기업을 위한 최고의 데이터 시각화 사례는 무엇입니까?

산업 전반에 걸쳐 의사 결정이 데이터에 크게 의존하게 되었습니다. 그러나 비즈니스에서 사전 예방적 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터의 양은 숫자가 아닌 관리자가 이해하기에는 너무 많은 경우가 많습니다. 여기에서 비즈니스의 데이터 시각화가 필요합니다.

시각화를 통해 관리자는 도메인이 이동하는 방향을 더 잘 이해하고 설명할 수 있습니다. 그러나 인포그래픽을 만들어 캠페인 성과를 설명하는 것과 보잉의 이착륙 데이터를 시각적 형식으로 변환하는 것은 완전히 다른 일이다.

관리자에게 이는 수백만 개의 데이터를 이미지 기반 유형으로 변환할 수 있도록 더 나은 데이터 시각화 방식을 유지해야 함을 의미합니다. 데이터 시각화 프로세스를 잘하고 싶은 관리자는 종종 규칙을 배우는 것으로 시작합니다. 언제 선 그래프를 사용해야 합니까? 색상에 관해서 너무 많은 것은 무엇입니까? 데이터를 읽을 수 있게 하려면 어떻게 해야 합니까? x축을 0 또는 100에서 시작해야 합니까? 이 모든 질문에 답을 드릴 수는 없지만 최상의 데이터 시각화 방법을 알려드릴 수는 있습니다.

이 방대한 양의 데이터 세트를 소화 가능한 형식으로 변환하는 데 도움이 될 것입니다.

비즈니스에서 데이터 시각화란 무엇입니까?

데이터 시각화는 정보와 데이터를 그래프, 지도, 차트 또는 기타 시각적 형식으로 표현하는 것입니다. 이 프로세스를 통해 이해 관계자는 추세를 살펴보고 상관 관계를 식별하며 데이터 및 전체 비즈니스 성과의 이상값을 쉽게 식별할 수 있습니다.

계속해서 증가하는 빅 데이터를 고려할 때 효과적인 데이터 시각화는 방대한 데이터 포인트를 매력적인 스토리와 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 중요한 단계입니다. 대체로 데이터 시각화 프로세스는 수익, 효율성 및 수익성 수준을 높이는 데 큰 역할을 합니다.

데이터 시각화 원칙 및 관행의 이점은 무엇입니까?

데이터 시각화는 데이터를 시각적 형식으로 변환하는 것 이상입니다. 이는 데이터의 주요 측면을 강조하는 동시에 비즈니스에 영향을 미치는 통찰력을 강조하는 데 사용되는 핵심 비즈니스 인텔리전스 기능입니다. 관리자가 더 현명한 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력.

다음은 데이터 시각화의 이점 중 일부입니다.

신속한 의사결정 : 데이터 세트를 시각적 형식으로 확인함으로써 관리자는 비즈니스 움직임을 한 눈에 파악할 수 있습니다. 많은 숫자와 시트를 공부하는 시간을 절약할 수 있습니다.

더 많은 데이터 탐색 : 데이터 시각화 도구를 사용하면 데이터 엔지니어의 개입 없이 사용자 가 데이터와 상호 작용하여 패턴을 발견하고, 데이터 관계를 확인하고, 실행 가능한 통찰력을 풀 수 있습니다.

비즈니스 이니셔티브 추적 : 데이터 시각화 대시보드는 관리자가 비즈니스 운영이 핵심 성과 지표(KPI)에 어떤 영향을 미치는지 살펴봄으로써 이니셔티브의 성과를 추적하는 데 도움이 됩니다.

분석에 대한 ROI 증가 : 시각적 자료를 통해 데이터를 쉽게 이해할 수 있으므로 관리자가 적시에 의사 결정을 내려 회사의 성장을 개선하는 것이 더 쉬워집니다.

[또한 읽기 : 통신 회사가 빅 데이터 분석을 사용하는 방법 ]

비즈니스에 적합한 데이터 시각화 유형은 무엇입니까?

데이터가 글머리 기호 형식이나 막대 그래프로 표시되던 시대는 지났습니다. 오늘날 데이터의 다양성과 양이 증가함에 따라 데이터 시각화의 유형도 증가했습니다. 관리자가 요구 사항에 따라 선택할 수 있는 다양한 유형의 데이터 시각화를 살펴보겠습니다.

시간이지 나면서 바뀌다

이 차트의 목적은 데이터가 일정 기간 동안 변경되었음을 보여주는 것입니다. 그것은 5년 동안의 제품 판매에 관한 데이터일 수도 있고 단순히 시간이 지남에 따른 사용자 요구일 수도 있습니다.

