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This article is an overseas article related to data visualization.
<CIO INSIGHT>
Guest Author
Articles dated April 15, 2015
How Data Visualization Tells the Story of Data
Data Visualization Analysts understand the growing data that impacts the company and provide directions to make data useful.
What does your data look like?
In the era of Big Data, we can get information from a number of sources. Many data, such as structured data derived from relational databases, fairly structured data from various types of documents, lightweight data structures stored in JSON, data from Twitter or Facebook status messages, data from smartphones or other sensors exist. Natural processing processes such as Hadoop or big data stores are also providing devices for log data and media data such as audio, video, and voice.
So the biggest question is, “What does your data look like?”
Most organizations’ data contained in a database or data stream is opaque. The human head will give up the numbering if it goes over ten. Even if the spreadsheet helps, there is a clear upper bound for understanding it.
As a result, data visualization analysts have emerged. Data visualization is often seen as a derivative of the user experience, but in fact it should be seen as the main player in the data science team. The role of a visualization analyst is to visualize the vast amount of information a company needs, such as graphs, charts, maps, or similar types of infographics. Data visualization Analysts’ position is important because they are increasingly interested in creating dynamic infographics using fully interactive and vivid data.
Data visualization analysts have rare skills. They need to understand the analysis to derive meaningful results using a variety of data from a variety of sources, and to use the tools used to analyze them appropriately. They must also have sophisticated programming skills to design interactive applications. Not only does it have a good sense of visual and user interface design, but it also requires the ability to talk with a small number of words and pictures.
Commercial visualization software, such as Tabrobo, helps visualization analysts by providing a variety of tools suitable for SQL databases. These tools will probably be less useful in NoSQL or similar databases. To do this, a JavaScript library like d3.org, Raphael.js, visus.org, Google charts, and APLs helps you create charts, graphs, timelines, maps, and more. Most of them currently use HTML5, JavaScript, and SVG, which are the current browser standards.
이들 중 몇 개는 그 자체로 특효약이라고 할수 있다. 그러나 시각화 분석가의 가장 핵심적인 강점 중 하나는 그 혹은 그녀가 사용하는 도구와 상관없이 현상황에 중요한 데이터에 대하여 이해하고, 효율적으로 데이터를 이용하여 말할 수 있는 능력이다. 이것은 또한 시각화 분석가 경영적인 생각, 현실, 또한 데이터 분석의 기술적인 영역을 알고 있으며, 이 두 가지 영역 사이에서 의사소통을 할 수 있다는 것에 있다. 이 분석가 역할은 C-suite의 부속물로 여겨져야 한다. 그들에 의해 구성된 프레젠테이션은 확실한 차별점을 마련할 수 있을 것이다.
앞서서 제시한 분석가의 경우 상대적으로 희소하다. 훌륭한 시각화 분석가를 발전시키기 위해서는 UX적인 강력한 기술을 보유하고 있는 사람을 찾아 그들을 회사의 데이터 과학자와 데이터 과학 팀의 일원으로 일하게 하는 것이다. 또한, 데이터 과학 측면에서 곧바로 얻을 수도 있다. 그러나 강력한 분석 기술을 가지고 있는 일반 사람의 경우 UX 사람들이 일찍이 배웠던 스토리텔링이나 프레젠테이션 기술에 있어서 그 역량이 부족할 수 있다.
유사하게, 만약 당신이 개인적으로 데이터 시각화 분석가에 관심을 가지고 있다면, 이 분야에서는 필수적으로 친숙해져야 하고 전제조건처럼 여겨지는 Pentaho, Alteryx, R programming language와 같은 앞에서 묘사된 다양한 도구를 이용하는 것에서부터 시작하는 것이 도움이 될 것이다. 이러한 것들은 통계적인 측면에 있어서는 강력하지만 시각화적 역량은 상당히 약하다.
Data visualization analysts are essential for modern companies, where data science is becoming increasingly important. They understand the data coming from inside and outside the company, give you a way to make your data meaningful without specialized knowledge, and help you use the most important and useful things that your company has.
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