Wie können Sie Datenvisualisierungen und -berichte für die Vorhersage von Daten mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit entwerfen?

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Datenvorhersage ist der Prozess der Verwendung historischer und aktueller Daten, um zukünftige Ergebnisse oder Trends vorherzusagen. Es kann für verschiedene Zwecke nützlich sein, z. B. zur Optimierung von Geschäftsabläufen, zur Verbesserung des Kundenerlebnisses oder zur Erkennung von Anomalien. Die Datenvorhersage stellt jedoch auch einige Herausforderungen für das Data Engineering dar, insbesondere wenn es sich um Daten mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit handelt. Umfangreiche Daten beziehen sich auf große Datenmengen, die gespeichert, verarbeitet und analysiert werden müssen. High-Velocity-Daten beziehen sich auf sich schnell ändernde oder streamende Daten, die in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erfasst, erfasst und verarbeitet werden müssen. Wie können Sie Datenvisualisierungen und -berichte für die Vorhersage von Daten mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit entwerfen? Hier sind einige Tipps und Best Practices, die Ihnen dabei helfen.

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1 Wählen Sie die richtigen Werkzeuge

Der erste Schritt besteht darin, die richtigen Tools für Ihre Datenvisualisierungs- und Berichtsanforderungen auszuwählen. Sie benötigen Tools, die mit dem Umfang und der Geschwindigkeit Ihrer Daten umgehen können und gleichzeitig die Funktionalität und Flexibilität bieten, die Sie benötigen. Möglicherweise benötigen Sie beispielsweise Tools, die eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen, Datentransformationen und -aggregationen durchführen, Machine Learning-Modelle anwenden und interaktive und dynamische Visualisierungen und Berichte generieren können. Einige Beispiele für Tools, die die Vorhersage von Daten mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit unterstützen können, sind Apache Spark, Apache Kafka, TensorFlow, D3.js und Tableau.

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Anil Sharma

Vice President Finance at Capgemini
(bearbeitet)
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Data tool selection also depends on the use, while we need robust and flexible tools, but when it comes to presenting the story less is more. Remember the CEO CFO COO time is at a premium, so you need to start with the big picture / executive summary and that summary should have maneuverability to deep dive topics. Graphs and reports are only useful if they serve the purpose, so we should avoid losing the story and substance in pursuit of optics. Therefore, depending on topics, sometimes a simple excel can serve the purpose and sometimes we would need more advance tools like Power BI or SAC

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Sam Ade, M.Sc, CSM

BI Engineering/Data Analysis/Strategist/Scrum Master
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The main aim, is to understand the problem you are trying to solve and display a clear pointers to the solutions the customer is looking for. And as stated above the functionality and flexibility is very important to the viewers engagement of the viz that has been developed.

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2 Definieren Sie den Zweck und die Zielgruppe

Der zweite Schritt besteht darin, den Zweck und die Zielgruppe Ihrer Datenvisualisierung und -berichterstattung zu definieren. Sie müssen wissen, was Sie kommunizieren möchten, warum Sie es kommunizieren möchten und an wen Sie es kommunizieren möchten. Auf diese Weise können Sie entscheiden, welche Art von Datenvisualisierung und -bericht Sie benötigen, welchen Detaillierungsgrad und welche Komplexität Sie benötigen und welches Format und welchen Stil Sie benötigen. Wenn Sie z. B. die Genauigkeit und Leistung Ihres Vorhersagemodells an ein technisches Publikum kommunizieren möchten, benötigen Sie möglicherweise ein Dashboard, das Metriken, Diagramme und Codeausschnitte anzeigt. Wenn Sie die Erkenntnisse und Empfehlungen aus Ihrem Vorhersagemodell an ein Geschäftspublikum weitergeben möchten, benötigen Sie möglicherweise einen Bericht, der die wichtigsten Ergebnisse, Erzählungen und Aktionen enthält.

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Anil Sharma

Vice President Finance at Capgemini
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Along with purpose and audience, the data should be helpful to outline 'what next'. The data should provide actionable insights, the goal should be to convert data into information, information into insights, and these insights should assists into decisions and actions.

