Blog

6 phút đọc

Giới thiệu khái quát Visual Analytics cực hấp dẫn

Chúng ta đang ở trong một thế giới mà cụm từ “visual analytics” không còn xa lạ với nhiều người. Một lượng dữ liệu đáng kể đang được sử dụng hàng ngày. Thêm vào đó càng ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra. Trong thập kỷ qua, đã có sự cải tiến đáng kể trong việc tạo, thu thập và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, sự cải tiến của các thiết bị lưu trữ dữ liệu đã tác động đến cách con người xử lý thông tin.

Hầu như trong mọi hoạt động kinh doanh, chính trị hoặc cá nhân, mọi ngành nghề đều có một lượng lớn dữ liệu. Điều đó tác động đến khả năng lưu trữ, quản lý cũng như xử lý dữ liệu của doanh nghiệp. Đưa ra hàng loạt rủi ro rò rỉ thông tin khi trích xuất, quản lý. Tuy nhiên, dữ liệu thu thập được là dữ liệu thô, do đó bản thân nó không có giá trị. Cho đến khi bạn có thể trích xuất thông tin trong đó.

Visual Analytics là gì?

Visual Analytics – Phân tích trực quan là ngành khoa học về lý luận phân tích. Được thực hiện bằng các giao diện hình ảnh trực quan. Song song đó, đây là phần mềm có thể giải quyết các vấn đề với độ phức tạp cao. Đối với dữ liệu lớn và cần có sự kết nối chặt chẽ giữa dữ liệu và tư duy phân tích của con người. Giúp cá nhân/doanh nghiệp nâng cao sự phát triển công nghệ trong tương tác phân tích, chuyển đổi dữ liệu, suy luận, chuyển đổi công nghệ, báo cáo phân tích trực quan hóa và tính toán.

Là công cụ dễ dàng áp dụng các kỹ thuật phổ biến, hiện đại. Qua đó, giúp nâng cao khả năng diễn đạt thông tin của con người. Các phương pháp được xây dựng dựa trên khái niệm quan điểm, thiết kế và nhận thức chung. Bên cạnh đó, tư duy phân tích sẽ cung cấp lý luận tiền đề, con người có thể tạo ra các công nghệ phân tích hình ảnh, rủi ro, các biện pháp phòng ngừa và giải pháp xử lý dữ liệu. Nhiệm vụ của nhà phân tích là tập trung vào lập luận phân tích. Từ cả giả định và bằng chứng sẽ đưa ra kết quả là phán đoán của con người.

Vì sao doanh nghiệp cần công cụ phân tích trực quan?

Ưu điểm của Visual Analytics là kết nối đa lĩnh vực cộng đồng khoa học – kỹ thuật với nhau. Ví dụ: Trực quan hóa thông tin, Thiết kế tương tác, Khoa học máy tính,… Làm việc trong mọi lĩnh vực dẫn đến việc tập trung vào các khía cạnh thực tế. Hơn nữa, lý thuyết của người dùng khác nhau khiến bạn có nhiều góc nhìn khi đối mặt vấn đề. Từ đó, các giải pháp hiệu quả hơn sẽ ra đời trong thế giới thực Công nghệ thông tin.

Mục tiêu của phân tích trực quan

Phân tích dữ liệu trực quan gồm trực quan hóa tương tác và kỹ thuật phân tích tự động. Để lý luận, hiểu và ra quyết định hiệu quả trên các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Mục tiêu ở lĩnh vực phân tích này là phát triển công cụ và kỹ thuật cho các cá nhân thực hiện các tác vụ sau:

• Khám phá những điều bất ngờ và xác định những điều mong đợi.
• Đưa ra đánh giá hợp lý, kịp thời và dễ hiểu.
• Truyền đạt các đánh giá hoạt động một cách đầy đủ.
• Tìm kiếm và tổng hợp những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu lớn

Lợi ích của phân tích trực quan

Các doanh nghiệp đang triển khai các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu với tần suất tăng dần. Giúp tăng khả năng quản lý dữ liệu và cải thiện quy trình ra quyết định kinh doanh. Một số lợi ích chính của việc trực quan hóa trong phân tích dữ liệu bao gồm:

• Cải thiện khả năng tìm kiếm dữ liệu và phân tích dữ liệu và giảm thiểu chi phí tổng thể
• Nhanh hơn và hiểu rõ hơn về dữ liệu để ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn
• Tiêu thụ khối lượng dữ liệu lớn hơn trong thời gian ngắn hơn, giúp cải thiện hiệu quả hoạt động
• Phát hiện sớm các xu hướng, ngoại lệ và mối tương quan bị bỏ qua giữa các tập dữ liệu, điều này có thể dẫn đến lợi thế cạnh tranh
• Phản hồi tức thì và cập nhật thời gian thực, giúp dữ liệu luôn cập nhật và chính xác

Với bài viết trên, hy vọng bạn có thể nắm được các nội dung khái quát Visual Analytics. Truy cập website Mastering Data Analytics để nhận thông tin các khóa học mới nhất. Nếu thắc mắc về các dịch vụ của chúng tôi, vui lòng inbox Fanpage Mastering Data Analytics hoặc hotline 0899 093 368 để được tư vấn và giải đáp thắc mắc miễn phí nhé

Chia sẻ bài viết