การนำเสนอข อม ลสถ ต ด วยแผนภ ม ภาพ

การแสดงข้อมูลด้วยภาพเป็นกระบวนการใช้ส่วนประกอบของศิลปะที่มองเห็นได้ เช่น แผนภูมิ กราฟ หรือแผนที่ในการแสดงข้อมูล ซึ่งเป็นการแปลข้อมูลที่ซับซ้อน ข้อมูลจำนวนมาก หรือข้อมูลตัวเลขให้แสดงเป็นภาพเพื่อง่ายในการประเมินผล เครื่องมือการแสดงข้อมูลด้วยภาพช่วยปรับปรุงกระบวนการสื่อสารด้วยภาพและทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ เพื่อความถูกต้องและรายละเอียดที่ชัดเจน คุณสามารถใช้การแสดงด้วยภาพเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากข้อมูลดิบ

เหตุใดการแสดงข้อมูลด้วยภาพจึงมีความสำคัญ

ธุรกิจสมัยใหม่มักจะประมวลผลข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งที่มาของข้อมูลต่างๆ ดังต่อไปนี้

• เว็บไซต์ภายในและภายนอก
• อุปกรณ์อัจฉริยะ
• ระบบการเก็บรวบรวมข้อมูลภายใน
• โซเชียลมีเดีย

แต่ถ้าเป็นข้อมูลดิบอาจทำความเข้าใจและนำไปใช้ได้ยาก ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงต้องเตรียมและนำเสนอข้อมูลในบริบทที่เหมาะสม พวกเขาต้องนำเสนอเป็นรูปภาพเพื่อให้ผู้ที่ต้องทำการตัดสินใจได้เห็นถึงความสัมพันธ์ของข้อมูล รูปแบบหรือแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ การแสดงข้อมูลด้วยภาพสร้างเรื่องราวที่นำระบบธุรกิจอัจฉริยะก้าวขึ้นไปอีกระดับ และรองรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลรวมถึงการวางแผนเชิงกลยุทธ์

ประโยชน์ของการแสดงข้อมูลด้วยภาพคืออะไร

ประโยชน์ของการแสดงข้อมูลด้วยภาพมีตัวอย่างดังต่อไปนี้

การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

ผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องหลักๆ และผู้บริหารระดับสูงใช้การแสดงข้อมูลด้วยภาพเพื่อตีความข้อมูลอย่างมีความหมาย ประหยัดเวลาด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วขึ้นและมีความสามารถในการมองเห็นภาพที่ใหญ่ขึ้น ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถระบุรูปแบบ ค้นพบแนวโน้ม และรับข้อมูลเชิงลึกเพื่อนำหน้าคู่แข่ง

การบริการลูกค้าที่ดีขึ้น

การแสดงข้อมูลเน้นความต้องการของลูกค้าและความอยากได้ของลูกค้าผ่านการแสดงแบบกราฟิก คุณสามารถระบุช่องว่างในการบริการลูกค้าของคุณ ปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการอย่างมีกลยุทธ์ และลดความไร้ประสิทธิภาพในการดำเนินงานได้

เพิ่มความผูกพันที่พนักงานมีต่องานและองค์กร

เทคนิคการแสดงข้อมูลด้วยภาพมีประโยชน์สำหรับการสื่อสารเกี่ยวกับผลการวิเคราะห์ข้อมูลกับทีมขนาดใหญ่ ทั้งทีมสามารถเห็นภาพข้อมูลร่วมกัน เพื่อพัฒนาเป้าหมายและแผนร่วมกัน พวกเขาสามารถใช้การวิเคราะห์ด้วยภาพเพื่อวัดเป้าหมายและความคืบหน้า และเพิ่มแรงจูงใจให้กับทีม ตัวอย่างเช่น ทีมขายทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มความสูงของแผนภูมิแท่งของยอดขายในหนึ่งไตรมาส

องค์ประกอบของการแสดงข้อมูลด้วยภาพมีอะไรบ้าง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมสามองค์ประกอบหลักสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพดังนี้

เรื่องราว

เรื่องราวแสดงถึงจุดประสงค์เบื้องหลังของการแสดงข้อมูลด้วยภาพ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสื่อสารกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องหลายรายเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาต้องการบรรลุโดยการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจต้องการวัดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักหรือคาดการณ์ยอดขาย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ใช้งานทางธุรกิจทำงานร่วมกันเพื่อระบุเรื่องราวที่ต้องการได้รับจากข้อมูล

