Was sind die besten Datenvisualisierungspraktiken für Unternehmen?

Die Entscheidungsfindung in allen Branchen stützt sich zunehmend stark auf Daten. Die Menge an Daten, die ein Unternehmen benötigt, um proaktive und präventive Entscheidungen zu treffen, ist jedoch oft zu groß für einen Nicht-Nummernmanager, um es zu verstehen. Hier kommt die Datenvisualisierung in Unternehmen ins Spiel.

Durch Visualisierung sind Manager besser in der Lage, die Richtung zu verstehen und zu erklären, in die sich ihre Domänen bewegen. Es ist jedoch eine Sache, Infografiken zu erstellen und eine Kampagnenleistung zu erklären, und es ist eine ganz andere Sache, die Start- und Landedaten von Boeing in ein visuelles Format umzuwandeln.

Für Manager bedeutet dies, dass sie bessere Datenvisualisierungspraktiken beibehalten müssen, um die Millionen von Daten in einen bildbasierten Typ umwandeln zu können. Ein Manager, der im Datenvisualisierungsprozess großartig werden möchte, beginnt oft damit, die Regeln zu lernen. Wann sollte ich ein Liniendiagramm verwenden? Was ist zu viel, wenn es um Farben geht? Wie kann ich die Daten lesbar machen? Muss ich meine X-Achse bei Null oder Hundert beginnen? Obwohl wir nicht alle diese Fragen beantworten können, können wir Sie mit den besten Praktiken zur Datenvisualisierung vertraut machen.

Etwas, das Ihnen dabei helfen würde, all diese riesigen Mengen an Datensätzen in ein verdauliches Format umzuwandeln.

Was ist Datenvisualisierung in Unternehmen?

Datenvisualisierung ist die Darstellung von Informationen und Daten in Grafiken, Karten, Diagrammen oder anderen visuellen Formaten. Der Prozess macht es den Stakeholdern leicht, sich die Trends anzusehen, Korrelationen zu erkennen und die Ausreißer in ihren Daten und der gesamten Geschäftsleistung zu identifizieren.

Angesichts der ständig wachsenden Verbreitung von Big Data ist eine effektive Datenvisualisierung ein entscheidender Schritt, um massive Datenpunkte in eine überzeugende Geschichte und umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Alles in allem spielt der Datenvisualisierungsprozess eine massive Rolle bei der Steigerung des Umsatzes, der Effizienz und des Rentabilitätsniveaus.

Was sind die Vorteile von Datenvisualisierungsprinzipien und -praktiken?

Die Datenvisualisierung geht über die Transformation von Daten in visuelle Formate hinaus. Es ist eine wichtige Business-Intelligence -Funktion, die verwendet wird, um die wichtigsten Aspekte von Daten hervorzuheben und gleichzeitig geschäftsrelevante Erkenntnisse hervorzuheben. Erkenntnisse, die Managern helfen, klügere Entscheidungen zu treffen.

Hier sind einige der Vorteile der Datenvisualisierung.

Beschleunigte Entscheidungsfindung : Durch die Anzeige von Datensätzen in einem visuellen Format können Manager die Geschäftsbewegung auf einen schnellen Blick verstehen. Es führt zu einer Zeitersparnis, die für das Studium eines Stapels von Zahlen und Blättern aufgewendet wird.

Bessere Datenexploration : Datenvisualisierungstools ermöglichen es den Benutzern, mit Daten zu interagieren, um Muster zu entdecken, die Datenbeziehungen zu sehen und umsetzbare Erkenntnisse zu entwirren – alles ohne die Notwendigkeit, einen Dateningenieur einzubeziehen.

Verfolgen Sie Geschäftsinitiativen : Die Datenvisualisierungs-Dashboards helfen Managern, die Leistung ihrer Initiativen zu verfolgen, indem sie untersuchen, wie sich die Geschäftsabläufe auf die Key Performance Indicators (KPIs) auswirken.

Steigert den ROI von Analysen : Da Visualisierungen das Verständnis von Daten erleichtern, wird es für Manager einfacher, das Unternehmenswachstum zu verbessern, indem sie rechtzeitig Entscheidungen treffen.

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Was ist die richtige Art der Datenvisualisierung für ein Unternehmen?

Vorbei sind die Zeiten, in denen Daten in Aufzählungszeichen oder in Balkendiagrammen dargestellt wurden. Mit der zunehmenden Vielfalt und Menge der Daten haben heute auch die Arten der Datenvisualisierung zugenommen. Lassen Sie uns einen Blick auf die verschiedenen Arten der Datenvisualisierung werfen, aus denen ein Manager je nach Anforderung wählen kann.

Im Laufe der Zeit ändern

Der Zweck dieser Diagramme besteht darin, zu zeigen, dass sich die Daten über einen bestimmten Zeitraum geändert haben. Das können Daten rund um den Produktverkauf über 5 Jahre sein oder einfach die Nutzernachfrage im Laufe der Zeit.

Diagrammtypen:

• Bereich Zeitleiste
• Zeitachse der Kreise
• Kalender-Heatmap
• Spaltenzeilen-Zeitachse
• Spalte Zeitleiste
• Gantt-Diagramm
• Fan-Zeitleiste
• Scatterplot-Linien-Zeitachse
• Liniendiagramm
• Steigungsdiagramm
• Seismogramm usw.

Verteilung

Der Zweck dieses Datenvisualisierungstyps besteht darin, zu zeigen, wie die Daten über eine bestimmte Gruppe verteilt wurden. Dies hilft Managern dabei, Gemeinsamkeiten und Ausreißer zu erkennen. Ein Beispiel hierfür könnten Beamte sein, die die Einkommensmerkmale einer Bevölkerung sehen möchten.

Diagrammtypen

• Box-Plot
• Strichcode
• Punktdiagramm
• Kumulative Kurve
• Histogramm
• Geige usw.

Teil zum Ganzen

Dieses Diagramm zeigt, wie ein einzelnes Element in seine Bestandteile zerlegt werden kann. Beispielsweise möchte ein Manager sehen, aus welchen Quellen ein Lead stammt.

Diagrammtypen

• Balken proportional gestapelt
• Kuchendiagramm
• Venn-Diagramm
• Baumkarte
• Gestapelte Spalte
• Wasserfalldiagramm usw.

Korrelation

Diese Visualisierungsart vermittelt die Beziehung zwischen zwei Elementen. Beispielsweise möchte ein Einzelhandelsunternehmen wissen, wie der Lagerbestand und die Artikel im Regal von einem Geschäftsstandort zum anderen korrelieren.

Diagrammtypen

• Streudiagramm
• Blasendiagramm
• Zeilenspalten
• XY-Heatmap usw.

Bewegung

Dieses Diagramm zeigt die Bewegung von Daten zwischen Bedingungen. Zum Beispiel, wie die Migration von einem Standort zum anderen abläuft.

Diagrammtypen

• Netzwerk
• Sanke
• Wasserfall
• Akkord usw.

Rangfolge

Dieses Visualisierungsdiagramm zeigt, wie eine Liste von Daten miteinander in Beziehung steht. Zum Beispiel absteigende Reihenfolge der Standorte, die x Produkte nachfragen.

Diagrammtypen

• Bump-Diagramm
• Riegel bestellt
• Dot-Plot-Streifen
• Steigungsdiagramm
• Symbol proportional geordnet usw.

Nachdem wir uns nun mit den grundlegenden Elementen der Datenvisualisierung für kleine und mittlere Unternehmen befasst haben, ist es an der Zeit, sich mit den Best Practices zu befassen. Denn nur wenn ein Manager weiß, wie man Daten perfekt visualisiert, kann er die Bedeutung der Datenvisualisierung im Unternehmen messen.

Die besten Datenvisualisierungspraktiken für Unternehmen

Wie wir bereits betont haben, ist das Vorhandensein der richtigen Daten nur die halbe Arbeit. Es ist ebenso wichtig, wenn nicht sogar noch wichtiger, es auf eine Weise darzustellen, die die Beteiligten verstehen können, und ihnen einen Ort zu geben, an dem sie ihre Daten in umsetzbare Visualisierungen umwandeln können. Hier sind einige der wichtigsten Praktiken, die Unternehmen zusammen mit ihren Datenanalyse-Servicepartnern beim Erstellen von Datenvisualisierungs-Dashboards befolgen müssen.

1. Kennen Sie das Ziel der Visuals

Bevor Sie beginnen, die Daten in einem Visualisierungstool bereitzustellen, ist es wichtig, das Ziel des Prozesses zu verstehen. Sie müssen ändern, was Sie in den Daten entsprechend dem Publikum zeigen und was Sie als nächstes tun sollen. Wenn Ihre Stakeholder beispielsweise Ihre Kampagnenleistung sehen möchten, zeigen Sie ihnen keine Daten zu den Tools, in die Sie investiert haben, oder die Aufgabenliste der Agentur, die Sie für die Kampagne eingestellt haben.

2. Sollte das Publikum ansprechen

Wenn Sie Ihre Datenvisualisierungen entwerfen, ist es äußerst wichtig, diese Fragen zu beantworten:

• Wer wird die Daten konsumieren?
• Vor welchen Herausforderungen stehen sie?
• Welche Metriken oder Ziele sind für die Zielgruppe wichtig?
• Welche Entscheidung soll mein Publikum treffen?

Die Antwort auf diese Fragen würde Ihnen dann helfen, Datenpunkte zu sammeln, die für Ihr spezifisches Publikum von Interesse sind.

3. Zeigen Sie die KPIs an

Das ultimative Ziel hinter der Übung, Datenpunkte in visuelle Darstellungen umzuwandeln, besteht darin , umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen . Und der einzige Weg, dies zu erreichen, wäre, die Daten anhand der Key Performance Indicators (KPIs) zu messen.

Angenommen, Ihr Ziel war es, die Anzahl der Leads für Ihren ABC-Service zu erhöhen. Um es jetzt visuell darzustellen, müssten Sie sich die verschiedenen KPIs ansehen – die Verkehrsquelle, die Lead-Qualität usw.

4. Geben Sie einen Kontext an

Die Datenvisualisierung als Praxis ist am hilfreichsten, wenn sie die Beziehung zwischen Datensätzen und ihrer Gesamtauswirkung aufzeigt. Obwohl Storytelling kein Muss für die Datenvisualisierung ist, hilft es bei –

• Inspirierende Aktion
• Beeinflussung der Entscheidung

5. Machen Sie die Daten lesbar

Die Sicherstellung der Klarheit und Konsistenz im Design trägt wesentlich zum Lesbarkeitsfaktor bei. Die Präsentation von Daten sollte eine gesunde Mischung aus Bildern und Text sein, wobei der Text die Bilder wo immer nötig unterstützt und die Bilder gut platziert sind.

Ein weiterer Aspekt, der hier zu berücksichtigen ist, ist die Minimierung von Unordnung. Da das ganze und einzige Ziel der Datenvisualisierung darin besteht, Daten einfach zu kommunizieren, ist es entscheidend, dass die Bilder keine unnötigen Informationen enthalten oder Opfer einer Informationsüberflutung werden.

6. Verwenden Sie Farben

Nur weil Sie mit Daten arbeiten, heißt das nicht, dass die Visualisierungen schwarz-weiß sein sollten. Die Verwendung verschiedener Farbkombinationen kann dabei helfen, verschiedene Aspekte oder Trajektorien Ihrer Geschäftsreise darzustellen. Ein Punkt, den Sie berücksichtigen können, wenn Sie sich überlegen, welche Farbe oder Farbkombination Sie wählen sollten, kann sein, auf Ihre Markendesignrichtlinie zurückzublicken und mit Ihren Markenfarben zu arbeiten.

7. Beachten Sie die Hierarchie

Hierarchie ist eines der Schlüsselkonzepte der Datenvisualisierung. Es ist das Einzige, was Benutzer intuitiv verstehen, daher kommt es auf die Datenvisualisierer an, sie optimal zu nutzen.

Wie Sie erraten haben, bedeutet Hierarchie, die wichtigsten Informationen ganz oben zu platzieren und dann von dort nach unten zu gehen, und zwar in einer Art und Weise, wie Sie von den wichtigsten zu den unwichtigsten Informationen gelangen.

8. Gestalten Sie die Visuals ansprechend

Responsive Design bezieht sich auf einen Ansatz, bei dem die Seiten unabhängig von dem Gerät, auf dem sie angezeigt werden, gut angezeigt werden. Das Design passt sich hier automatisch an unterschiedliche Bildschirmgrößen an, was dem Endbenutzer das Lesen und Verdauen der Inhalte erleichtert.

Hier sind also die Best Practices, die die Bedeutung der Datenvisualisierung für ein Unternehmen am besten darstellen. Jetzt, wo wir uns die Dos angesehen haben, wird das Gespräch ohne die Herausforderungen unvollständig sein.

Lassen Sie uns einen Blick auf die Herausforderungen werfen, denen Unternehmen gegenüberstehen, wenn sie den Datenvisualisierungsprozess selbst handhaben.

Welche unterschiedlichen Herausforderungen sind mit der Datenvisualisierung verbunden?

Unternehmen neigen oft dazu, in Visualisierungstools zu investieren, um ihre Daten in Medienformate umzuwandeln. Mit diesem Ansatz sind jedoch eine Reihe von Herausforderungen verbunden.

Mangelndes Datenverständnis

Unabhängig davon, wie gut die Grafiken aussehen, haben Unternehmen normalerweise nicht viel Ahnung von der Geschichte dahinter und von den Erkenntnissen, die sie daraus ziehen können. Um Daten optimal mit Geschäftszielen zu verknüpfen, ist es wichtig, dass der Manager/Eigentümer des Visualisierungsprozesses versteht, was die Daten widerspiegeln sollen.

Unordnung

Manager werden manchmal Opfer einer Informationsüberlastung, um ein „vollständiges“ Bild des Unternehmenswachstums zu vermitteln. Sie fügen zu viele Informationen auf einer Folie hinzu, anstatt an die Struktur und Notwendigkeit zu denken. Idealerweise sollten die Informationen auf ein Minimum reduziert und stark auf das Interesse des einzelnen Publikums ausgerichtet sein.

Abhängigkeit von manuellen Prozessen

Wenn Manager Visualisierungen erstellen, indem sie die Datensätze manuell eingeben, kann dies zu mehreren Fehlern führen. Fehler in Bezug auf unvollständige, falsche Daten, mathematische Fehler usw. Eine Lösung dafür kann die Einführung von KI-basierten Tools sein, die den Prozess automatisieren würden.

Fehlende Datengovernance

In dem Moment, in dem sich die Leute mit der Verwendung von Tabellenkalkulationen und Analysetools vertraut machen, beginnen sie, ihre eigenen Präsentationen zu erstellen, und werfen alle Strukturen und das festgelegte Layout aus dem Fenster. Was erforderlich ist, ist, dass Manager über eine angemessene Data-Governance-Praxis verfügen, um sicherzustellen, dass alle Datenstrukturen konsistent sind.

Wir verstehen, dass es schwierig sein kann, all diese Vorteile und Herausforderungen im Auge zu behalten und gleichzeitig einen Datenvisualisierungsprozess zu erstellen. Viele unserer Kunden stehen vor den gleichen Problemen. So hilft ihnen unser Datenanalysedienst .

Wie kann Appinventiv helfen?

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