Jakie są najlepsze praktyki wizualizacji danych dla firm?

Podejmowanie decyzji w różnych branżach stało się coraz bardziej uzależnione od danych. Jednak ilość danych, których firma potrzebuje do podejmowania proaktywnych i zapobiegawczych decyzji, jest często zbyt duża, aby nie mógł zrozumieć menedżera, który nie jest numerem. I tu pojawia się wizualizacja danych w biznesie.

Dzięki wizualizacji menedżerowie są w stanie lepiej zrozumieć i wyjaśnić kierunek, w jakim zmierzają ich domeny. Jednak robienie infografik i wyjaśnianie wyników kampanii to jedno, a zupełnie co innego przekonwertować dane dotyczące startu i lądowania Boeinga na format wizualny.

Dla menedżerów oznacza to, że będą musieli stosować lepszy zestaw praktyk wizualizacji danych, aby móc przekonwertować miliony danych na typ oparty na obrazie. Menedżer, który chce być świetny w procesie wizualizacji danych, często zaczyna od poznania zasad. Kiedy powinienem używać wykresu liniowego? Czego jest za dużo, jeśli chodzi o kolory? Jak mogę sprawić, by dane były czytelne? Czy muszę zaczynać oś X od zera czy od stu? Chociaż nie możemy udzielić odpowiedzi na wszystkie te pytania, możemy zapoznać Cię z najlepszymi praktykami wizualizacji danych.

Coś, co pomogłoby Ci w konwersji tych ogromnych ilości danych do formatu przyswajalnego.

Czym jest wizualizacja danych w biznesie?

Wizualizacja danych to reprezentacja informacji i danych na wykresach, mapach, wykresach lub w innym formacie wizualnym. Proces ten ułatwia interesariuszom przyglądanie się trendom, identyfikowanie korelacji i identyfikowanie wartości odstających w ich danych i ogólnych wynikach biznesowych.

Biorąc pod uwagę stale rosnący wzrost liczby danych big data, efektywna wizualizacja danych jest kluczowym krokiem w przekształcaniu ogromnych punktów danych w atrakcyjną historię i praktyczne informacje. Podsumowując, proces wizualizacji danych odgrywa ogromną rolę w zwiększaniu przychodów, wydajności i poziomu rentowności.

Jakie są korzyści z zasad i praktyki wizualizacji danych?

Wizualizacja danych wykracza poza przekształcanie danych w formaty wizualne. Jest to kluczowa funkcja analizy biznesowej , która służy do podkreślania kluczowych aspektów danych, a jednocześnie podkreślania wniosków wpływających na działalność biznesową. Informacje, które pomagają menedżerom podejmować mądrzejsze decyzje.

Oto niektóre z zalet wizualizacji danych.

Przyspieszone podejmowanie decyzji : Przeglądając zbiory danych w formacie wizualnym, menedżerowie są w stanie szybko zrozumieć ruch biznesowy. Prowadzi to do zaoszczędzenia czasu poświęconego na studiowanie stosu liczb i arkuszy.

Większa eksploracja danych : narzędzia do wizualizacji danych umożliwiają użytkownikom interakcję z danymi w celu odkrywania wzorców, przeglądania relacji danych i odkrywania praktycznych wniosków — wszystko to bez konieczności angażowania inżyniera danych.

Śledź inicjatywy biznesowe : pulpity nawigacyjne wizualizacji danych pomagają menedżerom śledzić wydajność ich inicjatyw, obserwując, jak operacje biznesowe wpływają na kluczowe wskaźniki wydajności (KPI).

Zwiększa zwrot z inwestycji w analitykę : ponieważ wizualizacje ułatwiają zrozumienie danych, menedżerom łatwiej jest usprawnić rozwój firmy poprzez podejmowanie decyzji na czas.

[Przeczytaj również : Jak firmy telekomunikacyjne wykorzystują analizę dużych zbiorów danych ]

Jaki jest właściwy rodzaj wizualizacji danych dla firmy?

Dawno minęły czasy, kiedy dane były prezentowane w formacie punktorów lub na wykresach słupkowych. Obecnie, wraz ze wzrostem różnorodności i objętości danych, rosną również rodzaje wizualizacji danych. Przyjrzyjmy się różnym typom wizualizacji danych, z których menedżer może wybierać w zależności od swoich wymagań.

Zmienia się w czasie

Celem tych wykresów jest pokazanie, że dane zmieniały się na przestrzeni czasu. Mogą to być dane dotyczące sprzedaży produktu w ciągu 5 lat lub po prostu zapotrzebowanie użytkownika w czasie.

Typy wykresów:

• Oś czasu obszaru
• Oś czasu kręgów
• Mapa termiczna kalendarza
• Oś czasu kolumna-wiersz
• Oś czasu kolumny
• Wykres Gantta
• Oś czasu fanów
• Linia czasu wykresu punktowego
• Wykres liniowy
• Wykres nachylenia
• Sejsmogram itp.

