Veri Görselleştirmenin Geleceğini Şekillendiren İlginç Eğilimler

Bugün mevcut olan devasa miktardaki veri, analizlerine girişen herkes için neredeyse aşırı bilgi yüklenmesine neden oluyor. Veriler yalnızca zaman içinde boyut olarak büyüdüğü için bu eğilim hiçbir yere gitmiyor gibi görünüyor. Veri görselleştirme, veri konusunda bilgili olmayan bir şirketteki paydaşlar için bu büyük veriyi tüketilebilir kılan en becerikli araç olmuştur. Karmaşık kalıpları anlamamıza ve bilgileri analiz etmemize yardımcı olan inanılmaz veri görselleştirme becerisiyle veriler artık kolayca taranabilir.

Veri görselleştirme, büyük verileri yorumlaması kolay daha küçük bilgi parçalarına ayırır. Bu, platformlar arasında kullanılabilen çeşitli yeteneklere sahip veri görselleştirme araçlarının çoğalmasına yol açmıştır.

Çekici renklere ve çarpıcı desenlere sahip ilgi çekici bir infografik veya etkileşimli veri görselleştirmesi etkilemeyi asla bırakmaz. Bu veri ve sanat karışımı, günümüzün veri görselleştirme araçlarını benzersiz kılan şeydir. Veri görselleştirme, son birkaç yılda hızlı bir şekilde gelişmektedir. Paketin bir adım önünde olmak için trendleri yakından takip etmeli ve veri görselleştirme dünyasını zenginleştirmeye devam eden yeni teknolojileri benimsemelisiniz. Veri görselleştirmelerini herkes için daha erişilebilir hale getiren yeni ve gelecek trendler burada.

Sosyal öncelikli veri görselleştirmeleri

Veri görselleştirme, takipçilerden daha yüksek düzeyde katılım gördüğü günümüzde daha sosyal hale geliyor. Bu eğilimi belirleyen veri bilimcileri de veri görselleştirmelerini sosyal medya dostu hale getirmek için ekstra özen gösteriyor. Sosyal medya kullanıcılarının dikkat süreleri çok düşük olduğu için verilerin onlara görsel olarak çekici ve merak uyandırıcı bir şekilde sunulması gerekmektedir. Sosyal ilk veri görselleştirmelerinin bazı örnekleri arasında GIF'ler, döngü animasyonları ve YouTube kısa filmleri bulunur.

Basitçe söylemek gerekirse, önce sosyal veri görselleştirmeleri, içeriği atılabilir hale getirmekle ilgilidir.

Mobil öncelikli görselleştirmeler

Bir akıllı telefonun sınırlı ekran alanı göz önüne alındığında, bu pek çok kişiye biraz garip gelebilir, ancak bir zamanlar bir telefonda imkansız görünen ancak şimdi yaygın olan birçok şeyi zaten yapıyoruz. Günümüz akıllı telefonlarının özelliklerine bakarsanız, artık bilgi işlem gücünde son derece üstün olduklarını görmek hiç de akıllıca değil. İnternet kullanıcılarının masaüstünden mobil cihazlara geçişi açıkça bir açıklama yaptı - mobil gelecek.

Mobil tüketici deneyimine takıntılı bir dünya için, yakında mobil veri görselleştirmedeki yeniliklere tanık olacağız. Mobil için veri görselleştirme önem kazanıyor ve birçok satıcı, mobil öncelikli yaklaşımı benimsemek için masaüstü deneyimlerini mobil biçimlere uyarlamaya çalışıyor. Tüketici elektroniği devi Apple , bu Eylül ayında 30 milyon dolara mobil veri görselleştirme girişimi Mapsense'i satın aldı.

Renk trendleri

Renk, görsel tasarımın çok önemli bir bileşenidir ve veri görselleştirmeleri bir istisna değildir. Pantone Renk Enstitüsü yakın zamanda Greenery 15-0343'ü 2017 Yılının Rengi olarak seçti. Yeşillik, yeni başlangıçların, tazeliğin ve çevreciliğin simgesidir.

Veri görselleştirmeleri, görsel sanat ve verilerin bir karışımı olduğundan, kesinlikle dünyadaki renk trendlerini ve hareketlerini yansıtacaktır. Digital Arts'a göre zeytin yeşili, haki, kestane rengi, kömür grisi ve kırmızı tuğla gibi derin tonlarda artış olacak.

Sıcak beceriler olmak için hikaye anlatımı ve anlatı

Hikaye anlatımı için veri görselleştirme kavramı popülerlik kazanmaya başlıyor. Verileri basitçe görselleştirmek artık onu kesmeyecek ve görselleştiricilerin, derin içgörüleri ön plana çıkarabilecek ve ön plana çıkarabilecek anlatıcılar olmaları gerekiyor.

