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.
Чтобы претендовать на включение в категорию визуализации данных, продукт должен:
Аналитическая платформа Sisense — это комплексная платформа анализа данных, которая позволяет аналитикам, инженерам по обработке данных и разработчикам создавать аналитические приложения, обеспечивающие высокий уровень информативности для пользователей. Узнать больше про Sisense
Google Data Studio — это бесплатное облачное приложение, позволяющее создавать интерактивные панели мониторинга и профессионально оформленные бизнес-отчёты из разнообразных источников данных. Узнать больше про Google Студия данных
Dasheroo - программный интернет-сервис для сбора и анализа информации о ключевых показателях эффективности (KPI). Узнать больше про Dasheroo
Google Charts — это облачный веб-сервис, позволяющий визуализировать данные и помогающий представлять статистику в виде круговых диаграмм, графиков, пиктограмм и других графических инструментов визуализации. Узнать больше про Google Charts
Oracle Business Intelligence Cloud Service — это онлайн-сервис бизнес-аналитики, направленная на улучшение качества анализа данных за счёт управления представлениями и визуализаций. Узнать больше про Oracle Business Intelligence Cloud Service
Domo — это облачное аналитическое программное решение для управления бизнесом, к которому можно подключить множестро разнородных источников данных, включая электронные таблицы, базы данных, социальные сети и любое существующее облачное или локальное программное решение. ... Узнать больше про Domo
Looker — это аналитическая платформа, объединяющий бизнес-данные и бизнес-команду, позволяя каждому специалисту исследовать и понимать данные для поддержки принятия эффективных решений. Узнать больше про Looker
SAS Visual Data Mining and Machine Learning — это комплексное решение для анализа данных и машинного обучения, предоставляющее инструменты для выявления закономерностей, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов на основе больших объёмов информации. Узнать больше про SAS Visual Data Mining and Machine Learning
SAS Viya — это платформа для анализа данных, обеспечивающая обработку больших объёмов информации и применение методов машинного обучения. Узнать больше про SAS Viya
Adobe Commerce intelligence — это система анализа данных для оптимизации бизнес-процессов и принятия управленческих решений в сфере электронной коммерции. Узнать больше про Adobe Commerce intelligence
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:
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:
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.
Чтобы претендовать на включение в категорию визуализации данных, продукт должен:
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.
Sisense

Аналитическая платформа Sisense — это комплексная платформа анализа данных, которая позволяет аналитикам, инженерам по обработке данных и разработчикам создавать аналитические приложения, обеспечивающие высокий уровень информативности для пользователей.

Google Data Studio — это бесплатное облачное приложение, позволяющее создавать интерактивные панели мониторинга и профессионально оформленные бизнес-отчёты из разнообразных источников данных.
Dasheroo

Dasheroo - программный интернет-сервис для сбора и анализа информации о ключевых показателях эффективности (KPI).

Google Charts — это облачный веб-сервис, позволяющий визуализировать данные и помогающий представлять статистику в виде круговых диаграмм, графиков, пиктограмм и других графических инструментов визуализации.
Oracle Corporation

Oracle Business Intelligence Cloud Service — это онлайн-сервис бизнес-аналитики, направленная на улучшение качества анализа данных за счёт управления представлениями и визуализаций.
Domo

Domo — это облачное аналитическое программное решение для управления бизнесом, к которому можно подключить множестро разнородных источников данных, включая электронные таблицы, базы данных, социальные сети и любое существующее облачное или локальное программное решение.
Looker Data Sciences

Looker — это аналитическая платформа, объединяющий бизнес-данные и бизнес-команду, позволяя каждому специалисту исследовать и понимать данные для поддержки принятия эффективных решений.
SAS

SAS Visual Data Mining and Machine Learning — это комплексное решение для анализа данных и машинного обучения, предоставляющее инструменты для выявления закономерностей, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов на основе больших объёмов информации.
SAS

SAS Viya — это платформа для анализа данных, обеспечивающая обработку больших объёмов информации и применение методов машинного обучения.
Adobe

Adobe Commerce intelligence — это система анализа данных для оптимизации бизнес-процессов и принятия управленческих решений в сфере электронной коммерции.
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:
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:
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.
Чтобы претендовать на включение в категорию визуализации данных, продукт должен:
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.