Unterschied zwischen Datenvisualisierung und Datenanalyse
Datenvisualisierung ist nichts anderes als die Darstellung von Daten in visueller Form. Diese visuelle Form kann ein Diagramm, eine Grafik, eine Liste oder eine Karte usw. sein. Diese Darstellung hilft den Menschen, die Größe der Daten zu verstehen.
Datenanalyse ist die Methode zum Untersuchen von Datensätzen (strukturiert oder unstrukturiert), um nützliche Erkenntnisse zu erhalten, aus denen Rückschlüsse auf die Datensätze gezogen werden können. Datenanalysetechniken und -technologien sind in vielen Unternehmen weit verbreitet.
Head-to-Head-Vergleiche zwischen Datenvisualisierung und Datenanalyse (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die 7 wichtigsten Unterschiede zwischen Datenvisualisierung und Datenanalyse
Hauptunterschiede zwischen Datenvisualisierung und Datenanalyse
Nachstehend finden Sie eine Liste der Punkte, in denen die wichtigsten Unterschiede zwischen Datenvisualisierung und Datenanalyse beschrieben werden:
- Datenvisualisierung ist die Darstellung von Daten in einem Bild- oder Grafikformat. Datenanalyse ist auch ein Prozess, der es einfacher macht, Muster in komplexen Datensätzen zu erkennen und daraus eine Bedeutung abzuleiten.
- Die Datenvisualisierung ermöglicht Entscheidungsträgern, Analysen visuell darzustellen, um schwierige Konzepte zu erfassen oder neue Muster zu identifizieren.
- Wenn Sie sich die Visualisierung eines Attributs genauer ansehen, erhalten Sie eine Analyse dieses Attributs.
- Der Analyseprozess, einschließlich der Bereitstellung und Verwendung von Big-Data-Analysetools, kann Unternehmen dabei helfen, die betriebliche Effizienz zu verbessern, den Umsatz zu steigern und Wettbewerbsvorteile gegenüber Wettbewerbern zu erzielen.
- Die deskriptive Analytik konzentriert sich auf die Beschreibung bereits eingetretener Vorgänge sowie auf die Aufdeckung der Ursachen.
- Prescriptive Analytics helfen Unternehmen, Geschäftschancen zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, die sich auf Gewinne in Bereichen wie gezielten Marketingkampagnen usw. auswirken.
- Predictive Analytics helfen dabei, historische Datensätze nach Mustern zu durchsuchen, die auf zukünftige Situationen und Verhaltensweisen hinweisen
- In Visualisierungen haben wir statische und interaktive Visualisierungen.
- Statische Visualisierungen konzentrieren sich auf einen bestimmten Datenspeicher. Der Benutzer kann nicht über eine einzelne Ansicht hinausgehen, um zusätzliche Storys zu untersuchen, die über das hinausgehen, was vor ihnen liegt. Die Geschichte ist speziell in einem ansprechenden Layout auf einer Seite festgehalten.
- Mithilfe interaktiver Visualisierungen können Benutzer bestimmte Datenpunkte auswählen, um eine visualisierte Story ihrer Wahl zu erstellen.
- Data Analytic Insight bringt die Entdeckung auf die nächste Ebene, indem es den Anwendern ermöglicht, nicht nur ihre Daten zu untersuchen, sondern die zugrunde liegenden Faktoren und Auswirkungen zu verstehen, ohne nur nach dem Warum zu fragen.
- Mithilfe von Diagrammen, Grafiken und Designelementen kann die Datenvisualisierung dazu beitragen, dass Unternehmen Trends und Statistiken viel einfacher erklären können. Die Datenvisualisierung deckt auch Muster, Trends und Korrelationen auf, die ansonsten möglicherweise nicht erkannt werden.
- Datenanalysten übersetzen Zahlen in Klartext (Englisch), unabhängig davon, ob es sich um Verkaufszahlen, Marktforschung, Logistik oder Transportkosten handelt.
- Computer ermöglichten die blitzschnelle Verarbeitung großer Datenmengen. Heute ist die Datenvisualisierung eine sich schnell entwickelnde Mischung aus Wissenschaft und Kunst, die die Unternehmenslandschaft in den nächsten Jahren sicherlich verändern wird.
- Datenanalyse ist eine gängige Praxis, die viele Unternehmen anwenden. Vor dem Einstieg und dem Kauf von Datenanalyse-Tools sollten Unternehmen zunächst die Landschaft kennenlernen.
- Nehmen wir ein Beispiel, um die Datenvisualisierung sehr klar zu verstehen.
