Интересные тенденции, формирующие будущее визуализации данных

Огромные объемы данных, доступных сегодня, почти вызывают информационную перегрузку для любого, кто отваживается заняться их анализом. Эта тенденция, похоже, никуда не денется, поскольку объем данных со временем только увеличивается. Визуализация данных была самым изобретательным инструментом, который позволял использовать эти большие данные для заинтересованных сторон в компании, которые не разбираются в данных. Данные теперь легко сканировать благодаря удивительному мастерству визуализации данных, которое помогает нам понимать сложные закономерности и анализировать информацию.

Визуализация данных разбивает большие данные на более мелкие фрагменты информации, которые легко интерпретировать. Это привело к распространению инструментов визуализации данных с различными возможностями, доступными на разных платформах.

Привлекательная инфографика или интерактивная визуализация данных с привлекательными цветами и яркими узорами никогда не перестанут впечатлять. Именно это сочетание данных и искусства делает современные инструменты визуализации данных уникальными. За последние пару лет визуализация данных развивалась быстрыми темпами. Чтобы оставаться впереди всех, вы должны внимательно следить за тенденциями и внедрять новые технологии, которые продолжают обогащать мир визуализации данных. Вот новые и будущие тенденции, которые делают визуализацию данных более доступной для всех.

Визуализация социальных данных

Визуализация данных становится все более социальной в наши дни, когда наблюдается более высокий уровень вовлеченности подписчиков. Специалисты по данным также, выявив эту тенденцию, уделяют особое внимание тому, чтобы сделать визуализацию данных удобной для социальных сетей. Поскольку объем внимания пользователей социальных сетей очень низок, данные должны быть представлены им в визуально привлекательном и интригующем виде. Некоторые примеры визуализации первых социальных данных включают GIF-файлы, циклическую анимацию и короткие ролики на YouTube.

Проще говоря, визуализация данных в первую очередь направлена ​​на то, чтобы сделать контент легким для перекуса.

Мобильные визуализации

Многим это может показаться немного странным, учитывая ограниченное пространство экрана смартфона, однако мы уже делаем много вещей, которые когда-то казались невозможными на телефоне, но теперь стали обычным делом. Если вы посмотрите на характеристики современных смартфонов, то поймете, что теперь они значительно превосходят их по вычислительной мощности. Переход пользователей Интернета с настольных компьютеров на мобильные устройства ясно показал, что за мобильными устройствами будущее.

В мире, который одержим мобильным потребительским опытом, мы скоро станем свидетелями инноваций в мобильной визуализации данных. Визуализация данных для мобильных устройств приобретает все большее значение, и многие поставщики работают над адаптацией возможностей настольных компьютеров к мобильным форматам, чтобы использовать подход, ориентированный на мобильные устройства. В сентябре этого года гигант бытовой электроники Apple приобрел Mapsense , стартап по визуализации мобильных данных, за 30 миллионов долларов.

Тенденции цвета

Цвет — важнейший компонент визуального дизайна, и визуализация данных — не исключение. Институт цвета Pantone недавно выбрал Greenery 15-0343 в качестве цвета года 2017. Greenery символизирует новые начинания, свежесть и заботу об окружающей среде.

Поскольку визуализация данных представляет собой смесь визуального искусства и данных, она определенно будет отражать тенденции и движения цвета по всему миру. Согласно Digital Arts , будет больше глубоких оттенков, таких как оливково-зеленый, хаки, темно-бордовый, угольно-серый и красный кирпич.

Рассказывание историй и повествование станут популярными навыками

Концепция визуализации данных для повествования начинает набирать популярность. Простая визуализация данных больше не поможет, и визуализаторы должны стать рассказчиками, которые могут идентифицировать и выдвигать на передний план глубокое понимание.

Как и у истории, у визуализации должно быть хорошее начало, твердая середина и мощный конец. Это должна быть последовательность, по которой зритель сможет уловить, казалось бы, незначительную, но ключевую специфику данных. Эффективное выделение данных с помощью визуализации, вероятно, само по себе станет навыком.

Концепция будет продолжать распространяться по мере продвижения к 2018 году и далее. Сейчас самое подходящее время, чтобы возглавить игру, вовлекая ваших читателей в интересный повествовательный опыт.

Виртуальная и смешанная реальность

Виртуальная реальность может произвести революцию во многих отраслях. Когда дело доходит до представления огромных массивов данных таким образом, чтобы все понимали ключевые идеи, плоский двухмерный экран — не самое эффективное средство. Есть только то, что кто-то может воспринять из двумерной фигуры. Однако в виртуальной реальности воспринимающий находится в центре виртуального пространства, которое иммерсивно и окружено данными. Вы можете проверить этот средний пост , чтобы испытать некоторые из самых захватывающих визуализаций данных виртуальной реальности.

Журналистика данных становится мейнстримом

С доступностью данных и отличными инструментами для их анализа и визуализации мы наблюдаем увеличение числа невероятных визуализаций данных, выпущенных ведущими медиа-компаниями по всему миру.

Мы продолжим видеть лучшее и более эффективное использование визуализации данных в рассказывании историй и новостных репортажах, особенно из популярных отделов новостей. Эффективность и охват журналистики данных, вероятно, убедит все больше и больше журналистов научиться использовать данные для получения интересных новостей.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект изменит все области и отрасли, и в этом нет никаких сомнений. Визуализация данных, безусловно, является важным процессом для бизнеса, и ИИ может протянуть руку помощи. Поскольку объем данных превышает возможности наших традиционных информационных панелей и специалистов по данным, потребность в визуализации данных на основе ИИ почти достигает пика. В настоящее время существует много данных, и в них заключены критически важные идеи, которые могут дать лучшие результаты, если их извлечь как можно скорее. Машинное обучение и обработка естественного языка могут работать вместе, чтобы раскрыть важные идеи из данных, тем самым уменьшая рабочую нагрузку визуализации данных для людей.

Система машинного обучения может использоваться для сравнения графиков, выявления аномалий, обнаружения ключевых идей и, наконец, НЛП может обрабатывать коммуникационную часть, где идеи должны быть изложены простым и понятным человеческим языком. Массы визуализаций данных бесполезны, если их нельзя легко интерпретировать, и ИИ может это исправить.

Все более сложные источники данных

Качество и полнота визуализации данных полностью зависят от данных, которые в нее загружаются. Благодаря последним технологическим достижениям теперь можно собирать данные, используя неограниченный набор методов, что позволяет нам иметь дело со сложными конфигурациями данных.

Это будет означать, что можно получить более ценную информацию и передать ее всем заинтересованным сторонам. Это также означает, что визуализаторы данных должны тщательно оценивать и выбирать правильные источники данных для достижения правильных результатов.

Вывод

С увеличением количества данных, доступных на нескольких платформах, задача их визуализации определенно возрастет. Эти формирующиеся новые тенденции показывают, как быстро развивается визуализация данных, чтобы соответствовать постоянно растущим требованиям к данным и бизнесу. Извлечение информации из данных, безусловно, является конечной функцией визуализации данных, и ее можно улучшить, используя эти новые тенденции.