gids voor Big Data visualisatie

Big data visualisatie is het proces van het weergeven van grote sets ongestructureerde gegevenspunten met behulp van grafieken of diagrammen. Je kunt visualisatietechnieken voor big data gebruiken om grote gegevenssets of ruwe gegevens begrijpelijker te maken en om het eenvoudiger te maken om conclusies te trekken.

Heb je wel eens gehoord: “Een beeld zegt meer dan duizend woorden” ? Nou, dit is zeker het geval als het aankomt op visualisatie van grote gegevens.

We gaan kijken naar een aantal toepassingen en voordelen van visualisatie van big data, een aantal van de meest gebruikte visualisatietechnieken voor big data, waarom is datavisualisatie belangrijk voor industrieën, en hoe ze ervan profiteren.

Piktochart is een intuïtieve tool waarmee merkstijlen, datavisualisatie en online samenwerking eenvoudig kunnen worden aangepast. Het biedt professioneel ontworpen sjablonen om verslagen, presentaties, brochures en meer te maken. Ga gratis aan de slag.

Big data visualisatie wordt veel gebruikt binnen een grote verscheidenheid aan organisaties en kan veel voordelen opleveren.

Grote gegevenssets kunnen in hun ruwe vorm moeilijk te begrijpen zijn. In feite is het bij het omgaan met grote gegevens vaak onmogelijk om een volledige dataset op een monitor te bekijken.

Big data visualisatie kan het makkelijker maken om grote hoeveelheden ruwe gegevens te bekijken door ze weer te geven op een manier die gemakkelijk te lezen en te begrijpen is, zodat de gebruiker de puntjes aan elkaar kan knopen van de gegevens.

Big Data visualisatie geeft op een eenvoudig te begrijpen manier complexe gegevens en sets weer, zonder dat het ten koste gaat van de nauwkeurigheid. Hierdoor kunnen gebruikers nauwkeurige en betrouwbare conclusies trekken uit de gegevens, die het besluitvormingsproces voor betrokkenen ondersteunen en waar men op kan vertrouwen.

Big data wordt vaak opgeslagen in een ongestructureerd gegevensformaat of in tabelvorm in een programma zoals pandas DataFrame. Het kan verschillende gegevensbronnen combineren, waaronder tekst, afbeeldingen, audio en video. Dit kan het moeilijk maken om de verschillende soorten grote hoeveelheden gegevens met elkaar te vergelijken om patronen en verbanden vast te stellen.

Door gebruik te maken van visualisatie van big data kun je ongelijksoortige gegevensbronnen in één geheel lezen en begrijpen en kun je gegevenssets verkennen zodat analisten gemakkelijker verbanden tussen gebeurtenissen in verschillende soorten gegevens kunnen vaststellen.

Big data visualisatie tools werken vaak in real-time, waarbij gegevens snel na het genereren worden verzameld, verfijnd en gepresenteerd. Dit betekent dat elke gebruiker die big data visualisatie tools gebruikt actuele en relevante gegevens ontvangt, zodat hij goed geïnformeerde beslissingen kan nemen en snel kan reageren op veranderingen.

Een van de belangrijkste toepassingen van big data is het informeren bij zakelijke beslissingen. Dit kan moeilijk zijn als je met grote hoeveelheden gegevens werkt, aangezien het lastig kan zijn om patronen te herkennen in regels logge tekst en getallen.

Visualisatie van Big Data kan helpen om eerder verborgen patronen, kennis en informatie naar de voorgrond te brengen, zodat besluitvormers en gegevensanalisten goed geïnformeerde zakelijke beslissingen kunnen nemen, dankzij een duidelijker beeld van de gegevens.

Lijngrafieken of taartdiagrammen kunnen bijvoorbeeld trends en patronen in complexe datasets duidelijk weergeven en uitschieters en afwijkingen markeren.

Big data visualisatie maakt het niet alleen makkelijker om datasets te begrijpen en te analyseren, maar ook om ze aan anderen te presenteren.

Het is gemakkelijk om patronen en trends te identificeren wanneer gegevens worden gevisualiseerd, waardoor het eenvoudiger wordt om bepaalde zakelijke beslissingen voor leidinggevenden of externe belanghebbenden te beargumenteren. Dit geldt vooral voor de minder technisch onderlegde mensen die geen toegang hebben tot hun e-mail of moeten vragen “wat is een API”?

