Analitik tertambah: Perbedaan antara revisi

Penemuan data (''data discovery'') adalah proses untuk mendeteksi pola dan outlier dengan menavigasi data secara visual atau menerapkan analitik tingkat tinggi dengan panduan. Penemuan data adalah proses yang berulang yang tidak memerlukan pembuatan model di awal <ref>{{Cite web|url=https://bi-survey.com/data-discovery|title=Data Discovery: what it is, why it matters and what tools are used|website=BI Survey|language=en-US|access-date=2019-04-06}}</ref>. Selama 10 tahun terakhir, platform penemuan data berbasis [[Visualisasi data|visual]] ini sudah mengacaukan pasar BI tradisional. Alat yang mudah digunakan ini memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan data secara cepat, memeriksa [[hipotesis]] secara visual, dan menemukan wawasan baru pada sebuah data. Platform ini mengubah bagaimana pengguna bisnis mengeksplorasi data dibandingkan dengan lapisan semantik yang berpusat pada IT. Walaupun demikian, banyak aktivitas terkait dengan persiapan data, penemuan pola dalam data yang kompleks dan berbagi wawasan tetap manual dan cenderung bias <ref name=":0" />.

 

 

Visualisasi merupakan cara yang ampuh untuk menemukan dan mengkomunikasikan pola dalam data (lebih dari tabel atau daftar). Namun, visualiasi tidak selalu menyoroti temuan yang signifikan secara statistik. Untuk itu, diperlukan interpretasi pengguna atau analisis statistik lebih lanjut untuk menentukan apakah temuan tersebut relevan, signifikan, dan dapat ditindaklanjuti. Terlebih lagi, menemukan wawasan dari analitik lanjut memerlukan keahlian dari ''data scientist'' yang sangat langka <ref name=":0" />.