Quali sono le migliori pratiche di visualizzazione dei dati per le aziende?

Il processo decisionale, in tutti i settori, è cresciuto fino a fare molto affidamento sui dati. Tuttavia, il volume di dati di cui un'azienda ha bisogno per prendere decisioni proattive e preventive è spesso troppo per essere compreso da un manager non numerico. È qui che entra in gioco la visualizzazione dei dati nel mondo degli affari.

Attraverso la visualizzazione, i manager sono in grado di comprendere e spiegare meglio la direzione in cui si stanno muovendo i loro domini. Tuttavia, una cosa è creare infografiche e spiegare le prestazioni di una campagna e un'altra cosa è convertire i dati di decollo e atterraggio di Boeing in un formato visivo.

Per i manager, ciò significa che dovranno mantenere un insieme migliore di pratiche di visualizzazione dei dati in atto per poter convertire i milioni di dati in un tipo basato su immagini. Un manager che desidera perfezionarsi nel processo di visualizzazione dei dati spesso inizia imparando le regole. Quando dovrei usare un grafico a linee? Cosa sono troppi quando si tratta di colori? Come posso rendere leggibili i dati? Devo iniziare il mio asse x da zero o da cento? Sebbene non siamo in grado di dare una risposta a tutte queste domande, possiamo farti conoscere le migliori pratiche di visualizzazione dei dati.

Qualcosa che ti aiuterebbe a convertire tutte queste enormi quantità di set di dati in un formato digeribile.

Che cos'è la visualizzazione dei dati nel business?

La visualizzazione dei dati è la rappresentazione di informazioni e dati in grafici, mappe, grafici o altri formati visivi. Il processo consente agli stakeholder di esaminare facilmente le tendenze, identificare le correlazioni e identificare i valori anomali nei dati e nelle prestazioni aziendali complessive.

Considerando il crescente aumento dei big data, un'efficace visualizzazione dei dati è un passaggio cruciale nella conversione di enormi punti di dati in una storia avvincente e in una visione fruibile. Tutto sommato, il processo di visualizzazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nell'aumento delle entrate, dell'efficienza e del livello di redditività.

Quali sono i vantaggi dei principi e della pratica della visualizzazione dei dati?

La visualizzazione dei dati va oltre la trasformazione dei dati in formati visivi. Si tratta di una funzionalità chiave di business intelligence che viene utilizzata per evidenziare gli aspetti chiave di un dato, evidenziando al contempo le informazioni che influiscono sul business. Approfondimenti che aiutano i manager a prendere decisioni più intelligenti.

Ecco alcuni dei vantaggi della visualizzazione dei dati.

Processo decisionale accelerato : visualizzando i set di dati in un formato visivo, i manager sono in grado di comprendere i movimenti aziendali in una rapida occhiata. Conduce a risparmiare tempo nello studio di una pila di numeri e fogli.

Maggiore esplorazione dei dati : gli strumenti di visualizzazione dei dati consentono agli utenti di interagire con i dati per scoprire modelli, vedere le relazioni tra i dati e svelare le informazioni utili , il tutto senza la necessità di coinvolgere un ingegnere dei dati.

Tieni traccia delle iniziative aziendali : i dashboard di visualizzazione dei dati aiutano i manager a tenere traccia delle prestazioni delle loro iniziative osservando come le operazioni aziendali influiscono sugli indicatori chiave di prestazione (KPI).

Aumenta il ROI sull'analisi : poiché gli elementi visivi facilitano la comprensione dei dati, diventa più facile per i manager migliorare la crescita dell'azienda prendendo decisioni in tempo.

[Leggi anche : Come le società di telecomunicazioni utilizzano l'analisi dei big data ]

Qual è il giusto tipo di visualizzazione dei dati per un'azienda?

Sono finiti quei giorni in cui i dati venivano presentati in formato bullet o in grafici a barre. Oggi, con l'aumento della varietà e del volume dei dati, sono aumentati anche i tipi di visualizzazione dei dati. Diamo un'occhiata ai diversi tipi di visualizzazione dei dati tra cui un manager può scegliere a seconda delle sue esigenze.

Cambiare nel tempo

Lo scopo di questi grafici è mostrare che i dati sono cambiati in un periodo di tempo. Potrebbero essere dati sulla vendita del prodotto in 5 anni o semplicemente la domanda dell'utente nel tempo.

Tipi di grafici:

• Cronologia dell'area
• Cronologia dei cerchi
• Calendario Heatmap
• Sequenza temporale della linea di colonne
• Cronologia della colonna
• Diagramma di Gantt
• Cronologia dei fan
• Timeline della linea del grafico a dispersione
• Grafico a linee
• Grafico delle pendenze
• Sismogramma, ecc.