Met visualisatietools voor big data kun je grote datasets op één plek verzamelen, zodat je ze gemakkelijker kunt vergelijken. Je kunt verschillende grafieken en andere gegevens in simpel leesbare dashboards weergeven, zodat gebruikers op vlugge wijze historische gegevens kunnen vergelijken.

Ook is het gemakkelijker om grote gegevens te delen als je ze hebt gevisualiseerd. Je kunt eenvoudig grafieken en andere visuele gegevensweergave in verslagen, e-mails of presentaties plaatsen en deze vervolgens binnen de organisatie of met externe partners delen.

Er zijn vele soorten datavisualisatie, met een aantal verschillende voordelen voor bedrijven, waarbij sommige nieuwe visualisatietechnieken geschikter zijn voor bepaalde gegevens dan andere.

Een computer- en gegevenswetenschapper kan bijvoorbeeld kiezen tussen een cirkel- of staafdiagram voor gegevensanalyse. Als je big data analytics omtrent locaties wilt bekijken, moet de gebruiker het gebruik van interactieve heat maps of mogelijk draaitabellen overwegen.

In dit artikel verkennen we de 10 soorten voorbeelden van big data visualisatie die je kunnen helpen bepalen welk type het makkelijkst is om toe te passen.

Je kunt de grafiekenmaker van Piktochart uittesten door eenvoudigweg een gratis account aan te maken. Het heeft een gestroomlijnd uiterlijk met een tool waarmee je het eenvoudig kunt aanpassen aan je merk branding, zodat je gegevens creatief en nauwkeurig worden weergegeven.

Grafieken behoren tot de meest gebruikte methoden om gegevens te visualiseren.

• Lijn

Lijndiagrammen tonen gegevens met, zoals altijd, een vaste waarde op de ene as en een variabele op de andere as, zoals omzet. Deze grafieken tonen het verband tussen de twee waarden, bijvoorbeeld of de inkomsten in de loop van de tijd zijn gestegen of gedaald.

• Taart

Taartdiagrammen zijn een grafische vorm die wordt gebruikt om gegevenswaarden weer te geven als deel van de hele dataset. Ze zijn een goede manier om de relatieve grootte van verschillende hiërarchische gegevens weer te geven en trends te benadrukken.

• Staaf

Staafdiagrammen geven categorieën weer op de ene as en waarden op de andere, zodat je verschillende gegevens kunt vergelijken tussen punten of gegevenssets.

Plot diagrammen zijn handig bij het vaststellen en vergelijken van verbanden tussen twee of meer grote datasets.

• Spreiding

Spreidingstabellen gebruiken stippen om de waarde van verschillende numerieke variabelen in een staafdiagram weer te geven. De manier waarop de plots zich groeperen, kan patronen en trends vaststellen binnen een dataset.

• Bubbel

Bubble plots lijken op spreidingsdiagrammen, maar ze kunnen extra informatie weergeven door de grootte van de plot aan te passen. Ze zijn nuttig wanneer meerdere variabelen worden weergegeven op één lijndiagram of grafiek, en kunnen diepere trends en patronen in de gegevens benadrukken.

Kaarten kunnen helpen om geografische patronen in gegevens te markeren of om een snelle visuele samenvatting van een dataset te bieden.

• Warmtekaarten

Een warmtekaart (heat map) is een visualisatiemethode van informatie die op een overzichtelijke grafiek of tabel wordt weergegeven die wordt gebruikt om verschillende kleurnuances en -intensiteit weer te geven. Het gebruik van een interactieve thermografie is nuttig voor typen gegevensanalyse waar geen einde aan lijkt te komen. In het geval van zeer brede waarden zijn heat maps veel gemakkelijker te gebruiken om complexere weergaven van gegevens te analyseren en snel te visualiseren.

• Geospatiaal

Geospatiale kaarten tonen gegevens in verhouding tot geografische locaties. Je kunt kleuren en andere annotaties gebruiken om de verbanden tussen geografische locaties en andere variabelen te markeren. Dit helpt bij het visualiseren van big data en het identificeren en analyseren van trends en patronen op basis van geografische factoren.

Een netwerkdiagram toont de verbindingen en verhoudingen tussen verschillende componenten, weergegeven als ‘knooppunten’. Ze kunnen nuttig zijn bij het in kaart brengen van gegevens van sociale netwerken of productverkopen op verschillende geografische locaties.

