Tren Menarik Membentuk Masa Depan Visualisasi Data

Jumlah data yang sangat besar yang tersedia saat ini hampir menyebabkan kelebihan informasi bagi siapa pun yang mencoba menganalisisnya. Tren ini tampaknya tidak menuju ke mana-mana karena data hanya bertambah besar dari waktu ke waktu. Visualisasi data telah menjadi alat paling banyak akal yang membuat data besar ini dapat dikonsumsi oleh para pemangku kepentingan di perusahaan yang tidak paham data. Data sekarang dapat dengan mudah dipindai dengan visualisasi data yang luar biasa yang membantu kita memahami pola kompleks dan menganalisis informasi.

Visualisasi data memecah data besar menjadi potongan informasi yang lebih kecil yang mudah ditafsirkan. Hal ini telah menyebabkan proliferasi alat visualisasi data dengan berbagai kemampuan yang tersedia di seluruh platform.

Infografis yang menarik, atau visualisasi data interaktif dengan warna yang menarik dan pola yang mencolok tidak pernah berhenti mengesankan. Perpaduan data dan seni inilah yang membuat alat visualisasi data saat ini unik. Visualisasi data telah berkembang dengan pesat selama beberapa tahun terakhir. Untuk tetap menjadi yang terdepan, Anda harus melacak tren dengan cermat dan mengadopsi teknologi baru yang terus memperkaya dunia visualisasi data. Berikut adalah tren baru dan yang akan datang yang membuat visualisasi data lebih mudah diakses oleh semua orang.

Visualisasi data yang mengutamakan sosial

Visualisasi data menjadi lebih sosial saat ini di mana ia melihat tingkat keterlibatan yang lebih tinggi dari pengikut. Ilmuwan data juga, setelah mengidentifikasi tren ini, sangat berhati-hati untuk membuat visualisasi data ramah media sosial. Karena rentang perhatian pengguna media sosial sangat rendah, data harus disajikan kepada mereka dengan cara yang menarik dan menarik secara visual. Beberapa contoh visualisasi data sosial pertama termasuk GIF, animasi perulangan, dan video pendek YouTube.

Sederhananya, visualisasi data sosial pertama adalah tentang membuat konten menjadi makanan ringan.

Visualisasi yang mengutamakan seluler

Ini mungkin terdengar agak aneh bagi banyak orang mengingat layar smartphone yang terbatas, namun kita sudah melakukan banyak hal yang dulunya tampak mustahil di telepon tetapi sekarang menjadi hal yang biasa. Jika Anda melihat spesifikasi dari smartphone modern, tidak heran jika mereka sekarang sangat unggul dalam daya komputasi. Pergeseran pengguna internet dari desktop ke mobile jelas membuat pernyataan – mobile adalah masa depan.

Untuk dunia yang terobsesi dengan pengalaman konsumen seluler, kami akan segera menyaksikan inovasi dalam visualisasi data seluler. Visualisasi data untuk seluler semakin penting dan banyak vendor bekerja untuk mengadaptasi pengalaman desktop ke format seluler untuk merangkul pendekatan yang mengutamakan seluler. Raksasa elektronik konsumen Apple mengakuisisi Mapsense , startup visualisasi data seluler seharga $30 juta, September ini.

Tren warna

Warna adalah komponen penting dari desain visual dan visualisasi data tidak terkecuali. Pantone Color Institute baru-baru ini memilih Greenery 15-0343 sebagai Color of the Year 2017. Greenery adalah simbol awal yang baru, kesegaran dan lingkungan.

Karena visualisasi data adalah perpaduan antara seni visual dan data, itu pasti akan mencerminkan tren dan pergerakan warna di seluruh dunia. Sesuai Seni Digital , akan ada peningkatan warna dalam seperti hijau zaitun, khaki, merah marun, abu-abu arang, dan bata merah.

Mendongeng dan naratif menjadi keterampilan panas

Konsep visualisasi data untuk mendongeng mulai mendapatkan popularitas. Memvisualisasikan data saja tidak akan memotongnya lagi dan visualisator perlu menjadi narator yang dapat mengidentifikasi dan membawa wawasan mendalam ke permukaan.

