Системы визуализации данных (СВД)

Программные продукты визуализации данных позволяют пользователям создавать информационные панели для отслеживания целей и показателей компании в режиме реального времени, без дальнейшего погружения в специфику данных.

Визуализация данных - это процесс представления числовых или графических данных в виде графиков, диаграмм, карт, анимаций или других форматов для упрощения понимания и анализа информации.

Визуализация данных помогает сделать данные более доступными и понятными для широкого круга пользователей, включая тех, кто не специалист в данной области. Визуализация также позволяет обнаруживать связи, тренды и аномалии в данных, что может помочь принимать более обоснованные решения.

Визуализация данных помогает компаниям принимать решения на основе данных, быстрее выявлять проблемы и искать решения, оптимизировать процессы и улучшать качество продуктов и услуг. Визуализация данных может быть использована в различных областях работы компании, включая маркетинг, производство, финансы и управление персоналом.

Программное сервисы и системы визуализации данных (СВД, англ. Data Visualization Systems, DV) позволяет пользователям создавать информационные панели и чтобы удобнее и быстрее интерпретировать данные компании, следить за тенденциями и ключевыми показателями эффективности. Программные продукты визуализации данных позволяют аккумулировать данные из различных источников: базы данных и сведения из сторонних бизнес-приложений. Обычно решения позволяют использовать одновременно множество панелей мониторинга КПЭ (KPI), для того, чтобы каждая команда и руководитель могли настроить визуализации для своих целей.

Многие средства визуализации данных предоставляют функции перетаскивания, удобную параметрическую настройку и другие возможности, не требующие глубоких технических знаний, поэтому бизнес-пользователь со средними знаниями ИТ-технологий может создавать необходимые информационные панели.

Инструменты визуализации данных специально разработаны для сравнения и отображения важных показателей, но не для непосредственного инструментального анализа и оперирования данными. Хотя некоторые продукты могут предполагать функции детализации или объединения данных, их основной целью всё же является формирование панелей мониторинга и визуализаций для мониторинга критически важных для бизнеса подготовленных данных.

Системы визуализации данных в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители высшего звена и топ-менеджмент для мониторинга ключевых показателей деятельности компании и принятия стратегических решений на основе визуальной аналитики;
• менеджеры среднего звена и руководители подразделений для контроля выполнения планов, анализа эффективности работы подразделений и оперативного управления бизнес-процессами;
• аналитики и специалисты по обработке данных для визуализации результатов исследований, выявления закономерностей и трендов в больших объёмах данных;
• сотрудники отделов продаж и маркетинга для анализа эффективности маркетинговых кампаний, отслеживания динамики продаж и выявления потенциальных возможностей для роста;
• специалисты в области финансов и бухгалтерского учёта для визуализации финансовых показателей, анализа бюджета и контроля денежных потоков;
• сотрудники IT-департаментов и разработчики для мониторинга работы информационных систем, анализа логов и выявления технических проблем.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы визуализации данных (СВД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с возможностью интеграции большого объёма данных и поддержки множества пользователей. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в финансовом секторе могут быть необходимы функции для визуализации временных рядов и прогнозирования, в производственной сфере — возможности для мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI) и анализа производственных процессов, а в сфере здравоохранения — инструменты для визуализации медицинских данных и результатов исследований. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и безопасности данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с используемыми в компании базами данных и системами (например, с ERP, CRM, BI-системами);
• наличие функций для создания интерактивных дашбордов и настраиваемых отчётов;
• возможности для работы с различными типами данных (числовые показатели, текстовые данные, геоданные и т. д.);
• поддержка многопользовательского доступа и разграничения прав доступа;
• наличие механизмов обеспечения безопасности данных (шифрование, аутентификация, аудит действий пользователей);
• возможности для интеграции с внешними API и сервисами;
• наличие инструментов для настройки визуализации под специфические потребности бизнеса (выбор типов графиков, диаграмм, цветовых схем и т. п.);
• поддержка работы с большими объёмами данных и высокая производительность системы;
• наличие документации, обучающих материалов и технической поддержки.

Кроме того, стоит обратить внимание на гибкость настройки и кастомизации системы, поскольку стандартные решения не всегда могут полностью соответствовать уникальным бизнес-процессам компании. Также важно оценить уровень технической поддержки и наличие сообщества пользователей, что может облегчить процесс внедрения и дальнейшего использования СВД. Не менее значимым фактором является стоимость владения системой, включая не только лицензионные платежи, но и затраты на внедрение, обучение персонала и техническое обслуживание.

Применение системы визуализации данных может иметь несколько полезных эффектов:

• Упрощение восприятия данных. Визуальные элементы помогают легче и быстрее понять большое количество информации.
• Улучшение принятия решений. Визуализация данных позволяет наглядно представить аналитические результаты, что облегчает принятие решений на основе данных.
• Выявление скрытых зависимостей. Визуализация данных может помочь выявить скрытые паттерны и зависимости в больших объемах данных.
• Создание эффективных отчетов. Графики и диаграммы помогают создавать более понятные и информативные отчеты о данных.
• Повышение продуктивности. Системы визуализации данных могут значительно сократить время, необходимое для анализа данных, что увеличивает продуктивность.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию визуализации данных, продукт должен:

• Использовать данные из любого источника через загрузку файлов, запросы к базе данных и соединители (коннекторы) приложений;
• Обеспечить визуальное представление ключевых показателей эффективности в режиме реального времени;
• Предлагать панели мониторинга, содержащие несколько визуализаций метрик для высокоуровневых обзоров целей компании.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем визуализации данных (СВД) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, дальнейшего развития интерактивных и адаптивных интерфейсов, повышения уровня автоматизации анализа данных, расширения возможностей работы с большими данными, внедрения более продвинутых методов визуализации сложных многомерных данных, а также усиления акцента на безопасность и защиту данных.

• Интеграция с ИИ и машинным обучением. СВД будут активно использовать алгоритмы машинного обучения для автоматического выявления паттернов и аномалий в данных, что позволит пользователям получать более глубокие инсайты без необходимости глубоких знаний в области анализа данных.
• Развитие интерактивных интерфейсов. Визуальные инструменты станут более интерактивными, позволяя пользователям в реальном времени изменять параметры визуализации, добавлять или удалять данные, что повысит гибкость анализа и принятия решений.
• Автоматизация анализа данных. Системы будут предлагать автоматизированные инструменты для предварительной обработки и анализа данных, что сократит время на подготовку данных для визуализации и повысит эффективность работы аналитиков.
• Работа с большими данными. СВД будут оптимизировать для обработки и визуализации огромных объёмов данных в режиме реального времени, что станет критически важно для компаний, работающих в сферах e-commerce, финансов и логистики.
• Продвинутые методы визуализации. Появится больше инструментов для визуализации многомерных и иерархических данных, что позволит лучше представлять сложные взаимосвязи и структуры в данных.
• Безопасность и защита данных. В условиях растущего числа киберугроз СВД будут включать более продвинутые механизмы шифрования и аутентификации, а также инструменты для контроля доступа к данным на уровне визуализации.
• Кроссплатформенность и мобильность. Системы визуализации будут обеспечивать более широкую совместимость с различными устройствами и операционными системами, что позволит пользователям получать доступ к данным и аналитике из любой точки и с любого устройства.