Diferença entre visualização de dados e análise de dados
A visualização de dados nada mais é do que representar dados de forma visual. Essa forma visual pode ser um gráfico, gráficos, listas ou um mapa etc. Essa representação ajuda as pessoas a entender a magnitude dos dados.
A análise de dados é o método de examinar conjuntos de dados (estruturados ou não estruturados) para obter informações úteis para tirar conclusões sobre os conjuntos de dados. Técnicas e tecnologias de análise de dados são amplamente usadas em muitas organizações.
Comparações cara a cara entre visualização de dados e análise de dados (infográficos)
Abaixo está a 7 principais diferenças entre visualização de dados e análise de dados
Principais diferenças entre visualização de dados e análise de dados
Abaixo estão as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre a Visualização de dados e a Análise de dados:
- Visualização de dados é a apresentação de dados em formato pictórico ou gráfico. A análise de dados também é um processo que facilita o reconhecimento de padrões e a obtenção de significado de conjuntos de dados complexos.
- A visualização de dados permite que os tomadores de decisão vejam as análises apresentadas visualmente, para compreender conceitos difíceis ou identificar novos padrões.
- Observar uma visualização detalhada de um atributo levará à análise desse atributo.
- O processo de análise, incluindo a implantação e o uso de ferramentas de análise de big data, pode ajudar as empresas a melhorar a eficiência operacional, gerar receita e obter vantagens competitivas sobre os rivais nos negócios.
- A análise descritiva se concentra em descrever algo que já aconteceu, além de sugerir suas causas principais.
- A análise prescritiva ajuda as empresas a antecipar oportunidades de negócios e tomar decisões que afetam os lucros em áreas como campanhas de marketing direcionadas etc.
- A análise preditiva ajuda na mineração de conjuntos de dados históricos para padrões indicativos de situações e comportamentos futuros
- Nas visualizações, temos visualizações estáticas e interativas.
- As visualizações estáticas se concentram em um armazenamento de dados específico. O usuário não pode ir além de uma única visualização para explorar histórias adicionais além do que está à sua frente. A história é capturada especificamente em um layout de página única envolvente.
- As visualizações interativas ajudam os usuários a selecionar pontos de dados específicos para criar uma história visualizada de sua escolha.
- O insight do Data Analytic leva a descoberta ao próximo nível, permitindo que os profissionais não apenas explorem seus dados, mas também entendam os fatores e impactos subjacentes, além de simplesmente perguntar POR QUÊ.
- Usando tabelas, gráficos e elementos de design, a visualização de dados pode ajudar os negócios a explicar tendências e estatísticas com muito mais facilidade. A visualização de dados também expõe padrões, tendências e correlações que, de outra forma, poderiam não ser detectadas.
- Os analistas de dados convertem números em texto simples (inglês), sejam seus números de vendas, pesquisa de mercado, logística ou custos de transporte.
- Os computadores tornaram possível processar grandes quantidades de dados em velocidades extremamente rápidas. Hoje, a visualização de dados se tornou uma mistura de ciência e arte em rápida evolução, que certamente mudará o cenário corporativo nos próximos anos.
- A análise de dados é uma prática de tendência que muitas empresas estão adotando. Antes de entrar e comprar ferramentas de análise de dados, as organizações devem primeiro conhecer o cenário.
- Vamos dar um exemplo para entender, Visualização de Dados com muita clareza.
Por exemplo, vamos considerar o Dia de Ação de Graças como um caso de uso em nosso cenário, pois todos sabemos que as vendas, no dia de Ação de Graças, serão muito altas e as compras atingirão seu pico.
Para ajudar o proprietário da empresa a entender o histórico de compras dos itens, um gráfico de setores ou gráfico o ajudará a entender melhor do que observar os números no histórico de compras. Para que o empresário possa planejar seus negócios de acordo com a tendência. - Vamos dar um exemplo do Data Analytics para entender o poder do analytics.
Todos fazemos compras on-line e devemos ter visto essa mensagem em nossa caixa de correio - a mensagem "Sentimos sua falta" em nosso site de comércio eletrônico favorito, se não comprarmos por um tempo. A cena por trás desta mensagem inclui um 'exame detalhado' de nossos pedidos e histórico de pedidos. As ferramentas de análise que fornecem inteligência aos negócios para atrair clientes e aumentar a receita.
Tabela de comparação de visualização de dados x análise de dados
| Visualização de dados | Análise de dados | |
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Usado para | O objetivo da visualização de dados é comunicar informações de forma clara e eficiente aos usuários, apresentando-as visualmente. | Toda empresa coleta dados; a análise de dados ajudará a empresa a tomar decisões de negócios mais informadas, analisando os dados. |
| Relação | A visualização de dados ajuda, análise de dados para obter melhores insights | Juntos, a visualização e análise de dados tirarão as conclusões sobre os conjuntos de dados. Em alguns cenários, pode atuar como uma fonte de visualização. |
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Ferramentas, técnicas e métodos |
A visualização de dados pode ser estática ou interativa. A visualização interativa de dados é um pouco mais nova, permite que as pessoas se aprofundem nos mínimos detalhes dos gráficos e tabelas usando os computadores e dispositivos móveis e depois alterem interativamente quais dados eles veem e como foram processados. Ferramentas: Plotly DataHero Quadro Dygraphs QlikView ZingCHhart, etc. |
A análise de dados pode ser análise prescritiva, análise preditiva, análise diagnóstica e análise descritiva Ferramentas: Colmeia, Polibase, Presto Trifecta Planilha do Excel Limpar o Analytics SAP Business Intelligence, etc. |
| Indústrias | As tecnologias e técnicas de visualização de dados são amplamente utilizadas em finanças, bancos, saúde, varejo etc. | As tecnologias e técnicas de análise de dados são amplamente utilizadas em comerciais, finanças, assistência médica, detecção de crimes, agências de viagens etc. |
| Quem executa | Engenheiros de dados | Analistas de dados |
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Plataformas | Processamento de big data, painéis de gerenciamento de serviços, análise e design. | Processamento de big data, mineração de dados,
Análise e design. |
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Benefícios | Identifique áreas que precisam de atenção ou aprimoramento
Clareza de quais fatores influenciam o comportamento do cliente Ajuda a entender quais produtos para lugares onde Prever volumes de vendas | Identifique os modelos e padrões subjacentes
Atua como uma fonte de entrada para a Visualização de Dados, Ajuda a melhorar os negócios, prevendo as necessidades |
Conclusão - Visualização de dados versus análise de dados
Quando se trata de necessidades da empresa, a diferença entre visualização de dados e análise de dados é bastante clara. Também está claro que as visualizações, apesar de importantes, não podem ser o único componente da solução para processamento de dados, tanto a visualização de dados quanto a análise de dados juntas tiram boas conclusões para os negócios.
A escolha das ferramentas de visualização e ferramentas de análise varia de organização para organização, de acordo com o tipo de dados que ele manipula e qual o tamanho da organização.
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