Introduktion til bedste datavisualiseringsværktøjer

I dag beskæftiger vi os med store mængder data, det er nødvendigt at forstå vigtigheden af ​​disse data og komme videre med opgraderingsværktøjet for at tage kloge beslutninger i fremtiden. For at visualisere disse data fremkommer behovet for datavisualiseringsværktøjer. De får en bruger til at få indsigt i den rigtige præsentation. Datavisualiseringsværktøjer er beregnet til design og analyse gennem elementer som mønstre, dashboards, kort, diagrammer. I denne artikel introducerer vi nogle top visualiseringsværktøjer på markedet med det formål at præsentere i henhold til brugerens krav. Et meget godt BI-værktøj skal have kapacitet til at analysere og forstå de genererede rapporter som en selvbetjeningsanalyse. Dashboards viser analyseprocessen effektivt.

Typer af datavisualiseringsværktøjer

Her kommer de mest BI-værktøjer på de nuværende markeder. Blandt disse er de tre værktøjer, nemlig Tableau, Microsoft Power BI og Qlik, de førende værktøjer i Gartner Magic Quadrant. Følgende er listen over mest populære gratis datavisualiseringsværktøjer blandt organisationer.

  1. Tableau
  2. Microsoft Power BI
  3. Sisence
  4. Zoho-rapporter
  5. Jupyter
  6. Google diagrammer
  7. Infogram
  8. Plotly
  9. Qlik View
  10. Klipfolio
  11. Visme
  12. Adaptiv opdagelse
  13. Watson Analytics
  14. Domo
  15. Høje diagrammer

Lad os se betydningen af ​​de individuelle datavisualiseringsværktøjer i detaljer-

1. Tableau: De betragtes ofte som et stærkt værktøj til forretningsundersøgelse. Det giver os mulighed for at håndtere omfattende og enorme datasæt, der bruges inden for områder som kunstig intelligens, maskinindlæring, forretningsinformation, og de har et kundeforbindelse omkring mange it-organisationer på grund af deres enkelhed i at løse dataproblemerne. Tableau hjælper med at importere alle størrelser af data og administrere metadata. Dataene trækkes fra forskellige kilder på forskellige platforme. Og disse data er forbundet via tableau desktop. Disse data offentliggøres på tableau-serveren. Tablålæseren hjælper brugeren med at læse og se filen. Tableau har et enormt antal datakonnektorer og tilbyder et stort fællesskab af brugere.

2. Microsoft Power BI: Power BI har evnen til at oprette et personlig dashboard med brugervenlige platforme. Det understøtter og importerer data fra forskellige kilder og indlejringer med diagrammer, kort, tabeller for at gøre bedre visualiseringer. Power BI bruger R-sprog til bedre visualiseringer også som skyfunktioner til gearing på skrivebordet. Lagringskapaciteten er begrænset til 10 GB skyopbevaring. Power BI hjælper med at offentliggøre data online for samarbejdspartnerne.

3. Sisence: Det er en open source licenseret business intelligence-software, der gør data meget nemme at fungere som en selvbetjening. Sisence gør data meget interaktive og opretter forbindelse til de forskellige datakilder, der sættes i et oplagringssted for let adgang fra dashboards. Denne realtidsdatavisualisering giver klar indsigt i en bestemt organisation. De har enkle brugervenlige træk og slip med god interaktiv grafik, diagrammer og visualiseringer. Sisense blev valgt for sin lette installation og gode dataeksportinterval.

4. Zoho-rapporter: Det er et BI-analyseværktøj, der blev grundlagt i 1996 med gratis service for to brugere, der gør det muligt at oprette Adhoc-rapporter og giver rapporteringsmuligheder som deling, mailplanlægning, oversigtsvisninger, pivottabeller med en meget sikker platform. Dette værktøj er af primær betydning for appudviklere og ISV'er. De har intuitive visualiseringer for at have stor indsigt. Zoho-rapporter eller Zoho-analyse er en online rapportering med forskellige funktioner som blanding og fusionering af realtidssamarbejde og har høje sikre SSL-forbindelser. Deres funktioner inkluderer gode økonomiske rapporter, planlagte rapporter, streaminganalyse.

5. Jupyter: Jupyter er en open source-webapplikation, der i vid udstrækning bruges til at dele kildekoder og dokumenter og udføres individuelt. De er interaktiv 3D-visualisering, der vides at være et praktisk værktøj med understøttende GUI-værktøjssæt. Jupyter er kraftig let, delbar at arbejde i det samme miljø som de fleste datavidensprojekter udfører visualisering på denne IDE. De betragtes som højere sammenlignet med andre standardværktøjer. Jupyter har fleksibel udgivelse til brugerne i pdf, dashboards (plotly's), Html.

6. Google-diagrammer: Det er en open-source, der tillader datavisualisering på webstedet. Det er gratis og bruges fuldstændigt til kommercielle og uddannelsesmæssige formål med et rigt sæt gallerifunktioner. Det er en webtjeneste med forskellige typer diagrammer som cirkeldiagrammer, bobeldiagrammer, linje, område, scatterdiagrammer. Alle disse diagrammer kan tage enten statiske data eller fra databaser. De betragtes som et JavaScript-bibliotek og har API-pakker. Denne API integrerer en graf på et SVG-lærred, der har høj definition af klarhed. Disse Google-diagrammer bruges til forretningsbehov, økonomiske rapporter, statistiske webstedsrapporter. Deres arbejdstrin tager HTML-fil med JavaScript til indlejring af diagrammerne, i mellemtiden udfører den AJAX-anmodning og indstiller til SVG, til sidst importerer Html-filerne lærredet til websiden.

