Apa praktik visualisasi data terbaik untuk bisnis?

Pengambilan keputusan, di seluruh industri, telah tumbuh sangat bergantung pada data. Namun, volume data yang dibutuhkan bisnis untuk mengambil keputusan proaktif dan preventif seringkali terlalu banyak untuk dipahami oleh manajer non-nomor. Di sinilah visualisasi data dalam bisnis muncul.

Melalui visualisasi, manajer lebih mampu memahami dan menjelaskan arah di mana domain mereka bergerak. Namun, membuat infografis dan menjelaskan kinerja kampanye adalah satu hal dan mengubah data lepas landas dan mendarat Boeing ke dalam format visual adalah hal yang sama sekali berbeda.

Untuk manajer, ini berarti bahwa mereka harus mempertahankan serangkaian praktik visualisasi data yang lebih baik untuk dapat mengubah jutaan data menjadi jenis berbasis gambar. Seorang manajer yang ingin mahir dalam proses visualisasi data sering kali memulai dengan mempelajari aturan-aturannya. Kapan saya harus menggunakan grafik garis? Apa yang terlalu banyak dalam hal warna? Bagaimana saya bisa membuat data dapat dibaca? Apakah saya harus memulai sumbu x saya dari nol atau seratus? Meskipun kami tidak dapat memberikan jawaban atas semua pertanyaan ini, kami dapat membuat Anda mengenal praktik visualisasi data terbaik.

Sesuatu yang akan membantu Anda dalam mengonversi semua kumpulan data dalam jumlah besar ini ke dalam format yang dapat dicerna.

Apa itu visualisasi data dalam bisnis?

Visualisasi data adalah representasi informasi dan data dalam grafik, peta, bagan, atau format visual lainnya. Proses ini memudahkan para pemangku kepentingan untuk melihat tren, mengidentifikasi korelasi, dan mengidentifikasi outlier dalam data mereka dan kinerja bisnis secara keseluruhan.

Mempertimbangkan peningkatan data besar yang terus meningkat, visualisasi data yang efektif adalah langkah penting dalam mengubah titik data besar menjadi cerita yang menarik dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Secara keseluruhan, proses visualisasi data memainkan peran besar dalam meningkatkan pendapatan, efisiensi, dan tingkat profitabilitas.

Apa manfaat dari prinsip dan praktik visualisasi data?

Visualisasi data melampaui transformasi data dalam format visual. Ini adalah kemampuan intelijen bisnis utama yang digunakan untuk menyoroti aspek-aspek kunci dari suatu data sambil menyoroti wawasan yang berdampak pada bisnis. Wawasan yang membantu manajer membuat keputusan yang lebih cerdas.

Berikut adalah beberapa manfaat visualisasi data.

Pengambilan keputusan yang dipercepat : Dengan melihat kumpulan data dalam format visual, manajer dapat memahami pergerakan bisnis dengan cepat. Ini mengarah pada penghematan waktu yang dihabiskan dalam mempelajari tumpukan angka dan lembaran.

Eksplorasi data yang lebih besar : Alat visualisasi data memungkinkan pengguna berinteraksi dengan data untuk menemukan pola, melihat hubungan data, dan mengungkap wawasan yang dapat ditindaklanjuti – semuanya tanpa perlu melibatkan seorang insinyur data.

Lacak inisiatif bisnis : Dasbor visualisasi data membantu manajer melacak kinerja inisiatif mereka dengan melihat bagaimana operasi bisnis memengaruhi indikator kinerja utama (KPI).

Meningkatkan ROI pada analitik : Karena visual memudahkan untuk memahami data, menjadi lebih mudah bagi manajer untuk meningkatkan pertumbuhan perusahaan dengan mengambil keputusan tepat waktu.

[Baca Juga : Cara Perusahaan Telekomunikasi Menggunakan Big Data Analytics ]

Apa jenis visualisasi data yang tepat untuk bisnis?

Lewatlah sudah hari-hari ketika data disajikan dalam format peluru atau dalam grafik batang. Saat ini, karena variasi dan volume data telah meningkat, demikian pula jenis visualisasi data. Mari kita lihat berbagai jenis visualisasi data yang dapat dipilih oleh seorang manajer tergantung pada kebutuhan mereka.

Berubah seiring waktu

Tujuan dari grafik ini adalah untuk menunjukkan data telah berubah selama periode waktu tertentu. Ini bisa berupa data seputar penjualan produk selama 5 tahun atau sekadar permintaan pengguna dari waktu ke waktu.

Jenis bagan:

• Garis Waktu Wilayah
• Garis Waktu Lingkaran
• Peta Panas Kalender
• Garis Waktu Baris-Kolom
• Garis Waktu Kolom
• Bagan Gantt
• Garis Waktu Penggemar
• Garis Waktu Garis Scatterplot
• Bagan Garis
• Bagan Kemiringan
• seismogram, dll.