ข้อมูล

จากนั้นนักวิเคราะห์ข้อมูลจะระบุชุดข้อมูลที่เหมาะสม ซึ่งจะช่วยพวกเขาบรรยายเรื่องราวของข้อมูล พวกเขาแก้ไขรูปแบบข้อมูลที่มีอยู่ ล้างข้อมูล ลบค่าผิดปกติ และดำเนินการวิเคราะห์เพิ่มเติม หลังจากเตรียมข้อมูลแล้ว พวกเขาวางแผนวิธีการสำรวจด้วยภาพแบบต่างๆ

Visual

จากนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเลือกวิธีการสร้างภาพข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดในการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ พวกเขาสร้างแผนภูมิและกราฟที่เน้นจุดข้อมูลหลักและทำให้ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนดูง่ายขึ้น พวกเขาคิดหาวิธีที่มีประสิทธิภาพในการนำเสนอข้อมูลสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ขั้นตอนในกระบวนการแสดงข้อมูลด้วยภาพมีอะไรบ้าง

การแสดงภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมีด้วยกันห้าขั้นตอน

กำหนดเป้าหมาย

คุณสามารถกำหนดเป้าหมายการแสดงข้อมูลด้วยการระบุคำถามที่ชุดข้อมูลที่มีอยู่ของคุณอาจตอบได้ เป้าหมายที่ชัดเจนช่วยในการกำหนดประเภทของ:

• ข้อมูลที่คุณใช้
• การวิเคราะห์ที่คุณกระทำ
• ภาพที่คุณใช้ในการสื่อสารผลการวิจัยของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น ร้านค้าปลีกพยายามทำความเข้าใจประเภทของบรรจุภัณฑ์ผลิตภัณฑ์ที่ได้รับยอดขายมากที่สุด

การเก็บรวบรวมข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการระบุแหล่งที่มาของข้อมูลภายในและภายนอก มีชุดข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมใช้งานออนไลน์สำหรับการซื้อและการใช้งาน บริษัทของคุณอาจมีที่เก็บข้อมูลที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเก็บรวบรวมปริมาณการขาย แคมเปญการตลาด และข้อมูลบรรจุภัณฑ์ของผลิตภัณฑ์ที่ผ่านมาเพื่อหาบรรจุภัณฑ์ที่ดีที่สุดได้

คลีนข้อมูล

การคลีนข้อมูลนั้นเกี่ยวข้องกับการลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ดำเนินการจัดการทางคณิตศาสตร์เพื่อการวิเคราะห์ต่อไป หรือการกรองและการแปลงข้อมูลเพื่อให้ตรงกับเกณฑ์คำถาม ตัวอย่างเช่น คุณอาจลบข้อมูลปริมาณการขายจากเดือนวที่เป็นวันหยุดและหลังแคมเปญการตลาดเพื่อระบุยอดขายเฉลี่ยตามประเภทบรรจุภัณฑ์ได้

เลือกภาพข้อมูล

คุณสามารถเลือกได้ประเภทแผนภูมิที่แตกต่างกันมากมายเพื่อผลลัพธ์การแสดงภาพที่มีประสิทธิภาพ ความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการในการสื่อสารจะเป็นตัวกำหนดการแสดงภาพกราฟิกที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น คุณอาจใช้กราฟแท่งเพื่อแสดงยอดขายบรรจุภัณฑ์ตามสีในเดือนที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม แผนภูมิวงกลมอาจจะเหมาะสมกว่าที่จะแสดงเปอร์เซ็นต์ของบรรจุภัณฑ์สีในสินค้าคงคลังของคุณ การแสดงภาพข้อมูลนั้นมีด้วยกันสองประเภทหลัก

การสร้างภาพแบบคงที่

การสร้างภาพแบบคงจะให้เรื่องราวข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงเพียงมุมมองเดียว อินโฟกราฟิกเป็นตัวอย่างของการสร้างภาพแบบนิ่ง

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบอินเทอร์แอคทีฟ

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบโต้ตอบจะให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับกราฟและแผนภูมิได้ ผู้ดูสามารถเปลี่ยนตัวแปรในพารามิเตอร์การแสดงภาพเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ หรือเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้ ซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูลด้วยภาพโดยทั่วไปจะมีแดชบอร์ดสำหรับใช้โต้ตอบระหว่างผู้ใช้กับระบบ

