Introduktion till bästa datavisualiseringsverktyg

I dag har vi stora mängder data att göra, det är nödvändigt att förstå vikten av dessa data och komma vidare med uppgraderingsverktyget för att fatta kloka beslut i framtiden. För att visualisera dessa data uppstår behovet av datavisualiseringsverktyg. De får användaren att få insikt från korrekt presentation. Datavisualiseringsverktyg är avsedda för design och analys genom element som mönster, instrumentpaneler, kartor, diagram. I den här artikeln kommer vi att introducera några av de bästa visualiseringsverktygen på marknaden i syfte att presentera enligt användarkraven. Ett mycket bra BI-verktyg bör ha kapacitet att analysera och förstå de genererade rapporterna som en självbetjäningsanalys. Instrumentpaneler visar analysprocessen effektivt.

Typer av datavisualiseringsverktyg

Här kommer de bästa BI-verktygen på de nuvarande marknaderna. Bland dessa är de tre verktygen, nämligen Tableau, Microsoft Power BI och Qlik, de ledande verktygen i Gartner Magic Quadrant. Följande är en lista över de mest populära verktygen för gratis datavisualisering bland organisationer.

  1. Tablå
  2. Microsoft Power BI
  3. Sisence
  4. Zoho-rapporter
  5. Jupyter
  6. Google-diagram
  7. Infogram
  8. Plotly
  9. Qlik View
  10. Klipfolio
  11. Visme
  12. Anpassningsbar upptäckt
  13. Watson Analytics
  14. Domo
  15. Höga diagram

Låt oss se betydelsen av de enskilda datavisualiseringsverktygen i detaljer-

1. Tableau: De betraktas ofta som ett kraftfullt verktyg för affärsintelligens. Det gör att vi kan hantera omfattande och enorma datauppsättningar som används inom fält som artificiell intelligens, maskininlärning, business intelligence och de har en kundlänk runt många IT-organisationer på grund av deras enkelhet i att lösa dataproblemen. Tableau hjälper till med att importera alla storlekar på data och hantera metadata. Uppgifterna hämtas från olika källor på olika plattformar. Och dessa data är anslutna via tableau desktop. Dessa data publiceras på tablåservern. Tabellläsaren hjälper användaren att läsa och visa filen. Tableau har ett stort antal datakontakter och erbjuder ett stort community av användare.

2. Microsoft Power BI: Power BI har möjligheten att skapa en personlig instrumentpanel med lättanvända plattformar. Det stöder och importerar data från olika källor och inbäddningar med diagram, kartor, tabeller för att göra bättre visualiseringar. Power BI använder R-språk för bättre visualiseringar också som molnfunktioner för att utnyttja på skrivbordet. Lagringskapaciteten är begränsad till 10 GB molnlagring. Power BI hjälper till med att publicera data online för medarbetarna.

3. Sisence: Det är en öppen källkod licenserad mjukvara för affärsinformation som gör data mycket lätt att fungera som en självbetjäning. Sisence gör data mycket interaktiva och ansluter till de olika datakällorna som läggs in i ett arkiv för enkel åtkomst från instrumentpanelerna. Denna realtidsdatavisualisering ger redo för en viss organisation. De har enkel användarvänlig dra och släpp med bra interaktiv grafik, diagram och visualiseringar. Sisense valdes för sin enkla inställning och bra dataexportintervall.

4. Zoho-rapporter: Det är ett BI-analysverktyg som grundades 1996 med gratis tjänst för två användare som gör det möjligt att skapa Adhoc-rapporter och ger rapporteringsalternativ som delning, e-postplanering, sammanfattningsvyer, pivottabeller med en mycket säker plattform. Detta verktyg är av största vikt för apputvecklare och ISV: er. De har intuitiva visualiseringar för att ha stor insikt. Zoho-rapporter eller Zoho-analys är en online-rapportering med olika funktioner som blandning och sammanslagning i realtidssamarbete och har hög säker SSL-anslutningar. Deras funktioner inkluderar goda finansiella rapporter, schemalagda rapporter, Streaming analytics.

5. Jupyter: Jupyter är en open source-webbapplikation som används allmänt för att dela källkoderna och dokumenten och körs individuellt. De är interaktiv 3D-visualisering känd för att vara ett praktiskt verktyg med stödjande GUI-verktygssatser. Jupyter är kraftfullt enkelt, delbart att arbeta i samma miljö som de flesta datavetenskapliga projekt utför visualisering i denna IDE. De anses vara högre jämfört med andra standardverktyg. Jupyter har flexibel publicering för användarna i pdf, instrumentpaneler (plotly's), Html.

6. Google-diagram: Det är en öppen källkod som möjliggör datavisualisering på webbplatsen. Det är kostnadsfritt och används helt för kommersiella och utbildningsändamål med en rik uppsättning gallerifunktioner. Det är en webbtjänst med olika diagramtyper som cirkeldiagram, bubbeldiagram, linje, område, spriddiagram. Alla dessa diagram kan ta antingen statisk data eller från databaser. De anses vara ett JavaScript-bibliotek och har API-paket. Detta API inbäddar en graf på en SVG-kanfas som har hög definitionsklarhet. Dessa Google-diagram används för affärsbehov, finansiella rapporter, statistiska webbplatsrapporter. Deras arbetssteg tar HTML-fil med JavaScript för att bädda in i diagrammen, medan den kör AJAX-begäran och sätter in i SVG, slutligen importerar Html-filerna duken till webbsidan.