Distribuzione

Lo scopo di questo tipo di visualizzazione dei dati è mostrare come i dati sono stati distribuiti in un determinato gruppo. Questo aiuta i manager a individuare i punti in comune e i valori anomali. Un esempio potrebbe essere costituito dai funzionari pubblici che desiderano vedere le caratteristiche di reddito di una popolazione.

Tipi di grafici

• Boxplot
• Codice a barre
• Trama a punti
• Curva cumulativa
• Istogramma
• violino, ecc.

Da parte a tutto

Questo grafico evidenzia come un singolo elemento può essere scomposto nelle sue parti componenti. Ad esempio, un manager che desidera vedere le fonti da cui proviene un lead.

Tipi di grafici

• Barra impilata proporzionale
• Grafico a torta
• diagramma di Venn
• Mappa ad albero
• Colonna impilata
• Grafico a cascata, ecc.

Correlazione

Questo tipo di visualizzazione trasmette la relazione tra due elementi. Ad esempio, una casa di vendita al dettaglio vuole sapere in che modo lo stock in inventario e gli articoli sullo scaffale sono correlati da un punto vendita all'altro.

Tipi di grafici

• Grafico a dispersione
• Grafico a bolle
• Colonne di riga
• Mappa termica XY, ecc.

Movimento

Questo grafico mostra il movimento dei dati tra le condizioni. Ad esempio, come avviene la migrazione da una posizione all'altra.

Tipi di grafici

• Rete
• Sankey
• Cascata
• Accordo, ecc.

classifica

Questo grafico di visualizzazione mostra come un elenco di dati è correlato tra loro. Ad esempio, ordine decrescente di località che richiedono x prodotti.

Tipi di grafici

• Grafico a urto
• Barra ordinata
• Striscia a punti
• Grafico delle pendenze
• Simbolo proporzionale ordinato, ecc.

Ora che abbiamo esaminato gli elementi di base della visualizzazione dei dati per le piccole e medie imprese, è tempo di passare alle best practice. Dopotutto, solo quando un manager sa come visualizzare perfettamente i dati sarà in grado di misurare l'importanza della visualizzazione dei dati nel business.

Le migliori pratiche di visualizzazione dei dati per le aziende

Come abbiamo evidenziato prima, avere i dati corretti è solo metà del lavoro. È altrettanto, se non di più, importante mostrarlo in un modo che le parti interessate siano in grado di comprendere, dando loro un posto dove convertire i propri dati in elementi visivi fruibili. Di seguito sono riportate alcune delle pratiche chiave che le aziende e il partner del servizio di analisi dei dati devono seguire durante la creazione di dashboard di visualizzazione dei dati.

1. Conosci l'obiettivo delle immagini

Prima di iniziare a inserire i dati in uno strumento di visualizzazione, è importante comprendere l'obiettivo del processo. Dovrai modificare ciò che mostri nei dati in base al pubblico e ciò che vuoi che facciano dopo. Ad esempio, se i tuoi stakeholder vogliono vedere il rendimento della tua campagna, non mostrerai loro i dati sugli strumenti in cui hai investito o l'elenco delle attività dell'agenzia che hai assunto per la campagna.

2. Dovrebbe rivolgersi al pubblico

Quando si progettano i dati visivi, è estremamente importante rispondere a queste domande:

• Chi consumerà i dati?
• Quali sfide devono affrontare?
• Quali metriche o obiettivi contano per il pubblico?
• Quale decisione voglio che prenda il mio pubblico?

La risposta a queste domande ti aiuterebbe quindi a raccogliere punti dati che sono di interesse per il tuo pubblico specifico.

3. Mostra i KPI

L'obiettivo finale dell'esercizio per convertire i punti dati in elementi visivi è quello di trarre informazioni utili . E l'unico modo per ottenerlo sarebbe misurare i dati rispetto ai Key Performance Indicators (KPI).

Supponiamo che il tuo obiettivo fosse aumentare il conteggio dei lead per il tuo servizio ABC. Ora per mostrarlo visivamente, dovresti esaminare i diversi KPI: la fonte di traffico, la qualità dei lead, ecc.

4. Fornire un contesto

La visualizzazione dei dati come pratica è più utile quando mostra la relazione tra i set di dati e il suo impatto complessivo. Sebbene lo storytelling non sia una best practice indispensabile per la visualizzazione dei dati, aiuta con:

• Azione stimolante
• Influenzare la decisione

5. Rendi leggibili i dati

Garantire la chiarezza e la coerenza nel design fa molto quando si tratta del fattore di leggibilità. La presentazione dei dati dovrebbe essere un sano mix di elementi visivi e testo, con il testo che supporta gli elementi visivi ove necessario e gli elementi visivi ben posizionati.

