Wizualizacja danych to prawdziwa “wisienka na torcie”, która zwieńcza długi, mozolny, a czasami wręcz wyczerpujący proces związany z pozyskiwaniem, przetwarzaniem oraz analizą informacji. To właśnie odpowiednia prezentacja, poprzez możliwość dostrzeżenia trendów czy anomalii, pozwala wyciągnąć pełną wartości z danych, a co za tym idzie – podejmować na tej podstawie trafne decyzje biznesowe.
Dlaczego tak się dzieje? Ludzki umysł nie jest ewolucyjnie przystosowany do obserwowania tabel po brzegi wypełnionych liczbami, a tym bardziej – wyciągania z nich wartościowych wniosków. Dopiero odpowiednia wizualizacja, nagromadzonych w ten sposób, informacji (w tym, chociażby właściwe wykorzystanie kolorów), pozwala na szybkie zrozumienie tego, co aktualnie dzieje się w organizacji.
Stąd tak kluczową funkcję pełnią właściwe narzędzia typu Business Intelligence, które pozwalają lepiej zrozumieć biznes i na tej podstawie – stworzyć przewagę konkurencyjną. Jakie to programy, czym się charakteryzują i w jaki sposób mogą poprawić efektywność w Twojej organizacji? Tego wszystkiego dowiesz się z dalszej części wpisu.
Co znajdziesz w tym artykule?
Jak wizualizować dane?
Metody i techniki wizualizacji danych
Jaki jest najlepszy program do wizualizacji danych? Subiektywny ranking narzędzi.
Microsoft Power BI
Looker Studio (dawniej Google Data Studio) i Looker
Tableau
Microsoft Excel
Python z bibliotekami
Jaki program do wizualizacji danych wybrać?
Ranking 5 biznesowych narzędzi służących do wizualizacji danych – podsumowanie
Na rynku funkcjonuje naprawdę całkiem spora ilość narzędzi służących do wizualizacji danych. Zdaję sobie sprawę z tego, że podjęcie ostatecznej decyzji oraz postawienie na konkretne rozwiązanie wcale nie jest takie proste. Właśnie dlatego przy ich wyborze sugeruję brać pod uwagę kilka zasadniczych czynników.
W mojej ocenie warto przeanalizować takie aspekty, jak:
Wizualizacja danych to nie tylko wykresy – to dobór metody adekwatnej do rodzaju informacji. Możemy korzystać z map cieplnych, diagramów Sankeya, macierzy korelacji, drzew hierarchicznych, wykresów pudełkowych czy wykresów Gantta, by ukazać relacje, trendy czy strukturę w sposób intuicyjny. Wybór metody zależy od tego, co chcemy podkreślić i jaką opowieść opowiedzieć naszym danym.
Do klasycznych i sprawdzonych technik należą wykres słupkowy (do porównań wartości), liniowy (do trendów w czasie), kołowy (do udziałów procentowych), wykres punktowy (relacje między zmiennymi) oraz histogram (rozkład danych). Te formy są uniwersalne, łatwo czytelne i stanowią podstawę każdej wizualizacji – często łączone są w dashboardach, by opowiedzieć szerszą historię.
Na to pytanie nie mogę udzielić jednoznacznej odpowiedzi. Dobra wiadomość jest natomiast taka, że z przyjemnością pokażę Ci co najmniej kilka sprawdzonych narzędzi, dzięki którym proces ten będzie nie tylko prosty, ale dodatkowo pozwoli na uzyskanie naprawdę przyjaznej i intuicyjnej struktury informacji. To co? Zaczynamy!
Poniżej znajdziesz mój ranking TOP5 narzędzi służących do wizualizacji danych, których odpowiednie wykorzystanie z pewnością wniesie wartość do organizacji. Uprzedzając Twoje ewentualne wątpliwości – uważam, że wszystkie są świetne i robią kawał dobrej roboty. Dlatego kolejność ich omówienia jest całkowicie losowa.
Stworzone przez giganta – firmę Microsoft – narzędzie jest jednym ze zdecydowanych liderów rozwiązań w zakresie wizualizacji danych. Tytuł TOPowego potwierdza zarówno jego powszechne wykorzystanie, jak i ogromna ilość pozytywnych opinii samych użytkowników. Wyobraź sobie, że obecnie korzysta z niego grubo ponad 200 000 organizacji z całego świata!