Distribusi

Tujuan dari jenis visualisasi data ini adalah untuk menunjukkan bagaimana data telah tersebar di kelompok tertentu. Ini membantu manajer dengan menemukan kesamaan dan outlier. Contohnya adalah pejabat publik yang ingin melihat karakteristik pendapatan suatu populasi.

Jenis bagan

• plot kotak
• kode batang
• plot titik
• Kurva kumulatif
• Histogram
• Biola, dll.

Bagian-ke-keseluruhan

Bagan ini menyoroti bagaimana satu item dapat dipecah menjadi bagian-bagian komponennya. Misalnya, seorang manajer yang ingin melihat sumber dari mana prospek berasal.

Jenis bagan

• Batang bertumpuk proporsional
• Pie chart
• diagram Venn
• peta pohon
• Kolom bertumpuk
• Bagan air terjun, dll.

Korelasi

Jenis visualisasi ini menyampaikan hubungan antara dua elemen. Misalnya, sebuah rumah ritel ingin mengetahui bagaimana stok dalam persediaan dan barang-barang di rak berkorelasi dari satu lokasi toko ke lokasi toko lainnya.

Jenis bagan

• petak sebar
• Bagan gelembung
• Kolom baris
• peta panas XY, dll.

Pergerakan

Bagan ini menampilkan pergerakan data antar kondisi. Misalnya bagaimana migrasi terjadi antara satu lokasi dengan lokasi lainnya.

Jenis bagan

• Jaringan
• Sankey
• Air terjun
• Chord, dll.

Peringkat

Bagan visualisasi ini menunjukkan bagaimana daftar data berhubungan satu sama lain. Misalnya, urutan menurun dari lokasi yang menuntut x produk.

Jenis bagan

• Bagan benjolan
• Bar dipesan
• Garis plot titik
• grafik kemiringan
• Simbol proporsional memerintahkan, dll.

Sekarang kita telah melihat elemen dasar visualisasi data untuk usaha kecil dan menengah, sekarang saatnya untuk turun ke praktik terbaik. Lagi pula, hanya ketika seorang manajer tahu cara memvisualisasikan data dengan sempurna, mereka akan dapat mengukur pentingnya visualisasi data dalam bisnis.

Praktik visualisasi data terbaik untuk bisnis

Seperti yang kami soroti sebelumnya, memiliki data yang benar hanya setengah dari pekerjaan. Sama pentingnya, jika tidak lebih, penting untuk menampilkannya dengan cara yang dapat dipahami oleh para pemangku kepentingan, memberi mereka tempat untuk mengubah data mereka menjadi visual yang dapat ditindaklanjuti. Berikut adalah beberapa praktik utama yang harus diikuti oleh bisnis bersama dengan mitra layanan analitik data mereka saat membuat dasbor visualisasi data.

1. Ketahui tujuan visualnya

Sebelum Anda mulai memasang data dalam alat visualisasi, penting untuk memahami tujuan dari proses tersebut. Anda harus mengubah apa yang Anda tampilkan dalam data sesuai dengan audiens dan apa yang Anda ingin mereka lakukan selanjutnya. Misalnya, jika pemangku kepentingan Anda ingin melihat kinerja kampanye Anda, Anda tidak akan menunjukkan kepada mereka data seputar alat yang Anda investasikan atau daftar tugas agensi yang Anda sewa untuk kampanye.

2. Harus berbicara kepada audiens

Saat Anda mendesain visual data Anda, sangat penting untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini:

• Siapa yang akan mengkonsumsi data?
• Tantangan apa yang mereka hadapi?
• Metrik atau tujuan apa yang penting bagi audiens?
• Keputusan apa yang saya ingin audiens saya ambil?

Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini kemudian akan membantu Anda menyusun poin data yang menarik bagi audiens spesifik Anda.

3. Tunjukkan KPI

Tujuan utama di balik latihan untuk mengubah titik data menjadi visual adalah untuk menarik wawasan yang dapat ditindaklanjuti . Dan satu-satunya cara untuk mencapainya adalah dengan mengukur data terhadap Indikator Kinerja Utama (KPI).

Misalkan target Anda adalah meningkatkan jumlah prospek untuk layanan ABC Anda. Sekarang untuk menunjukkannya secara visual, Anda harus melihat KPI yang berbeda – sumber lalu lintas, kualitas prospek, dll.

4. Berikan konteks

Visualisasi data sebagai praktik paling membantu ketika menunjukkan hubungan antara kumpulan data dan dampaknya secara keseluruhan. Meskipun mendongeng bukanlah praktik terbaik visualisasi data yang harus dimiliki, ini membantu dengan –

• Tindakan yang menginspirasi
• Mempengaruhi keputusan

5. Jadikan data dapat dibaca

Memastikan kejelasan dan konsistensi dalam desain sangat membantu dalam hal faktor keterbacaan. Penyajian data harus merupakan perpaduan yang sehat antara visual dan teks, dengan teks yang mendukung visual di mana pun diperlukan dan visual ditempatkan dengan baik.