สร้างภาพข้อมูล

คุณสามารถสร้างภาพข้อมูลที่คุณต้องการโดยใช้เครื่องมือการแสดงข้อมูล เครื่องมือส่วนใหญ่นำเข้าชุดข้อมูลสุดท้ายและสร้างรายงานที่จำเป็นโดยอัตโนมัติ ส่วนหนึ่งของหลักการออกเพื่อการแสดงภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพนั้นมีดังต่อนไปนี้:

• ดึงดูดความสนใจของผู้ชมให้เข้ากับรายละเอียดที่สำคัญโดยใช้ขนาด สี ฟอนต์ และกราฟิก
• ให้บริบทกับข้อมูลโดยใช้ตัวชี้นำภาพ
• เลือกชุดสีที่เหมาะสม
• ใช้ชื่อคำอธิบายเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญแก่ผู้ชมและช่วยให้ผู้ชมมุ่งเน้นไปที่คำถามที่ถูกต้อง
• เพิ่มป้ายกำกับและตัวเลขที่ชัดเจน

เทคนิคประเภทต่างๆ ในการแสดงข้อมูลด้วยภาพมีอะไรบ้าง

แม้ว่าแผนภูมิและกราฟจะเป็นรูปแบบทั่วไป แต่คุณสามารถใช้วิธีการแสดงข้อมูลด้วยภาพได้หลากหลายวิธี วิธีการแสดงข้อมูลด้วยภาพมีหลักๆ อยู่ห้าประเภทดังต่อไปนี้

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบชั่วคราว

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบชั่วคราวใช้เพื่อแสดงถึงวัตถุเชิงเส้นหนึ่งมิติ เช่น กราฟเส้น แผนภูมิเส้น หรือไทม์ไลน์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้แผนภูมิเส้นเพื่อแสดงการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในช่วงเวลาที่กำหนด เส้นหลายๆ เส้นในแผนภูมิเส้นแสดงให้เห็นถึงความผันแปรของปัจจัยต่างๆ ในช่วงเวลาเดียวกัน

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบเป็นลำดับชั้น

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบเป็นลำดับชั้น หมายถึงกลุ่มหรือชุดของรายการที่มีความเชื่อมโยงทั่วไปกับรายการหลัก คุณสามารถใช้โครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้เหล่านี้ในการแสดงคลัสเตอร์ของข้อมูล ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแสดงปริมาณข้อมูลสินค้าคงคลังเป็นแผนผังที่มีโหนดพ่อแม่ (เสื้อผ้า) และโหนดลูก (เสื้อเชิ้ต กางเกงขายาว และถุงเท้า)

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบเครือข่าย

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบเครือข่ายมีประโยชน์ในการแสดงความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างข้อมูลประเภทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น

• แผนภูมิจุดแบบกระจัดกระจายที่แสดงข้อมูลเป็นจุดบนกราฟ
• กราฟบับเบิ้ลที่เพิ่มปัจจัยของข้อมูลที่สามให้กับแผนภูมิจุดแบบกระจัดกระจาย
• Word Cloud ที่แสดงความถี่ของคำโดยใช้คำที่มีขนาดต่างๆ กัน

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบหลายมิติ

การแสดงข้อมูลด้วยภาพแบบหลายมิติจะแสดงตัวแปรข้อมูลตั้งแต่สองตัวขึ้นไปให้เป็นภาพแบบสองหรือสามมิติ แผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม และแผนภูมิแท่งแบบต่อกันเป็นตัวอย่างที่นิยมในการแสดงภาพเหล่านี้ ตัวอย่างเช่น แผนภูมิแท่งจะเปรียบเทียบปัจจัยข้อมูลตั้งแต่สองปัจจัยขึ้นไป และแสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรหนึ่งตัวในช่วงระยะเวลาหนึ่ง แผนภูมิวงกลมแสดงภาพส่วนต่างๆ ของทั้งหมดในแต่ละหมวดหมู่

การแสดงข้อมูลด้วยภาพที่ระบุตำแหน่งที่ตั้ง

การแสดงข้อมูลด้วยภาพที่ระบุตำแหน่งที่ตั้ง ตัวอย่างเช่น การไฮไลท์สีที่ต่างกันคล้ายอุณหภูมิลงในการแสดงข้อมูล แผนที่แสดงความหนาแน่น หรือแผนที่คาร์โตแกรม ซึ่งเป็นการนำเสนอข้อมูลที่สัมพันธ์กับตำแหน่งในโลกความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น การแสดงข้อมูลด้วยภาพที่บอกถึงจำนวนลูกค้าที่เข้าชมสาขาของร้านค้าปลีกต่างๆ