Dystrybucja

Celem tego typu wizualizacji danych jest pokazanie, w jaki sposób dane zostały rozłożone w określonej grupie. Pomaga to menedżerom w dostrzeżeniu cech wspólnych i odstających. Przykładem mogą być urzędnicy publiczni, którzy chcą poznać charakterystykę dochodową populacji.

Typy wykresów

• Wykres pudełkowy
• kod kreskowy
• Wykres kropkowy
• Krzywa skumulowana
• Histogram
• Skrzypce itp.

Część do całości

Ten wykres pokazuje, w jaki sposób można podzielić pojedynczy element na części składowe. Na przykład menedżer, który chce zobaczyć, z jakich źródeł pochodzi potencjalny klient.

Typy wykresów

• Bar ułożony proporcjonalnie
• Wykres kołowy
• Schemat Venna
• Mapa drzewa
• Ułożona kolumna
• Wykres wodospadu itp.

Korelacja

Ten typ wizualizacji przekazuje relację między dwoma elementami. Na przykład sklep detaliczny chce wiedzieć, jak zapasy w magazynie i towary na półce korelują z jednej lokalizacji sklepu do drugiej.

Typy wykresów

• Wykres punktowy
• Wykres bąbelkowy
• Kolumny liniowe
• Mapa termiczna XY itp.

Ruch

Ten wykres przedstawia ruch danych między warunkami. Na przykład, jak odbywa się migracja między jedną lokalizacją do drugiej.

Typy wykresów

• Sieć
• Sankey
• Wodospad
• Akord itp.

Zaszeregowanie

Ten wykres wizualizacji pokazuje, w jaki sposób lista danych odnosi się do siebie. Na przykład malejąca kolejność lokalizacji wymagających x produktów.

Typy wykresów

• Wykres uderzeniowy
• Zamówiono bar
• Pasek z kropkami
• Wykres nachylenia
• Symbol proporcjonalny uporządkowany itp.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się podstawowym elementom wizualizacji danych dla małych i średnich firm, nadszedł czas, aby przejść do najlepszych praktyk. W końcu tylko wtedy, gdy menedżer doskonale wie, jak wizualizować dane, będzie mógł zmierzyć znaczenie wizualizacji danych w biznesie.

Najlepsze praktyki wizualizacji danych dla firm

Jak podkreśliliśmy wcześniej, posiadanie poprawnych danych to tylko połowa pracy. Równie ważne, jeśli nie ważniejsze, jest wyświetlanie go w sposób zrozumiały dla interesariuszy, dając im miejsce na przekształcenie danych w praktyczne wizualizacje. Oto niektóre z kluczowych praktyk, których muszą przestrzegać firmy i ich partnerzy świadczący usługi analizy danych podczas tworzenia pulpitów nawigacyjnych wizualizacji danych.

1. Poznaj cel wizualizacji

Zanim zaczniesz umieszczać dane w narzędziu do wizualizacji, ważne jest zrozumienie celu procesu. Będziesz musiał zmienić to, co pokazujesz w danych, zgodnie z publicznością i co chcesz, aby zrobili dalej. Na przykład, jeśli interesariusze chcą zobaczyć skuteczność kampanii, nie pokażesz im danych dotyczących narzędzi, w które zainwestowałeś, ani listy zadań agencji wynajętej do kampanii.

2. Powinien zwracać się do publiczności

Podczas projektowania wizualizacji danych niezwykle ważne jest, aby odpowiedzieć na następujące pytania:

• Kto będzie konsumował dane?
• Jakie wyzwania stoją przed nimi?
• Jakie dane lub cele mają znaczenie dla odbiorców?
• Jaką decyzję mam podjąć moi widzowie?

Odpowiedź na te pytania pomogłaby Ci zebrać dane, które są interesujące dla Twoich konkretnych odbiorców.

3. Pokaż KPI

Ostatecznym celem ćwiczenia polegającym na konwersji punktów danych na wizualizacje jest wyciągnięcie praktycznych wniosków . A jedynym sposobem na osiągnięcie tego byłoby zmierzenie danych z kluczowymi wskaźnikami wydajności (KPI).

Załóżmy, że Twoim celem było zwiększenie liczby potencjalnych klientów dla Twojej usługi ABC. Teraz, aby pokazać to wizualnie, musiałbyś przyjrzeć się różnym KPI – źródło ruchu, jakość leadów itp.

4. Podaj kontekst

Wizualizacja danych jako praktyka jest najbardziej pomocna, gdy pokazuje związek między zestawami danych i ich ogólnym wpływem. Chociaż opowiadanie historii nie jest obowiązkową najlepszą praktyką wizualizacji danych, pomaga w –

• Inspirujące działanie
• Wpływanie na decyzję

5. Spraw, aby dane były czytelne

Zapewnienie przejrzystości i spójności projektu ma duży wpływ na współczynnik czytelności. Prezentacja danych powinna być zdrową mieszanką elementów wizualnych i tekstu, z tekstem wspierającym elementy wizualne tam, gdzie jest to konieczne, a elementy wizualne powinny być dobrze rozmieszczone.

