przewodnik po chmurze
Previous Next Play Pause
Systemy Workflow w sektorze MSP Systemy Workflow w sektorze MSP
Maraton, czy sprint? Zwinne wdrożenia oprogramowania Maraton, czy sprint? Zwinne wdrożenia oprogramowania
Kierunek dla systemów ERP na najbliższe lata Kierunek dla systemów ERP na najbliższe lata
Druga młodość ERP Druga młodość ERP
Big zmiana z Big Data Big zmiana z Big Data
Innowacje i potrzeba „szybkich błędów” Innowacje i potrzeba „szybkich błędów”
8 zastosowań Big Data, o których nie miałeś pojęcia 8 zastosowań Big Data, o których nie miałeś pojęcia
Przemysł 4.0 w sektorze lotniczym Przemysł 4.0 w sektorze lotniczym
Klient z danych poskładany Klient z danych poskładany
Z systemu pudełkowego do ERP Z systemu pudełkowego do ERP
5 kluczowych systemów Big Data na świecie 5 kluczowych systemów Big Data na świecie
Wysoko w chmurach Wysoko w chmurach
Innowacyjność technologiczna MSP - sposób na optymalizację i budowanie przewagi Innowacyjność technologiczna MSP - sposób na optymalizację i budowanie przewagi
Czy Polska spóźni się na kolejną rewolucję przemysłową? Czy Polska spóźni się na kolejną rewolucję przemysłową?
Donec ornare Donec ornare
Czas na SaaS! Gwarantowane korzyści przeważają nad przewidywanym ryzykiem Czas na SaaS! Gwarantowane korzyści przeważają nad przewidywanym ryzykiem
Rzeczywistość internetowa Rzeczywistość internetowa
7 mitów na temat WMS-ów 7 mitów na temat WMS-ów
Wiele organizacji zaczyna zdawać sobie sprawę z faktu, iż aby dotrzymać kroku konkurencji, a nawet wyprzedzić ją w dynamicznie zmieniających się warunkach, należy położyć strategiczny wręcz nacisk na analizę danych. Na przestrzeni ostatnich kilku lat obserwowaliśmy nieustający wzrost ilości informacji i znaczącą zmianę w złożoności zestawów danych. Ma to ogromne przełożenie dla biznesu. Dane pochodzące z portali społecznościowych, urządzeń mobilnych oraz dostępne w chmurze, umożliwiają organizacjom pozyskiwanie wartościowych informacji o klientach, przewidywanie trendów i szybsze wprowadzanie produktów na rynek. Jednakże ten zalew danych umożliwia niespotykany dotąd margines błędu.


REKLAMA:
 
 
Organizacje często ślepo wierzą w adekwatność posiadanych danych, bezgranicznie ufając liczbom i polegając na nich przy podejmowaniu decyzji zarówno strategicznych jak i operacyjnych. A co dzieje się gdy dane są niewłaściwe? Nietrafne lub „złe dane” pojawiają się gdy informacje są duplikowane, przestarzałe, nieprecyzyjne lub niekompletne. W rezultacie, większość organizacji będzie posiadała część właśnie takich informacji w swoich zasobach, choćby z uwagi na tzw. błąd ludzki. Często informacje są błędnie dodawane do systemu, np. ktoś z działu HR, wprowadzając informacje zamiast wpisać 38, wpisze 3, co zniekształca ostateczny obraz. Ostatnie badania pokazują, że tylko 38% organizacji korzysta z oprogramowania do sprawdzania poprawności wprowadzanych danych, a aż 23% firm polega z zupełności na odręcznych procesach w tym zakresie.

Niewłaściwe dane mogą jednak mieć bardzo poważne konsekwencje. Średnio, firmy tracą 12% zysków właśnie z tego powodu. Problem nie tkwi jednak tylko w niewłaściwych danych, a w braku świadomości. Do momentu, gdy zostaną one zauważone, cała machina związana z podejmowaniem decyzji, ich następstwami, a co za tym idzie inwestycjami, działa już na tyle prężnie, że trudno ją zatrzymać. Takie sytuacje zdarzają się we wszystkich branżach i mogą nieść naprawdę daleko idące skutki. Wyobraźmy sobie choćby przedsiębiorstwo błędnie szacujące swoje prognozy zysku czy organizacje zdrowotne niewłaściwe oceniające zapotrzebowanie swojego personelu.

Problem w tym, że takie błędy niezwykle ciężko wychwycić. Próby sprawdzania tysięcy wierszy i kolumn, w celu znalezienia pomyłek jest zarówno czasochłonne jak i bezproduktywne. Błędy z łatwością mogą wkraść się zwłaszcza do firm produkujących setki tysięcy informacji. W odkrywaniu rozbieżności i znajdywaniu ich może pomóc wizualizowanie złożonych danych.

Wizualizacja jest często postrzegana jako sposób upiększenia kolorem lub formą, zwykłej tabeli czy liczb. W rzeczywistości jest to znacznie więcej. Prezentacja danych ilościowych ma znaczenie dużo szersze niż tylko względy estetyczne – wiele cech danych ilościowych może zostać zrozumianych i właściwie odebranych, gdy wartości są przedstawione w sposób graficzny. Wizualizacja umożliwia spojrzenie z innej perspektywy na dane, uchwycenie całościowego obrazu i zidentyfikowanie pewnych wzorców oraz różnic. To wszystko oznacza, że użytkownik może wskazać nieścisłości i zależności między złożonymi danymi, a w konsekwencji biznes może lepiej zrozumieć jakość posiadanych danych, w sposób wcześniej niemożliwy.

Stare powiedzenie mówi „nie uwierzę, dopóki nie zobaczę”. W przypadku złych danych „zobaczenie” oznacza raczej uświadomienie sobie, że nieścisłości w danych pojmowanych jako właściwe, zaciemniają obraz, ale też mobilizują do ponownego przyjrzenia się im, dla lepszego zrozumienia prowadzonego biznesu. Bowiem w przypadku wizualizacji danych, zwłaszcza tych błędnych -– diabeł faktycznie tkwi w szczegółach.

Autor: Patrik Lundblad, Visualization Advocate, Qlik

PODOBNE


 

  • navireo 315x270
  • ENOVA365 KWADRAT
  • eq system banner2