วิธีที่ดีที่สุดในการแสดงข้อมูลด้วยภาพคืออะไร

วิธีที่ดีที่สุดในการแสดงข้อมูลด้วยภาพช่วยเพิ่มความชัดเจน ความสมบูรณ์ และความถูกต้องให้กับรายงานด้านข้อมูลของคุณ

การออกแบบองค์ประกอบ

การออกแบบองค์ประกอบที่สร้างสรรค์สามารถทำให้การแสดงข้อมูลด้วยภาพของคุณเข้าถึงได้มากขึ้น คุณสามารถใช้สี เฉดสี และรูปร่าง เพื่อเพิ่มรายละเอียดให้กับภาพได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ไอคอนรูปหยดน้ำเพื่อแสดงค่าข้อมูลในรายงานการใช้น้ำ

การแสดงข้อมูลที่ครอบคลุม

การใช้ข้อมูลจำนวนมากในการวิเคราะห์ สามารถปรับปรุงความแม่นยำของการแสดงข้อมูลด้วยภาพได้ ยิ่งมีข้อมูลมากขึ้น ยิ่งช่วยเพิ่มความมั่นใจและยังช่วยให้เห็นค่าผิดปกติได้ชัดเจน คุณสามารถรวบรวมรายงานสรุปข้อมูล หรือแสดงข้อมูลที่รวมไว้ให้เป็นภาพรวมของการแสดงข้อมูลด้วยภาพซึ่งจะมีรายละเอียดมากขึ้น

การเปรียบเทียบที่เกี่ยวข้อง

การเปรียบเทียบให้บริบทกับข้อมูลและเน้นย้ำประเด็นของคุณ และยังทำให้ข้อมูลสามารถนำไปใช้ได้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น การแสดงข้อมูลปัจจุบันหลังจากทดลองใช้แนวคิดใหม่ๆ ควบคู่ไปกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องก่อนการทดลอง จะแสดงให้ผู้อ่านทราบว่าสิ่งต่างๆ เคยเป็นอย่างไรและเกิดสิ่งนั้นได้อย่างไร

อะไรคือความท้าทายในการแสดงข้อมูลด้วยภาพ

การแสดงข้อมูลด้วยภาพมีความท้าทายบางอย่างที่อาจนำไปสู่การแปลข้อมูลผิดพลาดหรือบิดเบือนข้อเท็จจริง

การทำให้ข้อมูลเรียบง่ายเกินไป

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องหาความสมดุลระหว่างความเข้าใจในข้อมูลและการสื่อสาร การทำให้ข้อมูลเรียบง่ายเกินไปอาจทำให้ข้อมูลสำคัญสูญหายได้ ตัวอย่างเช่น ในการพิจารณารายงานข้อมูลทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับผลการเรียน รายงานที่แสดงแบบแผนภูมิแท่งระบุว่าผลการเรียนแย่ลง ในขณะที่แสดงการใช้วิดีโอเกมของนักเรียนเพิ่มขึ้นในทศวรรษที่ผ่านมา รายงานสรุปว่าการใช้วิดีโอเกมส่งผลกระทบในทางลบต่อการเรียน อย่างไรก็ตามการแสดงข้อมูลด้วยภาพมีความเรียบง่ายเกินไป ไม่ได้พิจารณาถึงข้อมูลประชากรและปัจจัยอื่นๆ อีกหลายประการที่ส่งผลต่อผลการเรียนด้วย

อคติต่อคนใดคนหนึ่ง

อคติของคนเราส่งผลเสียต่อการแสดงข้อมูลด้วยภาพ ทีมที่สร้างรายงานข้อมูลอาจมีอคติโดยเลือกข้อมูลล่วงหน้าที่เหมาะสมกับวาระส่วนตัวของพวกเขา แม้ว่าเครื่องมือการแสดงข้อมูลด้วยภาพจะมีความแม่นยำมากกว่า แต่ทีมที่ดำเนินการก็อาจมีอคติโดยไม่ได้ตั้งใจผ่านการเลือกและล้างข้อมูลอย่างมีอคติ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่คุณจะต้องรวมทีมและความคิดเห็นที่หลากหลาย ในการพยายามให้ได้มาถึงการแสดงข้อมูลด้วยภาพของคุณ

