Diferencia entre visualización de datos y análisis de datos
La visualización de datos no es más que representar datos en forma visual. Esta forma visual puede ser una tabla, gráficos, listas o un mapa, etc. Esta representación ayuda a las personas a comprender la magnitud de los datos.
El análisis de datos es el método de examinar conjuntos de datos (estructurados o no estructurados) para obtener información útil para sacar conclusiones sobre los conjuntos de datos. Las técnicas y tecnologías de análisis de datos se utilizan ampliamente en muchas organizaciones.
Comparaciones cara a cara entre visualización de datos y análisis de datos (infografía)
A continuación se muestran las 7 principales diferencias entre la visualización de datos y el análisis de datos
Diferencias clave entre la visualización de datos y el análisis de datos
A continuación se encuentran las listas de puntos, describe las diferencias clave entre la visualización de datos y el análisis de datos:
- La visualización de datos es la presentación de datos en un formato gráfico o gráfico. El análisis de datos también es un proceso que facilita el reconocimiento de patrones y la obtención de significado de conjuntos de datos complejos.
- La visualización de datos permite a los tomadores de decisiones ver los análisis presentados visualmente, por lo que captan conceptos difíciles o identifican nuevos patrones.
- Mirar en profundidad la visualización de un atributo conducirá a la analítica de ese atributo.
- El proceso de análisis, que incluye la implementación y el uso de herramientas de análisis de big data, puede ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia operativa, generar ingresos y obtener ventajas competitivas sobre sus rivales comerciales.
- La analítica descriptiva se centra en describir algo que ya sucedió, así como en sugerir sus causas fundamentales.
- El análisis prescriptivo ayuda a las empresas a anticipar oportunidades comerciales y tomar decisiones que afectan las ganancias en áreas tales como campañas de marketing dirigidas, etc.
- El análisis predictivo ayuda a extraer conjuntos de datos históricos para patrones indicativos de situaciones y comportamientos futuros
- En visualizaciones, tenemos visualizaciones estáticas e interactivas.
- Las visualizaciones estáticas se centran en un almacén de datos específico, el usuario no puede ir más allá de una sola vista para explorar historias adicionales más allá de lo que tiene delante. La historia se captura específicamente en un atractivo diseño de página única.
- Las visualizaciones interactivas ayudan a los usuarios a seleccionar puntos de datos específicos para construir una historia visualizada de su elección.
- La información analítica de datos lleva el descubrimiento al siguiente nivel al permitir que los profesionales no solo exploren sus datos, sino que comprendan los factores e impactos subyacentes más allá de simplemente preguntar POR QUÉ.
- Usando cuadros, gráficos y elementos de diseño, la visualización de datos puede ayudar a las empresas a explicar tendencias y estadísticas mucho más fácilmente. La visualización de datos también expone patrones, tendencias y correlaciones que de otro modo podrían pasar desapercibidas.
- Los analistas de datos traducen los números a texto plano (inglés), ya sean cifras de ventas, estudios de mercado, logística o costos de transporte.
- Las computadoras permitieron procesar grandes cantidades de datos a velocidades ultrarrápidas. Hoy en día, la visualización de datos se ha convertido en una combinación de ciencia y arte en rápida evolución que seguramente cambiará el panorama corporativo en los próximos años.
- El análisis de datos es una práctica de tendencia que muchas empresas están adoptando. Antes de saltar y comprar herramientas de análisis de datos, las organizaciones primero deben conocer el panorama.
- Tomemos un ejemplo para entender, la visualización de datos muy claramente.
Por ejemplo, tomemos el Día de Acción de Gracias como un caso de uso en nuestro escenario, ya que todos sabemos que, las ventas, en el día de Acción de Gracias, serán muy altas y las compras estarán en su punto más alto.
Para ayudar al propietario del negocio a comprender el historial de compras correspondiente a los artículos, un gráfico circular o un gráfico lo ayudará a comprender mejor que mirar los números en el historial de compras. Para que el dueño del negocio pueda planificar su negocio de acuerdo con la tendencia. - Tomemos un ejemplo de Data Analytics para comprender el poder de la analítica.
Todos hacemos compras en línea y debemos haber visto este mensaje en nuestro buzón: mensaje "Te extrañamos" de nuestro sitio web de comercio electrónico favorito si no compramos por un tiempo. La escena detrás de este mensaje incluye un "examen detallado" de nuestros pedidos y el historial de pedidos. Las herramientas analíticas dan inteligencia al negocio para atraer a los clientes y aumentar los ingresos.
Visualización de datos vs Tabla de comparación de análisis de datos
| Visualización de datos | Análisis de datos | |
|
Usado para | El objetivo de la visualización de datos es comunicar información de manera clara y eficiente a los usuarios presentándolos visualmente. | Toda empresa recopila datos; El análisis de datos ayudará a la empresa a tomar decisiones empresariales más informadas mediante el análisis de los datos. |
| Relación | La visualización de datos ayuda, el análisis de datos para obtener mejores conocimientos | Juntos, la visualización de datos y el análisis sacarán las conclusiones sobre los conjuntos de datos. En algunos escenarios, podría actuar como una fuente de visualización. |
|
Herramientas, técnicas y métodos. |
La visualización de datos puede ser estática o interactiva. La visualización interactiva de datos es un poco más nueva. Permite a las personas profundizar en los detalles muy minuciosos de los cuadros y gráficos usando las computadoras y dispositivos móviles, y luego cambiar interactivamente qué datos ven y cómo se procesaron. Herramientas: Parcela DataHero Cuadro Diagramas QlikView ZingCHhart, etc. |
El análisis de datos puede ser análisis prescriptivo, análisis predictivo, análisis de diagnóstico y análisis descriptivo Herramientas: Colmena, Polybase, Presto Trifecta Hoja de cálculo de Excel Análisis claro SAP Business Intelligence, etc. |
| Industrias | Las tecnologías y técnicas de visualización de datos se utilizan ampliamente en finanzas, banca, atención médica, venta minorista, etc. | Las tecnologías y técnicas de análisis de datos se utilizan ampliamente en comerciales, finanzas, atención médica, detección de delitos, agencias de viajes, etc. |
| Quien realiza | Ingenieros de datos | Analistas de datos |
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Plataformas | Procesamiento de grandes datos, paneles de gestión de servicios, análisis y diseño. | Gran procesamiento de datos, minería de datos,
Análisis y diseño. |
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Beneficios | Identificar áreas que necesitan atención o mejora.
Claridad sobre los factores que influyen en el comportamiento del cliente. Ayuda a comprender qué productos colocar en dónde Predecir volúmenes de ventas | Identificar los modelos y patrones subyacentes.
Actúa como una fuente de entrada para la visualización de datos, Ayuda a mejorar el negocio al predecir las necesidades. |
Conclusión: visualización de datos vs análisis de datos
Cuando se trata de las necesidades empresariales, la diferencia entre la visualización de datos y el análisis de datos es notablemente clara. También está claro que las visualizaciones, aunque importantes, no pueden ser el único componente de la solución para el procesamiento de datos, tanto la visualización de datos como el análisis de datos juntos sacarán buenas conclusiones para el negocio.
La elección de las herramientas de visualización y herramientas de análisis varía de una organización a otra, de acuerdo con el tipo de datos que maneja y qué tan grande es la organización.
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