Büyük veri karar vericiler onun ne anlama geldiğini özümsemediği takdirde işe yaramaz. Bunun üstesinden gelmek için buyurun veri görselleştirme uzmanlığına.
Tek bir resim bir milyon veri puanı değerinde. İş analitiğinde şu günlerdeki düşünce yapısı böyle.
Büyük veri trendi yoğunlaştıkça ve analitik işletmeler içerisinde daha fazla kökleştikçe, verileri akıllı yollardan kolay bir biçimde sunabilen insanlara olan gereksinim de artıyor. Geçtiğimiz sonbaharda Gartner 2015 itibariyle 4.4 milyon büyük veri iş pozisyonunun olabileceğini öngörmüştü. Bunların çoğu veri görselleştirme gibi yeni, geleneksel olmayan becerileri gerektiriyor.
Peki veri görselleştirme tam olarak nedir? Bu görselleştirme işini tam olarak kim yapar ve rengarenk ilgi çekici bir grafikten ne kadar farklıdır? (Bu sorular içerisine daha derinden girmek için Dataviz: Nasıl Yapılır Özeti kutusuna bakınız.)
İronik olarak bir veri görselleştiricinin net bir resmini elde etmek güç. Fonksiyon henüz iyi bir tanıma sahip değil ve bir iş unvanı olarak nadiren görülüyor, şeklinde konuşuyor IT kariyerleri takipçileri. Bunun tersine, giderek daha fazla firmanın diğer rollerin bir parçası olarak talep ettiği bir beceri seti; özellikle iş zekası ve analitik işlerinde.
“Veri görselleştirme” iş tanımlarında bir gereksinim olarak son altı ayda yüzde 12 oranında arttı. Veri analitiği pozisyonlarında uzmanlaşan bir iş ilan tahtası icrunchdata’nın kurucularından Todd Nevins’in düşüncesi bu şekilde. Diğer taraftan iş tanımlarında bir gereksinim olarak “büyük veri” yüzde 63 arttı. “Veri görselleştirme halen emekleme döneminde ancak firmalar verilerin açığa çıkartılıp kullanılması etrafındaki stratejilerini oluştururken daha belirgin bir hal alıyor,” şeklinde toparlıyor Nevins.
Görselleştirilen veri IT’den gelmiyor, en azından şu ana değin. IT veri analizinde oldukça kısıtlı bir role sahip ve görselleştirmedeki rolü ise daha da az, şeklinde konuşuyor veri uzmanları. “IT tipik olarak bugün yönetim panelinin önemli bir kısmından ve iş zekasının dağıtımından sorumlu,” diyor Cisco’nun analitik yöneticisi Gregory Lewandowski. “Fakat IT’yi sıklıkla nihai oyunu anlamaya çalışmaktan ziyade bir sipariş alan kapasite olarak görüyoruz.”
İyi bir veri görselleştiricinin nitelikleri
Puzzle çözmeyi ve veriyle oynamayı sever
Hedef kitleyi ve onun enformasyon ihtiyacını bilir ve anlar
Veriyi görüntülemenin yeni araçları ve yeni yollarını anlamak için sabırlıdır.
Sanat ve güzel görsel tasarımla ilgilenir ve takdir eder
Matematik, mühendislik, istatistik, işletme veya finans diplomasına sahiptir
Edward Tufte veya Stephen Few gibi konunun uzmanlarından en iyi uygulamaları öğrenmiştir
Hem sol hem de sağ beyin becerilerini, bazen ikisini birden, çalıştırabilir