Nehmen wir beispielsweise den Erntedankfest als Anwendungsfall in unserem Szenario, da wir alle wissen, dass der Umsatz am Erntedankfest sehr hoch und der Einkauf auf dem Höhepunkt sein wird.
Damit der Geschäftsinhaber die Kaufhistorie zu den Artikeln besser verstehen kann, kann er anhand eines Kreisdiagramms oder Diagramms die Zahlen in der Kaufhistorie besser verstehen als anhand der Zahlen in der Kaufhistorie. Damit der Geschäftsinhaber sein Geschäft nach dem Trend planen kann. - Nehmen wir ein Beispiel für die Datenanalyse, um die Leistungsfähigkeit der Analyse zu verstehen.
Wir alle kaufen online ein und müssen diese Nachricht in unserer Mailbox - "Wir haben Sie vermisst" - von unserer bevorzugten E-Commerce-Website gesehen haben, wenn wir eine Weile nicht einkaufen. Die Szene hinter dieser Nachricht beinhaltet eine detaillierte Prüfung unserer Bestellungen und der Bestellhistorie. Die Analysetools geben dem Unternehmen die nötige Intelligenz, um die Kunden anzulocken und den Umsatz zu steigern.
Datenvisualisierung vs Datenanalyse Vergleichstabelle
| Datenvisualisierung | Datenanalyse | |
|
Benutzt für | Ziel der Datenvisualisierung ist es, den Nutzern Informationen durch visuelle Darstellung klar und effizient zu vermitteln. | Jedes Unternehmen sammelt Daten. Datenanalysen helfen dem Unternehmen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem sie die Daten analysieren. |
| Beziehung | Datenvisualisierung hilft, Datenanalyse, um bessere Einblicke zu erhalten | Gemeinsam werden Datenvisualisierung und -analyse die Schlussfolgerungen zu den Datensätzen ziehen. In einigen Fällen kann es als Quelle für die Visualisierung dienen. |
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Tools, Techniken und Methoden |
Die Datenvisualisierung kann statisch oder interaktiv sein. Die interaktive Datenvisualisierung ist etwas neuer. Mit ihr können die Benutzer mithilfe von Computern und Mobilgeräten bis in die kleinsten Details der Diagramme und Grafiken vordringen und dann interaktiv ändern, welche Daten sie sehen und wie sie verarbeitet wurden. Werkzeuge: Verschwörung DataHero Tableau Dygraphs QlikView ZingCHhart usw. |
Datenanalysen können Prescriptive Analytics, Predictive Analytics, Diagnostic Analytics und Descriptive Analytics sein Werkzeuge: Hive, Polybase, Presto Trifecta Excel Tabelle Analytics löschen SAP Business Intelligence usw. |
| Branchen | Datenvisualisierungstechnologien und -techniken werden häufig in den Bereichen Finanzen, Bankwesen, Gesundheitswesen, Einzelhandel usw. Verwendet | Datenanalysetechnologien und - techniken werden häufig in den Bereichen Handel, Finanzen, Gesundheitswesen, Kriminalitätsermittlung, Reisebüros usw. Eingesetzt |
| Wer tritt auf? | Dateningenieure | Datenanalysten |
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Plattformen | Big Data-Verarbeitung, Service Management-Dashboards, Analyse und Design. | Big Data Processing, Data Mining,
Analyse und Design. |
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Leistungen | Identifizieren Sie Bereiche, die Aufmerksamkeit oder Verbesserung benötigen
Klarheit, welche Faktoren das Kundenverhalten beeinflussen Hilft zu verstehen, welche Produkte wo sind Verkaufsmengen vorhersagen | Identifizieren Sie die zugrunde liegenden Modelle und Muster
Dient als Eingabequelle für die Datenvisualisierung. Hilft bei der Verbesserung des Geschäfts, indem die Bedürfnisse vorhergesagt werden |
Fazit - Datenvisualisierung vs. Datenanalyse
Wenn es um Unternehmensanforderungen geht, ist der Unterschied zwischen Datenvisualisierung und Datenanalyse augenfällig. Es ist auch klar, dass Visualisierungen, auch wenn sie wichtig sind, nicht die einzige Komponente der Datenverarbeitungslösung sein können. Sowohl die Datenvisualisierung als auch die Datenanalyse zusammen ergeben gute Schlussfolgerungen für das Unternehmen.
Die Auswahl der Visualisierungs- und Analysetools variiert von Organisation zu Organisation, je nach Art der verarbeiteten Daten und der Größe der Organisation.
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