta rādījumu attēlošanas vai atbilžu sniegšanas uz iepriekš ieprogrammētiem vaicājumiem, piemēram, par realizācijas apjomu vai tīmekļa vietnes apmeklējumu. 

Pēc datu iekopēšanas var izvēlēties kādu no diagrammu veidiem

Ja lietotājiem ir brīvība pašiem atlasīt, kombinēt un salīdzināt dažādus datus, šādi var iegūt tādu informāciju, ko standarta rādījumi noslēpj, tomēr, tāpat kā ar citiem rīkiem, šādu vizualizācijas risinājumu veiksmes pamatā ir ne tikai ērti izstrādāts datu pārvaldības panelis, bet arī lietotāja prasmes – šajā gadījumā tās ietver māku apieties ar datiem un izpratni to kombinēšanā. Atkarībā no vaicājuma sarežģītības nepieciešamo informāciju vai nu var iegūt galalietotājs pats, vai arī ir jāņem talkā datu analītiķis. 

„Mūsu pieredze rāda, ka integrētas analītiskas sistēmas izveidē būtiska ir sinerģija starp pētnieku, datu apstrādes speciālistu jeb programmētāju un vizuālistu jeb mākslinieku,” saka SIA TNS Latvia vecākā klientu vadītāja Inta Priedola. „Pētnieka loma ir būtiska, lai datu vizualizācija būtu korekta un sniegtu vajadzīgās atziņas un interpretāciju. Programmētāja loma – nodrošināt spēcīgu algoritmu datu automātiskai apstrādei. Savukārt māksliniekam vizualizācija ir jāpadara viegli uztverama un intuitīvi pārvaldāma.”

Jau gatavie vizualizācijas rīki

Lai veidotu vienkāršāku vizualizāciju, var iztikt bez aprakstītajiem integrācijas risinājumiem un ne vienmēr ir nepieciešami lieli ieguldījumi. Ir pieejami dažādi tiešsaistē balstīti jau gatavi risinājumi, kas datus spēj attēlot. Daļa šādu rīku nodrošina arī animācijas iespēju, kas, savukārt, labāk ļauj ilustrēt konkrēto procesu laika griezumā, un dažādas pakāpes interaktivitāti.

Cilvēkiem ar zināšanām tīmekļa programmēšanā labs resurss ir developers.google.com/chart/, kurā bez maksas ir pieejami dažādi diagrammu veidošanas un datu rīki. Lietotājiem ar mazākām priekšzināšanām noderēs Datawrapper.de: tajā attēlojamos tabulas datus ir iespējams augšupielādēt no attiecīga faila vai iekopēt tieši vietnē, izvēlēties diagrammas veidu – un pārējo izdarīs lietotne pati. Lietotājiem tiek piedāvāta iespēja attēlojumā izmantot krāsas un burtus, kas atbilst viņu uzņēmuma vizuālajai identitātei.

Var ieteikt izmēģināt rīku Raw, kas ir atrodams vietnē raw.densitydesign.org. Tam ir viegli uztverama saskarne, un lietotājam nav nepieciešams pat reģistrēties. Pēc datu iekopēšanas var izvēlēties kādu no 16 diagrammu veidiem, kurus pēc tam var pielāgot savai gaumei un vajadzībām. Ir vērts iepazīt arī rīku plot.ly, kurā veidotās vizualizācijas uztur saikni ar datu avotiem un mainās reizē ar izmaiņām datos. 

Populārs risinājums ir atrodams vietnē public. tableau.com: tas lietotājam ļauj veidot krāšņas un daudzveidīgas diagrammas, tabulas, kartes u. c. veidu grafiskus risinājumus. Vizualizācijai nepieciešamos datus ir iespējams nodot arī tieši no Google Sheets izklājlapu redaktora. Vietnes sadaļā Resources ir pieejami videoformāta pārstāsti par rīka lietošanas iespējām. 

Saistītie raksti


Kontakti

Saziņai:
23300113
Adrese:
Daugavas iela 38-3, Mārupe, LV-2167
Ikmēneša labāko ziņu apkopojums e-pastā:
Seko!