Big Data: Как важно быть наглядным

Андрей Скворцов поделился секретами того, как представить Большие Данные с лучшей стороны


Визуализация данных не только дает более четкую картину, но и порой помогает вскрыть неочевидные связи

12:52 27.03.2015   |   3234 |  Дмитрий Гапотченко |  Computerworld Россия



В условиях, когда отношение к Большим Данным, по мнению некоторых аналитиков, сменилось с восторженного на настороженное, «пробивать» соответствующие проекты стало несколько более затруднительно.

Помочь может наглядная визуализация данных, полагает Андрей Скворцов, директор группы компаний «Меркатор», специализирующейся в области инфографики. На форуме Big Data 2015, организованном 24 марта издательством «Открытые системы», он предложил три простых правила представления данных в наглядном виде. Визуализированные данные должны вызывать удивление, показывать контрасты; кроме того, необходимо представлять все данные — иначе они будут не столь убедительны.

Первым «визуализатором», по его словам, стал математик и астроном Урбен Леверье, наиболее известный своим «открытием Нептуна на кончике пера». После того как шторм в ноябре 1854 года изрядно потрепал англо-французский флот под Севастополем, французский император Наполеон III обратился к ученому с вопросом относительно предсказуемости такого рода явлений. Леверье изучил траекторию урагана и предложил основать сеть метеорологических станций для заблаговременного отслеживания природных катаклизмов. Император, удивленный невиданными доселе картинками движения атмосферных фронтов, дал добро.

Big Data: Как важно быть наглядным
Качественная иллюстрация лучше тысячи слов расскажет о том, в каких странах энергетики «ставят» на ветер и воду, а в каких — на уголь и мирный атом
Источник: «Меркатор»

С этих карт Леверье, считает Скворцов, и началась визуализация данных. Она позволяет сделать данные более наглядными — отобразить ход застройки центра Москвы по годам, представить транзакции Сбербанка в реальном времени или показать, в каких странах Европы предпочитают маленькие ветровые электростанции, в каких — большие атомные и тепловые. А порой она дает возможность вскрыть некоторые прчинно-следственные связи, особенно при работе с малоформализуемой информацией. Например, графически отобразив взаимоотношения в коллективе, можно найти в нем отчетливые группы друзей. Или понять, как реально повлиял на динамику продаж приход нового руководителя.

Самый поучительный пример формально касался степени совпадения динамики бюджета США с прогнозами относительно этой динамики. Прогнозы, как отметил Скворцов, были двух типов: «Все хорошо» и «Сейчас не очень, но скоро все будет хорошо». Реальность несколько отличалась, и, по словам директора «Меркатора», такая ситуация характерна для госучреждений отнюдь не только нашего заокеанского партнера.


Теги: Читайте больше Статьи Большие данные in_bigdata Big Data 2015 Большие данные и бизнес
На ту же тему: