Часть 1
В рамках теории и практики визуального анализа данная информация может быть полезна:
1. Традиционно исследуемые статистические характеристики в продажах могут быть: хронология по времени, распределение по сотрудникам и клиентам, вариативность, корреляция, ранжирование лидов, сделок, клиентов, товаров, и пропорции количественных величин.
2. Разнообразие типов чартов и диаграмм дает возможность понимания одних и тех же данных под разным ракурсом интуитивно-понятным способом.
3. Фирменные online-инструменты, аналогичные DataLens, есть у Oracle, IBM, Microsoft, Tableau, SAP, Power BI и т.д. Эти продукты, несмотря на относительную скудность набора дэшбордов и неповоротливое редактирование, занимают свою массовую нишу - пользуются спросом у небольших компаний, доступны для пользователей с небольшой технической квалификацией. Для аналитиков с маркетинговым опытом предпочтительнее компоновать собственную интерактивную среду на основе open-source библиотек.
Потенциал свежих версий браузеров сопоставим с возможностями полноценной ОС: файловый менеджер, встроенная NoSQL DB, поддержка разнообразных компонентов UI и форматов графики, богатая эко-система приложений - и все это на front-end. Вопрос безопасности хранения данных на сервере (в случае с объемами данных до десятков мегабайт) может быть решен за счет продвинутого использования client-side приложений без использования сервера. Т.е. данные для визуализации могут быть закачаны в кэш браузера (например, IndexedDB в Google Chrome) через файловый-менеджер и обрабатываться скриптами стороннего сервиса, оставаясь лишь в локальном доступе.