차트 유형:

• 지역 타임라인
• 서클 타임라인
• 캘린더 히트맵
• 칼럼-라인 타임라인
• 칼럼 타임라인
• 간트 차트
• 팬 타임라인
• 산점도 선 타임라인
• 라인 차트
• 슬로프 차트
• 지진계 등

분포

이 데이터 시각화 유형의 목적은 데이터가 특정 그룹에 어떻게 분산되었는지 보여주는 것입니다. 이것은 관리자가 공통점과 이상치를 발견하는 데 도움이 됩니다. 이에 대한 예는 인구의 소득 특성을 확인하려는 공무원일 수 있습니다.

차트 유형

• 상자 그림
• 바코드
• 도트 플롯
• 누적 곡선
• 히스토그램
• 바이올린 등

부분 대 전체

이 차트는 단일 항목을 구성 요소로 나누는 방법을 강조합니다. 예를 들어, 리드의 출처를 확인하려는 관리자가 있습니다.

차트 유형

• 막대 누적 비례
• 파이 차트
• 벤 다이어그램
• 트리맵
• 누적 기둥
• 폭포 차트 등

상관관계

이 시각화 유형은 두 요소 간의 관계를 전달합니다. 예를 들어, 소매업체는 재고의 재고와 선반에 있는 품목이 한 매장 위치에서 다른 위치로 어떻게 상관되는지 알고 싶어합니다.

차트 유형

• 산포도
• 거품형 차트
• 라인 열
• XY 히트맵 등

움직임

이 차트는 조건 간의 데이터 이동을 보여줍니다. 예를 들어 한 위치에서 다른 위치로 마이그레이션이 발생하는 방식입니다.

차트 유형

• 회로망
• 산키
• 폭포
• 코드 등

순위

이 시각화 차트는 데이터 목록이 서로 어떻게 관련되어 있는지 보여줍니다. 예를 들어 x 제품을 요구하는 위치의 내림차순입니다.

차트 유형

• 범프 차트
• 바 주문
• 도트 플롯 스트립
• 경사도
• 기호 비례 순서 등

중소기업을 위한 데이터 시각화의 기본 요소를 살펴보았으므로 이제 모범 사례를 살펴볼 차례입니다. 결국 관리자가 데이터를 완벽하게 시각화하는 방법을 알고 있어야 비즈니스에서 데이터 시각화의 중요성을 측정할 수 있습니다.

비즈니스를 위한 최고의 데이터 시각화 사례

이전에 강조했듯이 올바른 데이터를 갖는 것은 작업의 절반에 불과합니다. 이해 관계자가 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 표시하여 데이터를 실행 가능한 시각적 개체로 변환할 수 있는 장소를 제공하는 것도 중요합니다. 다음은 데이터 시각화 대시보드를 생성하는 동안 데이터 분석 서비스 파트너와 함께 기업이 따라야 하는 몇 가지 주요 사례입니다.

1. 영상의 목적을 안다

시각화 도구에 데이터를 입력하기 전에 프로세스의 목표를 이해하는 것이 중요합니다. 청중과 그들이 다음에 무엇을 하기를 원하는지에 따라 데이터에 표시할 내용을 변경해야 합니다. 예를 들어 이해 관계자가 캠페인 성과를 보고 싶어하는 경우 투자한 도구 또는 캠페인을 위해 고용한 대행사의 작업 목록에 대한 데이터를 표시하지 않습니다.

2. 청중에게 연설해야 함

데이터 시각적 개체를 디자인할 때 다음 질문에 답하는 것이 매우 중요합니다.

• 누가 데이터를 소비할 것인가?
• 그들은 어떤 도전에 직면해 있습니까?
• 청중에게 중요한 지표 또는 목표는 무엇입니까?
• 청중이 어떤 결정을 내리기를 바라나요?

이러한 질문에 대한 답변은 특정 청중에게 관심이 있는 데이터 포인트를 수집하는 데 도움이 됩니다.

3. KPI 표시

데이터 요소를 시각적 개체로 변환하는 작업의 궁극적인 목표는 실행 가능한 통찰력을 도출 하는 것 입니다. 그리고 이를 달성하는 유일한 방법은 핵심 성과 지표(KPI)에 대해 데이터를 측정하는 것입니다.

목표가 ABC 서비스의 리드 수를 늘리는 것이라고 가정합니다. 이제 시각적으로 표시하려면 트래픽 소스, 리드 품질 등 다양한 KPI를 살펴봐야 합니다.

4. 컨텍스트 제공

데이터 시각화는 데이터 세트와 전체 영향 간의 관계를 보여줄 때 가장 유용합니다. 스토리텔링은 필수 데이터 시각화 모범 사례는 아니지만 다음을 수행하는 데 도움이 됩니다.

• 영감을 주는 행동
• 결정에 영향

5. 데이터를 읽을 수 있도록 만들기

가독성 요소와 관련하여 디자인의 명확성과 일관성을 보장하는 것은 큰 도움이 됩니다. 데이터 표시는 시각적 개체와 텍스트가 적절하게 혼합되어 있어야 하며 텍스트는 필요할 때마다 시각적 개체를 지원하고 시각적 개체는 적절하게 배치되어야 합니다.

