Cos'è la Data Exploration?
La Data Exploration rappresenta il primo passo dell'analisi dei dati utilizzato per esplorare e visualizzare i dati per scoprire insight fin dall'inizio o identificare aree o modelli da approfondire. Utilizzando i dashboard interattivi e l'esplorazione dei dati "point-and-click", gli utenti possono comprendere meglio il quadro generale e ottenere insight più velocemente.
Perché è importante la Data Exploration?
Iniziare con la data exploration aiuta gli utenti a prendere decisioni migliori su dove scavare più a fondo nei dati e a comprendere meglio il business quando si pongono domande più dettagliate in seguito. Con un'interfaccia user-friendly, chiunque all'interno di un'organizzazione può familiarizzare con i dati, scoprire modelli e generare domande ponderate che possono stimolare un'analisi più profonda e preziosa.
La data exploration e gli strumenti di visual analytics abilitano alla comprensione, consentendo agli utenti di esplorare i dati in qualsiasi visualizzazione. Questo approccio accelera i tempi di risposta e approfondisce la comprensione degli utenti coprendo più spazio in meno tempo. La data exploration è importante per questo motivo, perché democratizza l'accesso ai dati e fornisce analisi self-service governate. Inoltre, le aziende possono accelerare la data exploration fornendo ed erogando i dati attraverso data mart visivi che sono facili da esplorare e utilizzare.
Quali sono i principali casi d'uso per la data exploration?
La data exploration può aiutare le aziende a esplorare rapidamente grandi quantità di dati per capire meglio i prossimi passi in termini di ulteriori analisi. Questo dà all'azienda un punto di partenza più gestibile e un modo per indirizzare le aree di interesse. Nella maggior parte dei casi, la data exploration comporta l'uso di visualizzazioni di dati per esaminare i dati ad alto livello. Con questo approccio di alto livello, le aziende possono determinare quali dati sono più importanti e quali possono distorcere l'analisi e quindi dovrebbero essere rimossi. La data exploration può anche essere utile per diminuire il tempo trascorso in analisi meno rilevanti, selezionando il giusto percorso fin dall'inizio.
