企業にとって最良のデータ視覚化手法は何ですか？

業界全体での意思決定は、データに大きく依存するようになりました。 ただし、企業が予防的かつ予防的な意思決定を行うために必要なデータの量は、多くの場合、非ナンバーマネージャーが理解するには多すぎます。 ここで、ビジネスにおけるデータの視覚化が重要になります。

視覚化により、管理者はドメインが移動している方向をよりよく理解して説明できるようになります。 ただし、インフォグラフィックを作成してキャンペーンのパフォーマンスを説明することと、ボーイングの離着陸データを視覚的な形式に変換することはまったく別のことです。

管理者にとって、これは、何百万ものデータを画像ベースのタイプに変換できるようにするために、より優れた一連のデータ視覚化手法を維持する必要があることを意味します。 データの視覚化プロセスを上手に使いたいと考えているマネージャーは、多くの場合、ルールを学ぶことから始めます。 折れ線グラフはいつ使用する必要がありますか？ 色に関しては何が多すぎますか？ データを読み取り可能にするにはどうすればよいですか？ x軸をゼロまたは100から開始する必要がありますか？ これらすべての質問に答えることはできませんが、データの視覚化のベストプラクティスを理解してもらうことはできます。

これらすべての大量のデータセットを消化可能な形式に変換するのに役立つ何か。

ビジネスにおけるデータの視覚化とは何ですか？

データの視覚化は、グラフ、マップ、チャート、またはその他の視覚的な形式で情報とデータを表現することです。 このプロセスにより、利害関係者は傾向を確認し、相関関係を特定し、データと全体的なビジネスパフォーマンスの外れ値を簡単に特定できます。

ビッグデータの増加が続くことを考えると、効果的なデータの視覚化は、大量のデータポイントを説得力のあるストーリーと実用的な洞察に変換するための重要なステップです。 全体として、データの視覚化プロセスは、収益、効率、および収益性のレベルを向上させる上で大きな役割を果たします。

データ視覚化の原則と実践の利点は何ですか？

データの視覚化は、視覚的な形式でのデータの変換を超えています。 これは、ビジネスに影響を与える洞察を強調しながら、データの主要な側面を強調するために使用される主要なビジネスインテリジェンス機能です。 管理者がより賢明な決定を下すのに役立つ洞察。

データ視覚化の利点のいくつかを次に示します。

迅速な意思決定：データセットを視覚的な形式で表示することにより、管理者はビジネスの動きを一目で理解できます。 それは、数字やシートの山を研究するのにかかる時間を節約することにつながります。

より優れたデータ探索：データ視覚化ツールを使用すると、ユーザーはデータを操作してパターンを発見し、データの関係を確認し、実用的な洞察を解明できます。これらはすべて、データエンジニアの関与を​​必要としません。

ビジネスイニシアチブの追跡：データ視覚化ダッシュボードは、ビジネスオペレーションが主要業績評価指標（KPI）にどのように影響するかを確認することにより、マネージャーがイニシアチブのパフォーマンスを追跡するのに役立ちます。

分析のROIを向上させる：ビジュアルによってデータを理解しやすくなるため、マネージャーは時間どおりに意思決定を行うことで会社の成長を改善しやすくなります。

[また読む：通信会社がビッグデータ分析をどのように使用するか]

ビジネスに適したタイプのデータ視覚化とは何ですか？

データが箇条書きまたは棒グラフで表示されていた時代は終わりました。 今日、データの種類と量が増えるにつれて、データの視覚化の種類も増えています。 要件が何であるかに応じて、マネージャーが選択できるさまざまなタイプのデータ視覚化を見てみましょう。

時間の経過とともに変化する

これらのグラフの目的は、データが一定期間にわたって変化していることを示すことです。 これは、5年間にわたる製品の販売に関するデータ、または単にユーザーが長期にわたって要求するデータである可能性があります。

チャートタイプ：

• エリアタイムライン
• サークルタイムライン
• カレンダーヒートマップ
• 列-行のタイムライン
• 列のタイムライン
• ガントチャート
• ファンのタイムライン
• 散布図-ラインタイムライン
• 折れ線グラフ
• スロープチャート
• 地震記象など