Tıpkı bir hikaye gibi, görselleştirmelerin de iyi bir başlangıcı, sağlam bir ortası ve güçlü bir sonu olmalıdır. İzleyicinin, verilerin görünüşte önemsiz ancak önemli özelliklerini algılayabileceği bir ilerleme olmalıdır. Görselleştirmeyi kullanarak verileri etkili bir şekilde vurgulamanın başlı başına bir beceri haline gelmesi muhtemeldir.

2018 ve ötesine doğru ilerledikçe konsept yayılmaya devam edecek. Okuyucularınızı ilginç bir anlatı deneyimine götürerek oyuna liderlik etmenin şimdi tam zamanı.

Sanal ve karma gerçeklik

Sanal gerçeklik, çok sayıda endüstride devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Büyük veri yığınlarını herkesin temel bilgileri anlayabileceği şekilde sunmak söz konusu olduğunda, düz iki boyutlu bir ekran en etkili ortam değildir. Bir kişinin iki boyutlu bir figürden algılayabileceği çok şey vardır. Ancak sanal gerçeklik ile algılayan, veriyle çevrili ve sürükleyici bir sanal alanın ortasına yerleştirilmektedir. En sürükleyici sanal gerçeklik veri görselleştirmelerinden bazılarını deneyimlemek için bu orta gönderiye göz atabilirsiniz .

Veri gazeteciliği ana akım haline geliyor

Verilerin mevcudiyeti ve bunları analiz etmek ve görselleştirmek için harika araçlar sayesinde, dünya çapında en iyi medya şirketleri tarafından yayınlanan inanılmaz veri görselleştirmelerinin sayısında bir artış görüyoruz.

Özellikle popüler haber merkezlerinden hikaye anlatımı ve habercilikte veri görselleştirmenin daha iyi ve etkin kullanımını görmeye devam edeceğiz. Veri gazeteciliğinin etkililiği ve erişimi, giderek daha fazla gazeteciyi ilginç haberler elde etmek için verileri kullanmaya alışmaya ikna edecek gibi görünüyor.

Yapay zeka

Yapay zeka her alanı ve endüstriyi alt üst edecek ve buna hiç şüphe yok. Veri görselleştirme, işletmeler için kesinlikle çok önemli bir süreçtir ve yapay zeka yardım eli uzatabilir. Geleneksel panolarımızın ve veri bilimcilerimizin kapsamını aşan verilerle birlikte, yapay zeka tabanlı veri görselleştirme ihtiyacı neredeyse zirvede. Bugünlerde çok fazla veri var ve içinde sıkışıp kalmış, en kısa sürede çıkarıldığında daha iyi sonuçlar verebilecek kritik öneme sahip içgörüler var. Makine öğrenimi ve doğal dil işleme, verilerden kritik içgörüler ortaya çıkarmak için birlikte çalışabilir ve böylece insanlar için veri görselleştirme iş yükünü azaltabilir.

Grafikleri karşılaştırmak, anormallikleri belirlemek, önemli içgörüleri tespit etmek için bir makine öğrenimi sistemi kullanılabilir ve son olarak NLP, içgörülerin basit ve sade insan dilinde ortaya konacağı iletişim bölümünü ele alabilir. Çok sayıda veri görselleştirmesi, kolayca yorumlanamıyorsa kullanışlı değildir ve yapay zekanın bunu düzeltme potansiyeli vardır.

Giderek karmaşıklaşan veri kaynakları

Bir veri görselleştirmesinin kalitesi ve kapsamlılığı, tamamen ona beslenen verilere bağlı olacaktır. Son teknolojik gelişmelerle, artık sınırsız bir dizi yöntem kullanarak veri toplamak mümkün, bu da bizi karmaşık veri yapılandırmalarıyla temasa geçiriyor.

Bu, daha fazla değere sahip daha iyi kavrayışların elde edilebileceği ve ilgili herkese aktarılabileceği anlamına gelir. Bu aynı zamanda, veri görselleştiricilerinin doğru sonuçlara ulaşmak için doğru veri kaynaklarını dikkatlice değerlendirmesi ve seçmesi gerektiği anlamına gelir.

Çözüm

Birden fazla platformda bulunan verilerin artmasıyla, onu görselleştirme zorluğu da kesinlikle artacak. Şekillenmekte olan bu yeni trendler, sürekli artan veri ve iş gereksinimleriyle başa çıkmak için veri görselleştirmenin nasıl hızlı bir şekilde geliştiğini göstermektedir. Verilerden içgörü çıkarmak, kesinlikle veri görselleştirmenin nihai işlevidir ve bu yeni ortaya çıkan trendlerden yararlanılarak geliştirilebilir.