Un altro aspetto da considerare qui è la minimizzazione del disordine. Poiché l'intero e unico scopo della visualizzazione dei dati è quello di comunicare facilmente i dati, è fondamentale che le immagini non contengano informazioni non necessarie o non siano vittime di sovraccarico di informazioni.

6. Usa i colori

Solo perché stai lavorando con i dati, non significa che gli elementi visivi debbano essere in bianco e nero. L'uso di diverse combinazioni di colori può aiutare a rappresentare diversi aspetti o traiettorie dei tuoi viaggi di lavoro. Un punto che puoi considerare quando guardi quale colore o combinazione di colori scegliere può essere quello di guardare indietro alle linee guida di progettazione del tuo marchio e lavorare con i colori del tuo marchio.

7. Nota la gerarchia

La gerarchia è uno dei concetti chiave della visualizzazione dei dati. È l'unica cosa che gli utenti capiscono intuitivamente, quindi arriva sui visualizzatori di dati per usarli nel modo più ottimale.

Come avrai intuito, gerarchia significa mettere le informazioni più importanti in alto e poi andare in basso da lì in modo "dal più al meno importante".

8. Rendi la grafica reattiva

Il design reattivo si riferisce a un approccio in cui le pagine vengono visualizzate bene indipendentemente dal dispositivo su cui vengono visualizzate. Il design qui si adatta automaticamente alle diverse dimensioni dello schermo, rendendo più facile per l'utente finale leggere e assimilare il contenuto.

Ecco quindi le best practice che descrivono al meglio l'importanza della visualizzazione dei dati per un'azienda. Ora, mentre abbiamo esaminato le cose da fare, la conversazione sarà incompleta senza le sfide.

Diamo un'occhiata alle sfide che le aziende devono affrontare quando si dedicano alla gestione autonoma del processo di visualizzazione dei dati.

Quali sono le diverse sfide associate alla visualizzazione dei dati?

Le aziende spesso tendono a investire in strumenti di visualizzazione per convertire i propri dati in formato multimediale. Tuttavia, ci sono una serie di sfide associate a questo approccio.

Mancanza di comprensione dei dati

Indipendentemente da quanto siano belli gli elementi visivi, le aziende di solito non hanno un'idea molto chiara della storia dietro di loro e di quali intuizioni trarne. Per collegare al meglio i dati con gli obiettivi di business, è importante che il gestore/proprietario del processo di visualizzazione comprenda cosa vogliono che i dati riflettano.

Ingombrare

I manager, per fornire un quadro "completo" della crescita del business, a volte cadono vittime di un sovraccarico di informazioni. Aggiungono troppe informazioni in una diapositiva, invece di pensare alla struttura e alla necessità. Idealmente, le informazioni dovrebbero essere ridotte al minimo e fortemente focalizzate sull'interesse del singolo pubblico.

Dipendenza da processi manuali

Quando i gestori creano visualizzazioni inserendo manualmente i set di dati, possono verificarsi diversi errori. Errori relativi a dati incompleti e errati, errori matematici, ecc. Una soluzione a questo può essere l' adozione di strumenti basati sull'intelligenza artificiale che automatizzano il processo.

Mancanza di governance dei dati

Nel momento in cui le persone si sentono a proprio agio con l'utilizzo di fogli di calcolo e strumenti di analisi, iniziano a creare le proprie presentazioni, gettando tutte le strutture e il layout deciso fuori dalla finestra. Ciò che è necessario è che i gestori dispongano di una pratica di governance dei dati adeguata per garantire che tutte le strutture dei dati siano coerenti.

Comprendiamo che essere in cima a tutti questi vantaggi e sfide durante la creazione di un processo di visualizzazione dei dati in atto può essere difficile. Molti dei nostri clienti affrontano gli stessi problemi. Ecco come li aiuta il nostro servizio di analisi dei dati .

In che modo Appinventiv può aiutare?

Appinventiv ha recentemente aiutato una società di telecomunicazioni leader negli Stati Uniti a creare un'efficiente piattaforma di analisi dei dati. Nel processo, abbiamo anche implementato soluzioni BI che fornivano una visualizzazione dei dati fruibile attraverso dashboard interattivi per diverse aree di gestione dei clienti. I risultati? Elaborazione del 100% dei dati di consumo dei clienti e aumento dell'85% della qualità dei dati.

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