分布

このデータ視覚化タイプの目的は、データが特定のグループにどのように分散しているかを示すことです。 これは、マネージャーが共通点と外れ値を見つけるのに役立ちます。 この例としては、人口の収入特性を確認したい公務員が挙げられます。

チャートタイプ

• 箱ひげ図
• バーコード
• ドットプロット
• 累積曲線
• ヒストグラム
• ヴァイオリン等

部分から全体

このチャートは、単一のアイテムをその構成要素に分解する方法を示しています。 たとえば、リードが入ったソースを確認したいマネージャー。

チャートタイプ

• バースタック比例
• 円グラフ
• ベン図
• ツリーマップ
• 積み上げ柱
• 滝グラフなど

相関

この視覚化タイプは、2つの要素間の関係を伝えます。 たとえば、小売店は、在庫の在庫と棚のアイテムが店舗の場所ごとにどのように相関しているかを知りたいと考えています。

チャートタイプ

• 散布図
• バブルチャート
• 行列
• XYヒートマップなど。

動き

このグラフは、条件間のデータの移動を示しています。 たとえば、ある場所から別の場所への移行がどのように行われるかなどです。

チャートタイプ

• 通信網
• サンキー
• 滝
• コードなど

ランキング

この視覚化チャートは、データのリストが互いにどのように関連しているかを示しています。 たとえば、x個の製品を要求する場所の降順。

チャートタイプ

• バンプチャート
• 注文したバー
• ドットプロットストリップ
• スロープチャート
• シンボル比例順序など。

中小企業向けのデータ視覚化の基本要素を検討したので、今度はベストプラクティスに取り掛かります。 結局のところ、マネージャーがデータを完全に視覚化する方法を知っている場合にのみ、ビジネスにおけるデータ視覚化の重要性を測定することができます。

ビジネスのための最良のデータ視覚化プラクティス

前に強調したように、正しいデータを持つことは作業の半分にすぎません。 それ以上ではないにしても、利害関係者が理解できる方法でデータを表示し、データを実用的なビジュアルに変換する場所を提供することも同様に重要です。 データ視覚化ダッシュボードを作成する際に、企業とそのデータ分析サービスパートナーが従わなければならない重要なプラクティスのいくつかを次に示します。

1.ビジュアルの目標を知る

視覚化ツールにデータを配置する前に、プロセスの目標を理解することが重要です。 オーディエンスと次に何をしてほしいかに応じて、データに表示する内容を変更する必要があります。 たとえば、利害関係者がキャンペーンのパフォーマンスを確認したい場合、投資したツールやキャンペーンに採用した代理店のタスクリストに関するデータは表示されません。

2.聴衆に対応する必要があります

データビジュアルをデザインするときは、次の質問に答えることが非常に重要です。

• 誰がデータを消費するのですか？
• 彼らはどのような課題に直面していますか？
• 視聴者にとって重要な指標や目標は何ですか？
• 視聴者にどのような決定をしてもらいたいですか？

これらの質問への回答は、特定の対象者に関心のあるデータポイントを照合するのに役立ちます。

3.KPIを表示します

データポイントをビジュアルに変換する演習の背後にある最終的な目標は、実用的な洞察を引き出すことです。 そして、それを達成する唯一の方法は、主要業績評価指標（KPI）に対してデータを測定することです。

あなたの目標があなたのABCサービスのリード数を増やすことだったとしましょう。 ここで視覚的に表示するには、さまざまなKPI（トラフィックソース、リード品質など）を調べる必要があります。

4.コンテキストを提供します

実践としてのデータの視覚化は、データセットとその全体的な影響との関係を示す場合に最も役立ちます。 ストーリーテリングは必須のデータ視覚化のベストプラクティスではありませんが、次のことに役立ちます–