Aspek lain yang perlu dipertimbangkan di sini adalah meminimalkan kekacauan. Karena keseluruhan dan satu-satunya tujuan visualisasi data adalah untuk mengomunikasikan data dengan mudah, sangat penting bahwa gambar tidak memiliki informasi yang tidak perlu atau tidak menjadi korban dari informasi yang berlebihan.

6. Gunakan warna

Hanya karena Anda bekerja dengan data, bukan berarti visual harus hitam putih. Menggunakan kombinasi warna yang berbeda dapat membantu mewakili berbagai aspek atau lintasan perjalanan bisnis Anda. Poin yang dapat Anda pertimbangkan ketika melihat warna atau kombinasi warna mana yang akan dipilih adalah dengan melihat kembali pedoman desain merek Anda dan bekerja dengan warna merek Anda.

7. Perhatikan hierarkinya

Hirarki adalah salah satu konsep kunci dari visualisasi data. Ini adalah satu hal yang dipahami pengguna secara intuitif, oleh karena itu, visualisator data datang untuk menggunakannya dengan cara yang paling optimal.

Seperti yang telah Anda duga, hierarki berarti meletakkan informasi yang paling penting di atas dan kemudian turun dari sana dengan cara 'paling tidak penting'.

8. Jadikan visualnya responsif

Desain responsif mengacu pada pendekatan di mana halaman ditampilkan dengan baik terlepas dari perangkat mana mereka dilihat. Desain di sini secara otomatis menyesuaikan dengan ukuran layar yang berbeda, sehingga memudahkan pengguna akhir untuk membaca dan mencerna konten.

Jadi, inilah praktik terbaik yang paling menggambarkan pentingnya visualisasi data untuk bisnis. Sekarang sementara kita telah melihat ke dalam dos, percakapan tidak akan lengkap tanpa tantangan.

Mari kita lihat tantangan yang dihadapi bisnis saat mereka mulai menangani proses visualisasi data itu sendiri.

Apa saja tantangan berbeda yang terkait dengan visualisasi data?

Bisnis sering cenderung berinvestasi dalam alat visualisasi untuk mengubah data mereka ke dalam format media. Namun, ada sejumlah tantangan yang terkait dengan pendekatan ini.

Kurangnya pemahaman data

Terlepas dari seberapa bagus tampilan visualnya, bisnis biasanya tidak memiliki banyak gagasan tentang cerita di baliknya dan wawasan apa yang dapat diambil darinya. Untuk menghubungkan data terbaik dengan tujuan bisnis, penting bagi manajer/pemilik proses visualisasi untuk memahami apa yang mereka inginkan dari data tersebut.

Kekacauan

Manajer, sebagai cara untuk memberikan gambaran "lengkap" tentang pertumbuhan bisnis terkadang menjadi korban informasi yang berlebihan. Mereka menambahkan terlalu banyak informasi dalam satu slide, daripada memikirkan struktur dan kebutuhan. Idealnya, informasi harus dijaga seminimal mungkin dan sangat terfokus pada kepentingan audiens individu.

Ketergantungan pada proses manual

Ketika manajer membuat visualisasi dengan memasukkan dataset secara manual, itu dapat menyebabkan beberapa kesalahan. Kesalahan seputar data yang tidak lengkap, salah, kesalahan matematika, dll. Solusi untuk ini dapat berupa adopsi alat berbasis AI yang akan mengotomatiskan proses.

Kurangnya tata kelola data

Saat orang merasa nyaman menggunakan spreadsheet dan alat analitik, mereka mulai membuat presentasi mereka sendiri, membuang semua struktur, dan memutuskan tata letak keluar jendela. Yang diperlukan adalah manajer harus memiliki praktik tata kelola data yang tepat untuk memastikan bahwa semua struktur data konsisten.

Kami memahami bahwa berada di atas semua manfaat dan tantangan ini sambil membuat proses visualisasi data di tempat bisa jadi sulit. Banyak klien kami menghadapi masalah yang sama. Beginilah cara layanan analisis data kami membantu mereka.

Bagaimana Appinventiv dapat membantu?

Appinventiv baru -baru ini membantu perusahaan telekomunikasi terkemuka di AS menciptakan platform analisis data yang efisien. Dalam prosesnya, kami juga menerapkan solusi BI yang menyediakan visualisasi data yang dapat ditindaklanjuti melalui dasbor interaktif untuk area manajemen pelanggan yang berbeda. Hasil? 100% pemrosesan data konsumsi pelanggan dan 85% peningkatan kualitas data.

Jadwalkan panggilan dengan pakar kami sekarang untuk membahas analisis data dan solusi visualisasi data khusus untuk kasus penggunaan bisnis Anda.