RSS
30 октября 2015 
gromych С появлением более крупных источников данных стало еще труднее просматривать, или представлять образцы из этих источников данных. Это стало очень важным в таких областях, как изучение генома, например, идентификация 2,000,000 генов в геноме человека, представьте просмотр отдельных генов в ряду чисел.
В 2013 году Грег МакИнерни, старший научный сотрудник по информационной визуализации в области биологических наук Оксфордского университета попытался провести ряд исследований о том, как визуализация используется учеными. Существует отличный блог на эту тему, опубликованный @FutureEarth. Ученые по сути скептически оценивают визуализацию. Мориц Штефанер высказал идею о том, что если что-то выглядит хорошо, оно является правдоподобным «синдромом тупой блондинки». Но даже скептически настроенные ученые приходят к идее, что визуализация занимает свое место в обнаружении закономерностей в массивных объемах данных.
Показанная выше структура – визуализация молекулы. Невозможно взглянуть на нее невооруженным глазом, поэтому представить ее можно лишь путем визуализации с использованием больших объемов данных. Но это относится не только к обработке огромных объемов данных и создания красивой картинки, следующий пример показывает почему.
Невозможно рассмотреть все сегменты и даже начинать работать с процентами.
Хорошая визуализация становится еще более важной, когда ставки действительно высоки. В фармацевтической промышленности необходимо в среднем 12 лет, чтобы выпустить новое лекарство на рынок, а процесс может стоить около $ 4 млрд. Только 10%-20% новых препаратов выходят на рынок, в любой точке процесса могут прекратить развитие из-за неблагоприятных реакций пациентов, или просто низкой эффективности препарата с первого взгляда.
Вот теперь вы можете себе представить, что любые средства, которые могут повысить вероятность выхода лекарства на рынок подойдут. Визуализация данных позволит исследователям и ученым исследовать чрезвычайно сложные наборы данных, а также способствовать открытиям у нетехнической части аудитории, например, инвесторов и регулирующих органов с использованием рассказов.
Это говорит о том, что, хотя мы сосредотачиваемся на конкретных предметах, таких как, визуализация, сотрудничество, повествующий не может работать ни с одним из них отдельно. Ученый не будет доверять визуализации без данных, а Вы не сможете полагаться на данные сами по себе, без сотрудничества с коллегами. Так что нужен, гармоничный союз между тремя факторами.
Пожалуйста, не думайте, что я пытаюсь упростить вещи. Вне всяких сомнений есть еще много других вещей, участвующих в этой сложной головоломке. Но, когда страсти на арене визуализации накаляются, и начинается битва между основными игроками, мы видим, как творчество множества веб-разработчиков позволяет получать еще более фантастические визуальные изыски. Но пробудите ученого в себе и ищите суть в этом стиле.
Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.
Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!
Опубликовано в рубрике