Kolejnym aspektem do rozważenia jest minimalizacja bałaganu. Ponieważ jedynym i jedynym celem wizualizacji danych jest ich łatwe przekazywanie, ważne jest, aby obrazy nie zawierały zbędnych informacji lub nie były ofiarą przeciążenia informacją.

6. Użyj kolorów

Tylko dlatego, że pracujesz z danymi, nie oznacza to, że wizualizacje powinny być czarno-białe. Korzystanie z różnych kombinacji kolorów może pomóc w przedstawieniu różnych aspektów lub trajektorii podróży biznesowych. Punktem, który możesz wziąć pod uwagę, patrząc na kolor lub kombinację kolorów do wyboru, może być spojrzenie wstecz na wytyczne dotyczące projektowania marki i praca z kolorami marki.

7. Zwróć uwagę na hierarchię

Hierarchia jest jedną z kluczowych koncepcji wizualizacji danych. Jest to jedyna rzecz, którą użytkownicy rozumieją intuicyjnie, dlatego wizualizatorzy danych wykorzystują je w najbardziej optymalny sposób.

Jak się domyślasz, hierarchia oznacza umieszczanie najważniejszych informacji na górze, a następnie schodzenie stamtąd w dół w sposób „od najważniejszego do najmniej ważnego”.

8. Spraw, aby wizualizacje były responsywne

Projektowanie responsywne odnosi się do podejścia, w którym strony wyświetlają się dobrze niezależnie od urządzenia, na którym są przeglądane. Projekt tutaj automatycznie dostosowuje się do różnych rozmiarów ekranu, ułatwiając użytkownikowi końcowemu czytanie i trawienie treści.

Oto najlepsze praktyki, które najlepiej obrazują znaczenie wizualizacji danych dla firmy. Teraz, gdy przyjrzeliśmy się DOS, rozmowa będzie niekompletna bez wyzwań.

Przyjrzyjmy się wyzwaniom, przed jakimi stają firmy, gdy same zabierają się do obsługi procesu wizualizacji danych.

Jakie są różne wyzwania związane z wizualizacją danych?

Firmy często inwestują w narzędzia do wizualizacji, aby przekonwertować swoje dane na format medialny. Istnieje jednak szereg wyzwań związanych z tym podejściem.

Brak zrozumienia danych

Niezależnie od tego, jak ładnie wyglądają wizualizacje, firmy zwykle nie mają pojęcia o historii, która się za nimi kryje i jakie spostrzeżenia z nich wyciągnąć. Aby jak najlepiej powiązać dane z celami biznesowymi, ważne jest, aby kierownik/właściciel procesu wizualizacji rozumiał, co mają odzwierciedlać dane.

Nieład

Menedżerowie, jako sposób na przedstawienie „pełnego” obrazu rozwoju biznesu, czasami padają ofiarą przeciążenia informacyjnego. Dodają za dużo informacji na jednym slajdzie, zamiast myśleć o strukturze i konieczności. Najlepiej byłoby, gdyby informacje były ograniczone do minimum i mocno skoncentrowane na zainteresowaniu poszczególnych odbiorców.

Zależność od procesów ręcznych

Gdy menedżerowie tworzą wizualizacje, ręcznie wprowadzając zestawy danych, może to prowadzić do kilku błędów. Błędy związane z niekompletnymi, nieprawidłowymi danymi, błędami matematycznymi itp. Rozwiązaniem tego może być zastosowanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji , które zautomatyzowałyby proces.

Brak zarządzania danymi

W momencie, gdy ludzie czują się komfortowo w korzystaniu z arkuszy kalkulacyjnych i narzędzi analitycznych, zaczynają tworzyć własne prezentacje, wyrzucając wszystkie struktury i określony układ przez okno. Niezbędne jest, aby menedżerowie mieli odpowiednią praktykę zarządzania danymi, aby zapewnić spójność wszystkich struktur danych.

Rozumiemy, że bycie na szczycie wszystkich tych korzyści i wyzwań podczas tworzenia procesu wizualizacji danych w miejscu może być trudne. Wielu naszych klientów boryka się z tymi samymi problemami. W ten sposób pomaga im nasza usługa analizy danych .

Jak Appinventiv może pomóc?

Appinventiv niedawno pomógł wiodącej firmie telekomunikacyjnej w USA stworzyć wydajną platformę do analizy danych. W tym procesie wdrożyliśmy również rozwiązania BI, które zapewniały praktyczną wizualizację danych za pomocą interaktywnych pulpitów nawigacyjnych dla różnych obszarów zarządzania klientami. Wyniki? 100% przetwarzanie danych o zużyciu klientów i 85% wzrost jakości danych.

Umów się na rozmowę telefoniczną z naszymi ekspertami już teraz, aby omówić rozwiązania do analizy i wizualizacji danych specyficzne dla przypadków użycia w Twojej firmie.