Histogrammen kunnen de frequentieverdeling van gegevens weergeven door gegevens te groeperen in een bepaald bereik en het aantal gegevenspunten binnen dat bereik weer te geven.

Een woordwolk toont de frequentie van specifieke woorden en zinnen binnen een dataset, waardoor tekstuele gegevens kunnen worden geanalyseerd. Hoe vaker een woord voorkomt, hoe groter het is in de wolk.

Een trechter grafiek is een populaire manier om verkoopgegevens weer te geven, waarbij het aantal gebruikers of klanten in elke fase van een verkooptrechter wordt weergegeven. Zo kunnen bedrijven vaststellen waar ze klanten verliezen en waar ze klanten winnen, en dus waar marketing- en verkoopteams hun inspanningen op moeten richten.

Met dashboards kun je meerdere grafieken en diagrammen naast elkaar weergeven in een interactief dashboard. Hierdoor kunnen datasets snel met elkaar worden vergeleken en kunnen visuele weergaven van gegevens eenvoudig met mensen binnen en buiten de organisatie worden gedeeld.

Infographics kunnen veel verschillende visuele weergaven van gegevens combineren om de betekenis snel in één oogopslag over te brengen. Hierbij kan het gaan om teksten, grafieken, diagrammen, interactieve diagrammen, afbeeldingen en pictogrammen. Bekijk deze infographic voorbeelden voor een voorproefje.

Geanimeerde en interactieve visualisaties van gegevens kunnen kijkers boeien en hen aanmoedigen om meer na te denken over wat er wordt gecommuniceerd. Kijkers kunnen extra lagen van gegevens blootleggen door te reageren op de informatie, waardoor een nog diepere analyse mogelijk wordt en nog meer patronen en trends worden onthuld die anders misschien verborgen waren gebleven.

Vele organisaties in veel verschillende branches gebruiken big data visualisatie om gegevens te analyseren.

Organisaties in de bancaire en financiële sector hebben dagelijks te maken met enorme hoeveelheden gegevens. Hiermee kunnen datawetenschappers markttrends identificeren, klantgedrag begrijpen en fraude en andere risico’s detecteren.

Big Data visualisatie kan gegevens uit verschillende bronnen samenbrengen, waardoor organisaties in real-time rapporten kunnen opstellen en relevante analyses kunnen bieden. Dit is vooral handig voor mensen in de bank- en financiële sector als het gaat om risicorapportage, financiële rapportage en prestatieanalyse.

Door patronen, trends en afwijkingen snel vast te stellen, kunnen financiële instellingen tevens gevallen van fraude of andere potentiële risico’s opsporen.

De gezondheidszorg gebruikt big data visualisatie om complexe medische statistieken op een beter begrijpbare manier weer te geven.

De gezondheidszorgsector kan gebruikmaken van geografische weergaven van gegevens, zoals choropleth-kaarten, om patronen in de verspreiding van ziekten te laten zien of om verhoudingen en trends tussen geografische locaties en gezondheidskwesties vast te stellen.

De onderwijssector kan big data visualisatiesoftware gebruiken om de prestatiegegevens van leerlingen te analyseren, zodat leerkrachten aangepaste leerplannen kunnen ontwikkelen die voor meer betrokkenheid zorgen en die tot betere resultaten leiden.

Big data visualisatie maakt het makkelijk om patronen en trends in leermanagement en leerresultaten vast te stellen, en het kan het verband laten zien tussen deze en andere factoren, zoals investeringen in middelen en apparatuur. Hierdoor kunnen leiders in de onderwijssector beter geïnformeerde, gegevensgestuurde beslissingen nemen over de verdeling van middelen en financiering.

In de horeca kunnen organisaties big data visualisatie op verschillende manieren inzetten. Hotelketens kunnen big data visualisatie bijvoorbeeld gebruiken om statistieken bij te houden zoals de marktpenetratie-index, die de bezettingsgraad van een hotel afweegt tegen de gemiddelde marktbezetting.

Op dezelfde manier kunnen organisaties de gemiddelde prijsindex analyseren om te bepalen hoe concurrerend de prijzen van een bepaald hotel zijn. Door deze statistieken te analyseren met behulp van big data visualisatie kunnen bedrijfsleiders vaststellen of ze veranderingen moeten doorvoeren om concurrerend te blijven.