여기서 고려해야 할 또 다른 측면은 혼란을 최소화하는 것입니다. 데이터 시각화의 전체적이고 유일한 목표는 데이터를 쉽게 전달하는 것이므로 이미지에 불필요한 정보가 있거나 정보 과부하의 희생자가되지 않는 것이 중요합니다.

6. 색상 사용

데이터로 작업한다고 해서 시각적 개체가 흑백이어야 한다는 의미는 아닙니다. 다양한 색상 조합을 사용하면 비즈니스 여정의 다양한 측면이나 궤적을 나타내는 데 도움이 될 수 있습니다. 어떤 색상이나 색상 조합을 고를지 고민할 때 고려할 수 있는 포인트는 브랜드 디자인 가이드라인을 되돌아보고 브랜드 색상으로 작업하는 것입니다.

7. 계층 구조에 유의하십시오.

계층은 데이터 시각화의 핵심 개념 중 하나입니다. 사용자가 직관적으로 이해하는 것은 데이터 시각화 장치에서 가장 최적의 방식으로 사용하는 것입니다.

짐작하셨겠지만 계층 구조는 가장 중요한 정보를 맨 위에 놓고 '가장 덜 중요한' 방식으로 아래로 내려가는 것을 의미합니다.

8. 반응형 영상 만들기

반응형 디자인은 페이지를 보는 장치에 관계없이 페이지가 잘 표시되는 접근 방식을 나타냅니다. 여기에서 디자인은 다양한 화면 크기에 자동으로 적응하여 최종 사용자가 콘텐츠를 더 쉽게 읽고 소화할 수 있도록 합니다.

비즈니스를 위한 데이터 시각화의 중요성을 가장 잘 보여주는 모범 사례가 있습니다. 이제 우리가 해야 할 일을 살펴보았지만 도전 없이는 대화가 불완전할 것입니다.

기업이 데이터 시각화 프로세스를 직접 처리할 때 직면하는 문제를 살펴보겠습니다.

데이터 시각화와 관련된 다양한 문제는 무엇입니까?

기업은 데이터를 미디어 형식으로 변환하기 위해 시각화 도구에 투자하는 경향이 있습니다. 그러나 이 접근 방식에는 여러 가지 문제가 있습니다.

데이터 이해 부족

비주얼이 얼마나 멋져 보이든지 간에 기업은 일반적으로 비주얼 뒤에 숨은 스토리와 그로부터 어떤 통찰력을 끌어낼지 잘 모릅니다. 데이터를 비즈니스 목표와 가장 잘 연결하려면 시각화 프로세스의 관리자/소유자가 데이터에 반영되기를 원하는 내용을 이해하는 것이 중요합니다.

어지럽게 흩어져 있는 것

관리자는 비즈니스 성장에 대한 "완전한" 그림을 제공하기 위해 때때로 정보 과부하의 희생양이 됩니다. 그들은 구조와 필요성을 생각하는 대신 한 슬라이드에 너무 많은 정보를 추가합니다. 이상적으로는 정보를 최소한으로 유지하고 개별 청중의 관심에 집중해야 합니다.

수동 프로세스에 대한 의존성

관리자가 데이터 세트를 수동으로 입력하여 시각화를 생성하면 여러 오류가 발생할 수 있습니다. 불완전하고 잘못된 데이터, 수학적 오류 등에 대한 오류. 이에 대한 솔루션 은 프로세스를 자동화하는 AI 기반 도구를 채택 할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 부족

사람들은 스프레드시트와 분석 도구를 사용하는 데 익숙해지는 순간 자신만의 프레젠테이션을 만들기 시작하고 모든 구조와 결정된 레이아웃을 창 밖으로 던집니다. 필요한 것은 관리자가 모든 데이터 구조의 일관성을 보장하기 위해 적절한 데이터 거버넌스 관행을 마련해야 한다는 것입니다.

데이터 시각화 프로세스를 구축하면서 이러한 모든 이점과 과제를 해결하는 것이 어려울 수 있음을 이해합니다. 많은 고객들이 같은 문제에 직면해 있습니다. 이것이 우리의 데이터 분석 서비스 가 그들을 돕는 방법입니다.

Appinventiv는 어떻게 도움을 줄 수 있습니까?

Appinventiv는 최근 미국의 선도적인 통신 회사 가 효율적인 데이터 분석 플랫폼을 만들도록 도왔습니다. 이 과정에서 다양한 고객 관리 영역에 대한 대화형 대시보드를 통해 실행 가능한 데이터 시각화를 제공하는 BI 솔루션 도 배포 했습니다. 결과는? 고객 소비 데이터 100% 처리 및 데이터 품질 85% 향상.

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