Sama seperti sebuah cerita, visualisasi harus memiliki awal yang baik, tengah yang solid, dan akhir yang kuat. Ini harus merupakan kemajuan yang dengannya pemirsa dapat melihat data yang tampaknya tidak penting tetapi spesifik. Menyoroti data secara efektif menggunakan visualisasi kemungkinan akan menjadi keterampilan tersendiri.

Konsep ini akan terus menyebar seiring kemajuan kita menuju 2018 dan seterusnya. Sekarang adalah waktu yang tepat untuk memimpin permainan dengan membawa pembaca Anda pada pengalaman naratif yang menarik.

Realitas virtual dan campuran

Realitas virtual memiliki potensi untuk merevolusi banyak industri. Ketika datang untuk menyajikan potongan besar data dengan cara yang semua orang memahami wawasan utama, layar datar dua dimensi bukanlah media yang paling efektif. Hanya ada begitu banyak yang dapat dilihat seseorang dari sosok dua dimensi. Namun, dengan realitas virtual, perseptor ditempatkan di tengah ruang virtual yang imersif dan dikelilingi oleh data. Anda dapat melihat pos media ini untuk mengalami beberapa visualisasi data realitas virtual yang paling mendalam.

Jurnalisme data menjadi arus utama

Dengan ketersediaan data dan alat hebat untuk menganalisis dan memvisualisasikannya, kami melihat peningkatan jumlah visualisasi data luar biasa yang dirilis oleh perusahaan media top di seluruh dunia.

Kami akan terus melihat penggunaan visualisasi data yang lebih baik dan lebih efektif dalam penceritaan dan pelaporan berita terutama dari ruang redaksi populer. Efektivitas dan jangkauan jurnalisme data kemungkinan akan meyakinkan semakin banyak jurnalis untuk terbiasa menggunakan data untuk mendapatkan berita yang menarik.

Kecerdasan buatan

Kecerdasan buatan akan mengganggu setiap domain dan industri dan tidak diragukan lagi. Visualisasi data tentu saja merupakan proses penting untuk bisnis dan AI dapat membantu. Dengan data yang melampaui cakupan dasbor tradisional dan ilmuwan data kami, kebutuhan akan visualisasi data berbasis AI hampir mencapai puncaknya. Ada banyak data saat ini dan di dalamnya terperangkap wawasan kritis misi yang dapat menghasilkan hasil yang lebih baik jika diekstraksi lebih cepat. Pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami dapat bekerja sama untuk mengungkap wawasan penting dari data, sehingga mengurangi beban kerja visualisasi data bagi manusia.

Sistem pembelajaran mesin dapat digunakan untuk membandingkan grafik, mengidentifikasi anomali, mendeteksi wawasan utama, dan akhirnya NLP dapat menangani bagian komunikasi di mana wawasan akan diajukan dalam bahasa manusia yang sederhana dan sederhana. Visualisasi data massal tidak berguna jika tidak dapat dengan mudah ditafsirkan dan AI memiliki potensi untuk memperbaikinya.

Sumber data yang semakin kompleks

Kualitas dan kelengkapan visualisasi data akan sangat bergantung pada data yang dimasukkan ke dalamnya. Dengan kemajuan teknologi baru-baru ini, sekarang dimungkinkan untuk mengumpulkan data menggunakan berbagai metode yang tidak terbatas, yang menghubungkan kita dengan konfigurasi data yang canggih.

Ini berarti wawasan yang lebih baik dengan nilai lebih dapat diturunkan dan diteruskan kepada semua pihak yang berkepentingan. Ini juga berarti bahwa visualisator data harus hati-hati mengevaluasi dan memilih sumber data yang tepat untuk mencapai hasil yang tepat.

Kesimpulan

Dengan peningkatan data yang tersedia di berbagai platform, tantangan untuk memvisualisasikannya pasti akan meningkat juga. Tren baru yang terbentuk ini menunjukkan bagaimana visualisasi data berkembang dengan cepat untuk mengatasi kebutuhan data dan bisnis yang terus meningkat. Mengekstrak wawasan dari data jelas merupakan fungsi utama dari visualisasi data dan dapat ditingkatkan dengan memanfaatkan tren yang muncul ini.