การกล่าวเกินจริง

คุณสามารถแสดงภาพข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องเพื่อสร้างความสัมพันธ์ที่ไม่มีอยู่จริง ผู้ไม่หวังดีอาจใช้การแสดงภาพข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเพื่อพิสูจน์พฤติกรรมที่เป็นอันตรายหรือทำให้มีการตัดสินใจที่ไม่ดี ตัวอย่างเช่น ทีมงานใช้อุปกรณ์การผลิตมากเกินไปเพื่อสนับสนุนซัพพลายเออร์ที่มีความสัมพันธ์แบบครอบครัว พวกเขาเลยให้เหตุผลในการซื้อโดยใช้รายงานแสดงข้อมูลด้วยภาพ โดยเน้นว่าความปลอดภัยของพนักงานดีขึ้นอย่างไรหลังจากมีการติดตั้งอุปกรณ์ใหม่ อย่างไรก็ตาม มีปัจจัยหลายประการที่ส่งผลต่อความปลอดภัยของพนักงานซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ใหม่

อะไรคือสิ่งที่คุณควรมองหาเมื่อเลือกซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูลด้วยภาพ

มีเครื่องมือการแสดงข้อมูลด้วยภาพมากมายทั้งแบบฟรีและแบบมีค่าใช้จ่าย และการเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดจะขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ

รองรับโครงสร้างพื้นฐาน

ซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูลด้วยภาพของคุณควรผสานเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานและฐานข้อมูลไอทีที่มีอยู่ นอกจากนี้ยังควรรองรับข้อมูลจากแหล่งที่มาของข้อมูลหลายแหล่ง เพื่อให้คุณสามารถนำเข้าข้อมูลภายนอกได้โดยตรงเมื่อจำเป็น

การรายงานเชิงโต้ตอบ

รายงานเชิงโต้ตอบช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถค้นพบรูปแบบ พวกเขาสามารถใช้ตัวกรอง การจัดเรียง หรือการย้ายตัวแปรข้อมูลในแผนภูมิเชิงโต้ตอบขณะที่พล็อตค่าข้อมูล พวกเขาไม่จำเป็นต้องพึ่งพาทีมเทคนิคทุกครั้งที่มีการแนะนำให้เปลี่ยนแปลง หรือจำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลง

การรักษาความปลอดภัย

เครื่องมือการแสดงข้อมูลด้วยภาพสามารถสร้างช่องโหว่เพิ่มเติมในระบบธุรกิจอัจฉริยะของคุณ มันควรมีความปลอดภัยสูง ต้องจำกัดการเข้าถึงของผู้ใช้งานและบทบาทที่ไม่ได้รับอนุญาต

ความสามารถในการปรับขนาด

เราขอแนะนำเครื่องมือแสดงข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยภาพ ที่สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งควรมีความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อทำงานในการแสดงข้อมูลด้วยภาพเป็นอัตโนมัติในขนาดต่างๆ

AWS มีเครื่องมือการแสดงข้อมูลด้วยภาพหลักๆ อยู่สองแบบที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างรายงานอย่างละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลทุกประเภท

Amazon Managed Grafana

Amazon Managed Grafana เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบสำหรับโอเพนซอร์ส Grafana ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์โอเพ่นซอร์สยอดนิยมสำหรับการสืบค้น แสดงภาพ และทำความเข้าใจเมตริกของคุณไม่ว่าจะเก็บไว้ที่ใด Amazon Managed Grafana ผสานรวมกับแหล่งที่มาของข้อมูล AWS ในบัญชี AWS ของคุณอย่างเป็นธรรมชาติ คุณสามารถเลือกการแสดงข้อมูลด้วยภาพที่สร้างไว้แล้วล่วงหน้าแบบต่างๆ เพื่อเริ่มวิเคราะห์ตัววัด ข้อมูลบันทึก และติดตามได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องสร้างแดชบอร์ดใหม่เองทั้งหมด

Amazon QuickSight

Amazon QuickSightเป็นบริการธุรกิจอัจฉริยะ Cloud-Native แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ให้ภาพข้อมูล แดชบอร์ดแบบโต้ตอบ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดย ML คุณสามารถใช้เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลของคุณ ทำการคาดการณ์ที่แม่นยำ และปลดล็อกโอกาสในการสร้างรายได้ใหม่ๆ QuickSight ใช้ ML เพื่อสร้างคำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามธรรมดาเกี่ยวกับข้อมูล