Data Visualization and Geographic Information Systems

REAL-WORLD EXAMPLES OF DATA VISUALIZATION 

Tujuan akhir dari analisis data adalah untuk mendorong keuntungan, dan seringkali itu tergantung pada mempelajari cara mengelola aset, seperti inventaris, atau melibatkan pelanggan dengan cara yang lebih cerdas. Mengumpulkan data relatif mudah. Memahami data itu tidak. Berikut adalah contoh bagaimana perusahaan dan / atau seluruh industri menggunakan visualisasi data dan interaktivitas untuk meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan dan kinerja sering dengan tampilan seluler. 

• Quick Detection and Decisions in Stock Markets Perusahaan Wall Street, mengandalkan kemampuan mereka untuk memproses dan memanfaatkan anomali pasar secara real time. Karena langkah keputusan mereka yang menuntut, para profesional pasar modal menggunakan visualisasi untuk analisis risiko, pemeriksaan pra-perdagangan dan pasca-perdagangan, pemantauan kepatuhan, deteksi penipuan, analisis profitabilitas klien, penelitian dan penjualan, dan kinerja portofolio. Vendor Aqumin menyediakan solusi interpretasi visual waktu nyata untuk industri jasa keuangan.
• Meningkatkan Fungsi SDM ADP Corporation adalah salah satu penyedia layanan penggajian terbesar di dunia, dengan data 33 juta pekerja. Pada tahun 2014, ADP perusahaan penggajian meluncurkan visualisasi data dengan analitik prediktif untuk meningkatkan fungsi sumber daya manusia (SDM). Setelah mengorganisir informasi dan menyalurkannya melalui program analisis, departemen SDM menemukan bahwa ADP akan segera menghadapi masalah pensiun yang serius. Untuk mengurangi kesenjangan bakat di masa mendatang, ADP membangun program pelatihan baru untuk mempersiapkan generasi pekerja berikutnya.
• Respons Bencana yang Cepat oleh Industri Asuransi Perusahaan asuransi terkemuka menggunakan teknologi visualisasi dan analisis data berbasis web untuk mengelola respons mereka terhadap bencana besar dengan lebih baik. Pada hari-hari dan minggu-minggu setelah bencana, perusahaan asuransi menghadapi analisis dan melaporkan kemacetan. Analis yang mampu membuat peta dan laporan bekerja dengan panik untuk menanggapi permintaan informasi. Karena data baru terus dihasilkan bahkan setelah kejadian, data memiliki rentang hidup yang pendek dan laporan perlu dibuat ulang dan didistribusikan kembali. Misalnya, ketika gempa bumi terjadi, pekerja di seluruh perusahaan asuransi mengakses aplikasi data (cloud) berbasis web untuk memvisualisasikan dan menganalisis dampaknya. Pengguna dengan cepat menentukan properti mana yang tunduk pada intensitas guncangan tertentu dan dapat membuat analisis sendiri secara visual, alih-alih menunggu laporan. 

ALAT VISUALISASI DATA TERKEMUKA DAN TERBARU IBM SPSS 

Analytic Catalyst telah membuat analitik canggih dapat diakses. Analytic Catalyst memungkinkan pengguna bisnis untuk melakukan jenis analisis lanjutan yang telah dirancang untuk para ahli dalam perangkat lunak statistik. Perangkat lunak ini cepat melacak analitik dengan mengidentifikasi driver utama, memilih model yang sesuai, mengujinya, dan kemudian menjelaskan hasilnya dalam Bahasa Inggris. Lihat video YouTube berjudul "IBM SPSS Analytic Catalyst" untuk ikhtisar. Alat ini memadatkan proses analitik menjadi tiga langkah: pengunggahan data, pemilihan variabel target (variabel dependen atau variabel hasil), dan eksplorasi data. 

ENTERPRISE DATA MASHUPS 

• Mashup perusahaan menggabungkan data bisnis dan aplikasi dari berbagai sumber — biasanya campuran data internal dan aplikasi dengan data bersumber eksternal, SaaS (perangkat lunak sebagai layanan) dan konten Web — untuk menciptakan pengalaman terintegrasi. Mashup, secara umum, menjadi populer karena teknologi sosial dan mobile. Walaupun kebanyakan mashup awal adalah fokus konsumen, kemampuan mashup perusahaan untuk secara cepat dan mudah terkonsolidasi pada satu halaman web atau data layar perangkat seluler dan fungsionalitas yang biasanya tersebar di beberapa aplikasi menawarkan peluang bisnis nyata bagi perusahaan dari segala bentuk dan ukuran di seluruh dunia . 
• Perusahaan menggunakan mashup sebagai solusi cepat dan hemat biaya untuk berbagai masalah. Karena mashup menggunakan teknologi yang sudah ada, mereka tidak memerlukan investasi besar dan dapat dikembangkan dalam hitungan jam, bukan hari atau minggu.