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Sandy Yang

Innovative Finance Leader
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Before you start designing your data visualizations and reports, it's important to define their purpose and audience. What do you want to communicate with your visualizations and reports? Who is your target audience? Once you have a good understanding of your purpose and audience, you can start to design your data visualizations and reports accordingly.

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3 Design für Klarheit und Einfachheit

Der dritte Schritt besteht darin, Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht so zu gestalten, dass sie klar und einfach sind. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Datenvisualisierung und Ihr Bericht Ihre Botschaft effektiv vermitteln können, ohne Ihr Publikum zu überfordern oder zu verwirren. Sie müssen einige Grundprinzipien der Datenvisualisierung und des Berichtsentwurfs befolgen, z. B. die Auswahl des richtigen Diagrammtyps, die Verwendung geeigneter Farben und Beschriftungen, die Vermeidung von Unordnung und Rauschen, die Hervorhebung der wichtigsten Punkte sowie die Bereitstellung von Kontext und Erklärungen. Sie müssen auch die Interaktivität und Reaktionsfähigkeit Ihrer Datenvisualisierung und Ihres Berichts berücksichtigen, z. B. die Aktivierung von Filtern, Drilldowns und Zooms sowie die Anpassung an verschiedene Bildschirmgrößen und Geräte.

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Sandy Yang

Innovative Finance Leader
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Your data visualizations and reports should be clear and easy to understand, even for non-technical audiences. Avoid using too much jargon or complex visuals. Instead, focus on using simple and straightforward language and visuals that tell a clear story.

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4 Testen und iterieren

Der vierte Schritt besteht darin, Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht zu testen und zu iterieren. Sie müssen Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht auf der Grundlage Ihres Zwecks und Ihrer Zielgruppe sowie der Qualität und Genauigkeit Ihrer Daten und Ihres Vorhersagemodells bewerten. Sie müssen Feedback von Ihren Stakeholdern, Benutzern und Kollegen sammeln und es verwenden, um Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht zu verbessern. Sie müssen Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht auf Fehler, Inkonsistenzen oder Lücken überprüfen und diese beheben. Außerdem müssen Sie Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht regelmäßig überwachen und aktualisieren, da sich Ihre Daten und Ihr Vorhersagemodell im Laufe der Zeit ändern können.

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Sandy Yang

Innovative Finance Leader
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Once you have created a draft of your data visualizations and reports, it's important to test them with your target audience. Get their feedback and make changes as needed. This will help you to ensure that your data visualizations and reports are effective and easy to understand.

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5 Dokumentieren und teilen

Der letzte Schritt besteht darin, Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht zu dokumentieren und zu teilen. Sie müssen eine ausreichende Dokumentation für Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht bereitstellen, z. B. die Datenquellen, die Datenverarbeitungsschritte, das Vorhersagemodell, die Visualisierungs- und Berichtstools sowie die Annahmen und Einschränkungen. Sie müssen Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht auch mit Ihrer Zielgruppe teilen und sicherstellen, dass sie darauf zugreifen, sie anzeigen und verstehen kann. Möglicherweise müssen Sie verschiedene Kanäle und Formate verwenden, um Ihre Datenvisualisierung und Ihren Bericht freizugeben, z. B. Web, Mobilgeräte, E-Mail oder PDF.

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Sandy Yang

Innovative Finance Leader
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Once you are satisfied with your data visualizations and reports, you need to document and share them with others. This may involve creating user guides, writing blog posts, or giving presentations. It's also important to make your data visualizations and reports accessible to your target audience. This may involve publishing them on a website or sharing them through a cloud storage service.

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6 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Bereich, in dem Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse geteilt werden können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?

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Sandy Yang

Innovative Finance Leader
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1.Performance: Make sure that your data visualizations and reports can handle large datasets and render quickly. 2.Scalability: Your data visualizations and reports should be scalable so that they can handle future growth in data volume and velocity. 3. Real-time updates: If you need to update your data visualizations and reports in real time, you will need to choose a tool that supports this functionality.

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1 Wählen Sie die richtigen Werkzeuge

2 Definieren Sie den Zweck und die Zielgruppe

3 Design für Klarheit und Einfachheit

4 Testen und iterieren

5 Dokumentieren und teilen

6 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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