• 刺激的なアクション
• 決定に影響を与える

5.データを読み取り可能にする

デザインの明瞭さと一貫性を確保することは、読みやすさの要素に関しては大いに役立ちます。 データの表示は、ビジュアルとテキストの健全な組み合わせである必要があります。テキストは、必要に応じてビジュアルをサポートし、ビジュアルは適切に配置されます。

ここで考慮すべきもう1つの側面は、混乱の最小化です。 データの視覚化の全体的かつ唯一の目的はデータを簡単に伝達することであるため、画像に不要な情報が含まれていないこと、または情報過多の犠牲にならないことが重要です。

6.色を使用する

データを操作しているからといって、ビジュアルが白黒である必要があるという意味ではありません。 さまざまな色の組み合わせを使用すると、ビジネスの旅のさまざまな側面や軌跡を表すのに役立ちます。 どの色または色の組み合わせを選択するかを検討する際に考慮できる点は、ブランドデザインのガイドラインを振り返り、ブランドの色を操作することです。

7.階層に注意してください

階層は、データ視覚化の重要な概念の1つです。 これは、ユーザーが直感的に理解できることの1つです。したがって、データビジュアライザーで最適な方法で使用することができます。

ご想像のとおり、階層とは、最も重要な情報を一番上に置き、そこから「最も重要なものから最も重要でないものへ」の方法で下に移動することを意味します。

8.ビジュアルを応答性の高いものにします

レスポンシブデザインとは、どのデバイスで表示されているかに関係なく、ページが適切に表示されるアプローチを指します。 ここでのデザインは、さまざまな画面サイズに自動的に適応し、エンドユーザーがコンテンツを読みやすく消化しやすくします。

そこで、ビジネスにおけるデータの視覚化の重要性を最もよく表すベストプラクティスを以下に示します。 今、私たちがすべきことを調べている間、会話は挑戦なしでは不完全になります。

企業がデータ視覚化プロセスを自分で処理する際に直面する課題を見てみましょう。

データの視覚化に関連するさまざまな課題は何ですか？

多くの場合、企業はデータをメディア形式に変換するために視覚化ツールに投資する傾向があります。 ただし、このアプローチに関連するいくつかの課題があります。

データ理解の欠如

ビジュアルがどれほど見栄えが良いかに関係なく、企業は通常、その背後にあるストーリーや、そこからどのような洞察を引き出すべきかについてあまり理解していません。 データをビジネス目標に最適にリンクするには、視覚化プロセスのマネージャー/所有者がデータに何を反映させたいかを理解することが重要です。

クラッター

マネージャーは、ビジネスの成長の「完全な」全体像を示す方法として、情報過多の犠牲になることがあります。 構造や必要性を考えるのではなく、1つのスライドに多くの情報を追加します。 理想的には、情報は最小限に抑え、個々の聴衆の関心に重点を置く必要があります。

手動プロセスへの依存

管理者がデータセットを手動で入力して視覚化を作成すると、いくつかのエラーが発生する可能性があります。 不完全なデータ、誤ったデータ、数学的エラーなどに関するエラー。これに対する解決策は、プロセスを自動化するAIベースのツールを採用することです。

データガバナンスの欠如

人々がスプレッドシートと分析ツールの使用に慣れた瞬間、彼らは独自のプレゼンテーションを作成し始め、すべての構造を投げ出し、ウィンドウの外にレイアウトを決定しました。 必要なのは、すべてのデータ構造の一貫性を確保するために、管理者が適切なデータガバナンスの実践を実施する必要があることです。

データ視覚化プロセスを適切に作成しながら、これらすべてのメリットと課題を克服することは難しい場合があることを理解しています。 多くのクライアントが同じ問題に直面しています。 これが私たちのデータ分析サービスが彼らを助ける方法です。

Appinventivはどのように役立ちますか？

Appinventivは最近、米国の大手通信会社が効率的なデータ分析プラットフォームを作成するのを支援しました。 その過程で、さまざまな顧客管理領域のインタラクティブなダッシュボードを通じて実用的なデータの視覚化を提供するBIソリューションも展開しました。 結果？ 顧客の消費データを100％処理し、データ品質を85％向上させます。

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