7. Infogram: Infogram er udviklet til forretningsstrategier med gratis betalte formål og kendt for at være det bedste infografiske værktøj til at håndtere komplekse data. Dette værktøj bygger glatte rapporter, infografik, en personsøgere med det færdige skabelondesign. Infogram kræver ikke koder at arbejde med, dens driftsstruktur giver en bruger mulighed for at spare en masse tid. Infogram repræsenterer visuelt data med en række muligheder, formater og danner en meget pålidelig platform, arbejdsgrænsefladen er dynamisk. Deres visualiseringsindhold griber fat i seerne, og de fungerer med den hensigt at fremstille og opdage nye fakta og outliers.

8. Plotly: Det er et interaktivt og open source visualiseringsværktøj med få linjer med kode at skrive og specifikt, de er et Python-kortbibliotek. Plotly er farverigt med open source script, som det er let at ændre den gang og derefter. Deres objekter udgør datakomponenter og layoutkomponenter. Plot-produkter tillader API-indpakning på højt niveau for at spare tid. Grundlæggende teknisk giver online grafering, statistiske værktøjer med brugervenligt interaktivt pythonbibliotek. Plotly er bygget på plotly.js et JavaScript-bibliotek. Alle disse grafer og diagrammer med enestående visualiseringer vil være helt interaktive til præsentationer. Dette python-bibliotek anvender deklarativ programmering med en komplet ramme for implementering.

9. Qlik-visning: Det er en kraftfuld opdagelsesplatform for Business Intelligence oprettet til analytiske applikationer. Det er et betalt forespørgselsbaseret værktøj med in-memory-applikationen. De kræver ingen faglige udviklingsevner for at opbygge en analytisk applikation. De har fordele som fleksible diagrammer, bedre kontrol med transformation, implementeringsperioden er meget mindre. En qlik-visning kan optage data fra flere kilder for at gøre dybere indsigt for at tackle forretningsudfordringer. En qlik-visning fremmer for at gøre brugere de rigtige beslutninger, og det er let at få adgang til. Det gør det muligt at analysere og adskille datatilknytningen og uønskede data (filtrering udført af et brugerønske). Det er et produktopdagelsesprodukt og lader brugeren redigere søgningen og opbygge den egen applikation, så den passer til behovene.

10. Klipfolio: Dette værktøj er beriget i dashboards-platformen og er nyttigt i det virkelige liv. Det kan tilpasses til alle størrelser i virksomheden til at manipulere komplekse data ved hjælp af datamaskiner. Det opretter forbindelse til flere kilder, og det er meget enkelt at skifte mellem dem. Klipfolio er fleksibel nok til at integrere tredjepartsvisualisering i sine egne dashboards. Kilpfolio er forbundet med Google Analytics, twitter og Datawarehouse.

11. Visme: Det er et værktøj til at skabe Infographics med gratis at bruge designværktøjet som en del af den visuelle udvikling. Deres funktion er den mest attraktive fordel ved at skabe præsentationer til oprettelse af indhold. Visme-indhold offentliggøres og deles overalt og har 1000 indbyggede skabeloner og grafik. Visme finder en integration af data i Microsoft-applikationen.

12. Adaptive Discovery: Værktøjet Adaptive insights gør det muligt at identificere de problemer, der opdages på interaktiv øvelse. Det er specifikt designet til korrekt beslutningstagning i virksomheden. De oprettes for at analysere virksomhedens økonomiske data til performance management og planlægningsprocessen. Disse værktøjer til datavisualisering er kraften i betjeningspaneler til selvbetjening (diagrammer, søjler er lette at navigere og lette at overvåge afvigelserne). De har kaliber til at udføre beregninger og vise dem som en kontekstuel, vigtigst af alt kræves ingen kode. Administrerer økonomiske behov og gør let samarbejde og deling.

13. Høje diagrammer: Dette værktøj er meget nyttigt i interaktive visualiseringer til websider. Dens gratis version hjælper ikke-kommercielle brugere. Softwaren med høje diagrammer har forskellige diagramtyper og kombinerer endda flere diagrammer til enkelt.

14. Watson Analytics: IBM frigav disse analyser til statistiske procedurer og planlagt at bruges til ikke-kommercielle formål. Visualiserer ustruktureret indhold ved at opdage nye mønstre, automatiserer forudsigelse og indsigt i de tilgængelige data og bruger naturlige sprog til kommunikation med dataene. Dets funktioner inkluderer at registrere mønstre hurtigere, datapræsentation udføres med de forberedte skabeloner med alt i et klik. Med kundetilfredshedsalgoritmer kan vi samle anmeldelser og feedback på tværs af sociale medier.

15. Domo: Dette skybaserede dashboardværktøj giver os mulighed for at identificere indsigt og dele forretningshistorierne i realtid. Kommunikationen foregår via underretninger, beskeder for at opdatere eller ændre datasættene. Vigtigere er det, at de har datastik og 350 streams.

Konklusion

I denne artikel stødte vi på forskellige datavisualiseringsværktøjer i Business Intelligence. Før du vælger det rigtige værktøj, anbefales det at undersøge deres funktioner og andre tilgængelige muligheder. Da vi konkluderer, bruges dette visualiseringsværktøj effektivt til analytisk indsigt og har gode designværktøjer og databehandling.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til bedste datavisualiseringsværktøjer. Her diskuterer og forklarede vi de 15 forskellige værktøjer til datavisualisering. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere-

  1. Hvad er datavisualisering
  2. Datavisualisering med tableau
  3. Big Data Analytics-værktøjer
  4. Datavarehouse værktøjer

Kategori:

Big Data