In de detailhandel kan big data overal voor worden gebruikt, van het voorspellen van de vraag tot het voorspellen van het klant bestedingsgedrag, door historische gegevens te analyseren en naar trends en patronen te zoeken. Deze datawetenschap helpt bij het nemen van beslissingen bij het bijbestellen van voorraden en het ontwerpen van marketingcampagnes, zodat retailers nauwkeurig vooruit kunnen plannen om hun doelen te halen.

Detailhandelaren kunnen big data ook gebruiken om de klantervaring te personaliseren. Ze kunnen transactiegegevens, bestelhistorieken en klantenservicevragen gebruiken om een beeld te schetsen van het soort klanten dat een bedrijf heeft. Hierdoor kan men gepersonaliseerde marketing en klantenservice bieden, wat een hogere klanttevredenheid en hogere totale verkoopopbrengst kan opleveren.

Big data visualisatie heeft toepassingen als het gaat om overheid en veiligheid. Tal van bronnen genereren gegevens in deze sectoren, waaronder telefoongesprekken, e-mails, berichten op social media, volkstellingsgegevens, satellietbeelden en zelfs CCTV-camera’s.

Organisaties visualiseren deze gegevens op verschillende manieren, waaronder kaarten, om belangrijke diensten zoals onderwijs, gezondheidszorg en infrastructuur te helpen plannen.

Door gebieden met een snelle bevolkingsgroei vast te stellen, kunnen beleidsmakers beslissen waar ze de infrastructuur moeten versterken of uitbreiden om het publiek op efficiënte wijze service te blijven verlenen.

Organisaties voor wetshandhaving en openbare veiligheid kunnen deze big data visualisatietool gebruiken om de opkomst van potentiële bedreigingen voor de openbare veiligheid te volgen. Dit kunnen bedreigingen zijn zoals cyberaanvallen die kunnen leiden tot datalekken.

Veel transitplanners gebruiken big data visualisatie om diensten te plannen en informatie met het publiek mede te delen.

Staafdiagrammen en lijndiagrammen zijn effectieve manieren om de aankoop van kaartjes in de loop van de tijd te vergelijken, zodat planners de vraag naar openbaar vervoer in specifieke buurten kunnen zien.

Spreidingsdiagrammen kunnen dieper op deze informatie ingaan en de correlatie laten zien tussen de kaartverkoop en de identiteit van de kopers, zodat planners patronen kunnen vaststellen met betrekking tot het inkomen, de leeftijd en het geslacht van de gebruikers.

Kaarten zijn een zeer nuttige gegevensvisualisatie als het gaat om transportplanning. Ze kunnen op gemakkelijke wijze trends en patronen in de gegevens aan het licht brengen, zoals welke routes de hoogste of laagste passagiersaantallen hebben en welke diensten mogelijk verstoringen of vertragingen ondervinden. Dit kan enorm helpen bij het plannen van diensten en het toewijzen van middelen.

De communicatiesector kan big data visualisatie ook heel goed gebruiken. Het monitoren van klantervaringen kan providers helpen ervoor te zorgen dat ze een goede klantenservice bieden, waarbij ze gewaarschuwd worden voor mogelijke uitval of andere dienstonderbrekingen.

Big Data visualisatie helpt communicatieaanbieders tevens bij het uitvoeren van gerichte marketing, door klantgedragspatronen en klantloyaliteit vast te stellen. Ze kunnen deze gegevens gebruiken om het klantenverloop te proberen verminderen.

Big data visualisatie is één van de krachtigste manieren waarop organisaties waarde uit hun gegevens kunnen halen. Grip krijgen op het visueel weergeven van gegevens is net zo belangrijk als het kennen van agile begrippen of het nauwkeurig projecteren van je kosten. Het biedt bedrijfsleiders en besluitvormers nauwkeurige grafische weergaven van de gegevens, zodat ze goed geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.

Elke methode om gegevens visueel weer te geven, heeft zijn eigen voordelen, dus het is belangrijk om ervoor te zorgen dat de juiste grafiek, kaart of infographic wordt gebruikt voor de juiste taak. Als dat eenmaal het geval is, is het makkelijker dan ooit om patronen en trends te herkennen en om datagestuurde zakelijke beslissingen te nemen.

Als je visualisatietools voor big data overweegt, overweeg dan om de grafiekmaker van Piktochart te gebruiken om je big data te visualiseren. Ga gratis aan de slag.