7. Infogram: Infogram är utvecklat för affärsstrategier med gratis betalda ändamål och känt för att vara det bästa infografiska verktyget för att hantera komplexa data. Det här verktyget bygger snygga rapporter, infografik, en personsökare med den färdiga malldesignen. Infogram kräver inte koder att arbeta med, dess driftsstruktur gör det möjligt för en användare att spara mycket tid. Infogram representerar visuellt data med en mängd olika alternativ, format och bildar en mycket pålitlig plattform, arbetsgränssnittet är dynamiskt. Deras visualiseringsinnehåll tar tag i tittarna och de arbetar med avsikt att göra och upptäcka nya fakta och outliers.

8. Plotly: Det är ett interaktivt och öppen källkods visualiseringsverktyg med få koder att skriva och specifikt är de ett Python-kartbibliotek. Plotly är färgglad med open source-skript som är lätt att ändra då och då. Deras objekt utgör datakomponenter och layoutkomponenter. Plotly-produkter gör att API-omslag på hög nivå sparar tid. Tekniskt tillhandahåller grafiskt online, statistiska verktyg med enkla att använda interaktiva pythonbibliotek. Plotly är byggt på plotly.js ett JavaScript-bibliotek. Alla dessa grafer och diagram med fantastiska visualiseringar kommer att vara helt interaktiva för presentationer. Detta pythonbibliotek använder sig av deklarativ programmering med en fullständig ram för implementering.

9. Qlik View: Det är en kraftfull plattform för affärsintelligensupptäckt skapad för analysapplikationer. Det är ett betalt frågebaserat verktyg med minnet-applikationen. De kräver inga professionella utvecklingsfärdigheter för att bygga en analytisk applikation. De har fördelar som flexibla diagram, bättre kontroll på omvandling, implementeringsperioden är mycket mindre. En qlik-vy kan ta upp data från flera källor för att göra djupare insikter för att möta affärsutmaningar. En Qlik-vy främjar att göra användare rätt beslut och det är lätt att komma åt. Den gör det för att analysera och separera dataföreningen och oönskade data (filtrering utförd av en användares önskan). Det är en produkt för upptäckt av data och låter användaren redigera sökningen och bygga en egen applikation för att passa behoven.

10. Klipfolio: Det här verktyget är berikat i instrumentpanelplattformen och är användbart i verkliga affärer. Det är anpassningsbart för alla storlekar i verksamheten för att manipulera komplexa data med hjälp av datamotorer. Det ansluts till flera källor och det är mycket enkelt att växla mellan dem. Klipfolio är tillräckligt flexibel för att bädda in tredjepartsvisualisering i sina egna instrumentpaneler. Kilpfolio är ansluten till Google Analytics, twitter och Datawarehouse.

11. Visme: Det är ett verktyg för att skapa Infographics med gratis att använda designverktyget som en del av den visuella utvecklingen. Deras funktion är den mest attraktiva fördelen med att skapa presentationer för innehållsskapande. Visme-innehåll publiceras och delas överallt och har 1000 inbyggda mallar och grafik. Visme hittar en integration av data i Microsoft-applikationen.

12. Adaptive Discovery: Adaptive insights-verktyget gör det möjligt att identifiera de problem som upptäcks på interaktiv övning. Det är specifikt utformat för korrekt beslutsfattande i verksamheten. De skapas för att analysera företagets finansiella data för prestationshantering och planeringsprocessen. Dessa datavisualiseringsverktyg är kraften i instrumenten för självbetjäning (diagram, staplar är enkla att navigera och enkla att övervaka avvikelserna). De har kaliber att göra beräkningar och visa dem som en kontextuell, viktigast av allt krävs ingen kod. Hanterar finansiella behov och gör det enkelt att samarbeta och dela.

13. Höga diagram: Det här verktyget är till stor hjälp vid interaktiva visualiseringar för webbsidor. Dess gratisversion hjälper icke-kommersiella användare. Programvaran med höga diagram har olika typer av diagram och kombinerar till och med flera diagram till enstaka.

14. Watson Analytics: IBM släppte dessa analyser för statistiska procedurer och planerade att användas för icke-kommersiella ändamål. Visualiserar ostrukturerat innehåll genom att upptäcka nya mönster, automatiserar förutsägelser och insikter om tillgängliga data och använder naturliga språk för att kommunicera med data. Dess funktioner inkluderar att upptäcka mönstren snabbare, datapresentationen görs med de färdiga mallarna med allt i ett klickåtkomst. Med kundnöjdhetsalgoritmer kan vi samla recensioner och feedback över sociala medier.

15. Domo: Detta molnbaserade instrumentpanelen gör det möjligt för oss att identifiera insikter och dela affärshistorier i realtid. Kommunikationen sker via aviseringar, meddelanden för att uppdatera eller ändra datauppsättningarna. Ännu viktigare är att de har datakontakter och 350 strömmar.

Slutsats

I den här artikeln stötte vi på olika datavisualiseringsverktyg inom Business Intelligence. Innan du väljer rätt verktyg rekommenderas det att utforska deras funktioner och andra tillgängliga alternativ. När vi avslutar detta visualiseringsverktyg används effektivt för analytisk insikt och har bra designverktyg och databehandling.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till bästa datavisualiseringsverktyg. Här diskuterar och förklarade vi de 15 olika verktygen för datavisualisering. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer-

  1. Vad är datavisualisering
  2. Datavisualisering med tablå
  3. Big Data Analytics-verktyg
  4. Data Warehouse-verktyg

Kategori:

Big Data