Microsoft Power BI zapewnia świetne możliwości integracji z ogromną liczbą narzędzi. Dużym atutem jest również łatwość, z jaką raporty mogą być udostępniane użytkownikom końcowym – i to bez potrzeby dawania im dostępu do surowych danych.
Obok powyższych atutów warto również wspomnieć o kosztach. Otóż, narzędzie jest bezpłatne na poziomie desktopu, a ewentualne koszty pojawią się dopiero wówczas, gdy zechcesz „przesiąść się” na rozwiązanie chmurowe. Power BI jest też bardzo dobrze zintegrowany z Excelem, co zdecydowanie obniża próg wejścia dla tego narzędzia.
Oczywiście, jak każde oprogramowanie, także to nie jest całkowicie pozbawione wad. Mianowicie, Power BI ma problemy z przetwarzaniem dużych zbiorów danych, a także kiepsko sobie radzi z bardziej skomplikowanymi relacjami pomiędzy tabelami. Zastosowany w nim język DAX, który pozwala na tworzenie zaawansowanych analiz, nie należy do najłatwiejszych.
Kolejnym powszechnie znanym na rynku rozwiązaniem jest Looker Studio. Pomimo niedawnej zmiany (rebrandingu) – nadal popularniejsza jest jego stara nazwa, czyli Google Data Studio.
Jak łatwo zauważyć, jest to narzędzie wywodzące się ze stajni Google. Dzięki temu zawdzięcza dużą łatwość korzystania z danych pochodzących z innych usług tego technologicznego giganta (należą do nich między innymi: Google Analytics, Google Cloud Platform, Search Console, AdWords, YouTube i inne). Jeśli Twoja organizacja w dużym stopniu wykorzystuje właśnie te Google’owskie narzędzia – z pewnością należy rozważyć Looker Studio, chociażby ze względu na łatwą integrację.
Omawiane narzędzie ma jednak zdecydowanie wiele innych zalet. Wśród nich warto wymienić korzystną dla użytkowników formę rozliczania, która jest oparta jedynie na przechowywaniu i procesowaniu danych. Ponadto, Looker Studio zapewnia również spore możliwości customizacji raportów – zwłaszcza, jeśli porównamy go do innych narzędzi dostępnych na rynku. Dużym plusem jest także fakt, że wszystkie opcje są dostępne bezpośrednio w chmurze.
Jeszcze bardziej zaawansowanym narzędziem proponowanym przez Google jest Looker. Oferuje zbliżone funkcjonalności do Power BI czy Tableau, a dodatkowo zapewnia wszystkie wymagane opcje, które są podstawowe dla tego typu rozwiązań. Umożliwia również na korzystanie ze wszystkich swoich możliwości bezpośrednio w chmurze.
P.S. Konkretna wzmianka o tym rozwiązaniu pojawiła się już na blogu Conversion, gdy pisaliśmy o tworzeniu dashboardów za Google Analytics 4. Jeśli interesuje Cię ta tematyka – koniecznie zajrzyj do tego wpisu.
Stawiane zwykle na drugim miejscu pod względem popularności za Microsoft Power BI, Tableau jest produktem należącym do marki Salesforce.
Zapewnia ogromne możliwości integracji z wieloma źródłami danych, a także oferuje wiele przydatnych funkcji dotyczących wizualizacji geograficznej. Użytkownicy Tableau zwracają uwagę przede wszystkim na łatwość oraz intuicyjność, z jakimi można tworzyć użyteczne dashboardy.
To narzędzie wykorzystywane do wizualizacji danych jest dostępne w dwóch wersjach:
“Haczyk” polega na tym, że wszystkie raporty, które stworzysz za pomocą darmowej wersji, automatycznie staną się publicznie. Moja rada: nie używaj jej do pracy z wrażliwymi informacjami.
Problem z udostępnianiem danych szerokiej publiczności rozwiązuje oczywiście narzędzie w wersji płatnej. Niestety, za stosunkowo dużą wadę tej opcji należy uznać wysokie koszty ponoszone za każdego dodatkowego użytkownika Tableu.
Aktualne trendy zarządzania efektywnością działań organizacji (polegające m.in. na podejmowaniu decyzji w oparciu o dane) wymagają tego, aby prawie każdy pracownik organizacji miał dostęp do przynajmniej tych KPI, za które jest on odpowiedzialny. Warto wziąć to pod uwagę podczas rozważania wprowadzenia tego narzędzia do swojej firmy.
Jeżeli pierwszą Twoją myślą po przeczytaniu tego nagłówka było “Ale jak to? Zwykły excel nadaje się do wizualizacji danych?” – już śpieszę z wyjaśnieniem.
Być może ten program od Microsoftu nie do końca kojarzy Ci się z taką formą prezentacji informacji. Musisz jednak wiedzieć, że w tej materii może pochwalić się naprawdę sporymi atutami.
Z jednej strony argumentem “za” jest jego powszechność, a także to, że jest znany, akceptowany, lubiany oraz wszechstronny. Przy zastosowaniu języka VBA, Power Pivot czy Power Querry – może okazać się wystarczającym w bardzo wielu przypadkach.
Oczywiście, nie można go traktować jako receptę na wszystko. Excel nie sprawdzi się bowiem w przypadku, gdy masz do czynienia z większymi setami danych. Wraz z rozbudową ich źródeł, będzie bowiem coraz wolniejszy i trudniejszy w obsłudze. Tak więc podczas szybkiego rozwoju Twojej organizacji – warto zastanowić się nad wprowadzeniem narzędzia stricte przeznaczonego do wizualizacji danych.
Jeśli ta nazwa jest dla Ciebie całkowicie obca – już przechodzę do objaśnienia. Python jest językiem programowania, który cieszący się ogromnym zainteresowaniem wśród analityków czy data scientistów.
Używanie go wraz z bibliotekami pozwalającymi na przetwarzanie danych (np. Pandas czy NumPy) i ich wizualizację (np. Matplotlib czy Seaborn), pozwala uczynić z niego uniwersalne, a czasami wręcz potężne narzędzie do wizualizacji danych.
Stanowi bardzo ciekawe rozwiązanie dla organizacji, w których wymaga się bardziej statystycznego podejścia do analizowania danych. Ponadto, daje też praktycznie nieograniczone możliwości wizualizacji i korzystania z rozwiązań bardzo licznej społeczności.
Jest jednak jedno małe “ale”. Niestety, dostępność osób specjalizujących się w tej dziedzinie jest wciąż niewielka. A to naturalnie rodzi poważne przeszkody dla budowy zespołów, które zajmują się wizualizacją danych właśnie w oparciu o Pythona.
Hmm… udzielenie jednoznacznej odpowiedzi na tak postawione pytanie jest bardzo trudne. Na tyle trudne, że musisz mi wybaczyć, ale nie dam rady tego zrobić. 😊 Zamiast tego – wskażę kilka konkretnych obszarów, które warto wziąć pod uwagę.
Postawienie na konkretny soft powinno być podyktowane takimi względami, jak: wielkość organizacji i przetwarzanych przez nią informacji, rozmiar zespołu pracującego nad ich agregacją i obróbką, aż wreszcie – budżet, którym dysponujesz.
Niezależnie od tego, na które narzędzie służące wizualizowaniu informacji postawisz – musisz pamiętać, że w analizie najważniejsi są ludzie. To oni odpowiadają za ostateczny kształt prezentowanych danych, a przede wszystkim – to na ich barkach spoczywają obowiązki związane z wyciąganiem informacji, które mogą być przydatne podczas podejmowania ważnych decyzji biznesowych.
Brak zaangażowania czynnika ludzkiego (wyrażanego doświadczeniem, umiejętnościami oraz intuicją), takie rozwiązania pozostaną jedynie bezużytecznymi narzędziami. I to bez względu na ilość środków finansowych, jakie przeznaczy się na ich zakup, utrzymanie oraz rozwój.
A być może chcesz, aby opiekę nad Twoimi danymi (także ich prezentacją) przejęli doświadczeni eksperci od analityki? W jednym, jak i drugim przypadku możesz sięgnąć po wsparcie specjalistów Conversion.
Jeżeli zastanawiasz się jak wykorzystać te narzędzia w Twojej organizacji i wznieść analitykę na jeszcze wyższy poziom to pogadajmy.
A jeśli zainteresował Cię temat wizualizacji danych, to koniecznie sprawdź wpis na naszym blogu mówiący o 16 sygnałach, które sugerują, że zbierasz niepoprawne dane!
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
