Каковы лучшие методы визуализации данных для бизнеса?

Принятие решений во всех отраслях стало в значительной степени зависеть от данных. Однако объем данных, который необходим бизнесу для принятия упреждающих и превентивных решений, часто слишком велик для понимания нецифровым менеджером. Именно здесь на сцену выходит визуализация данных в бизнесе.

Благодаря визуализации менеджеры могут лучше понять и объяснить направление, в котором движутся их домены. Однако одно дело сделать инфографику и объяснить эффективность кампании, и совсем другое дело преобразовать данные о взлете и посадке Боинга в визуальный формат.

Для менеджеров это означает, что им придется использовать лучший набор методов визуализации данных, чтобы иметь возможность преобразовывать миллионы данных в тип на основе изображений. Менеджер, который хочет преуспеть в процессе визуализации данных, часто начинает с изучения правил. Когда следует использовать линейный график? Что такое слишком много, когда дело доходит до цветов? Как сделать данные читаемыми? Должен ли я начинать свою ось X с нуля или сотни? Хотя мы не можем дать ответ на все эти вопросы, мы можем познакомить вас с лучшими практиками визуализации данных.

Что-то, что поможет вам преобразовать все эти огромные объемы наборов данных в удобоваримый формат.

Что такое визуализация данных в бизнесе?

Визуализация данных — это представление информации и данных в виде графиков, карт, диаграмм или другого визуального формата. Этот процесс позволяет заинтересованным сторонам легко просматривать тенденции, выявлять корреляции и выявлять выбросы в своих данных и общей эффективности бизнеса.

Учитывая постоянно растущий рост больших данных, эффективная визуализация данных является важным шагом в преобразовании массивных точек данных в убедительную историю и полезную информацию. В целом, процесс визуализации данных играет огромную роль в повышении доходов, эффективности и уровня рентабельности.

Каковы преимущества принципов и практики визуализации данных?

Визуализация данных выходит за рамки преобразования данных в визуальные форматы. Это ключевая возможность бизнес-аналитики , которая используется для выделения ключевых аспектов данных, а также для выделения сведений, влияющих на бизнес. Информация, которая помогает менеджерам принимать более взвешенные решения.

Вот некоторые из преимуществ визуализации данных.

Ускоренное принятие решений : просматривая наборы данных в визуальном формате, менеджеры могут быстро понять движение бизнеса. Это приводит к экономии времени, затрачиваемого на изучение стопки цифр и листов.

Расширенное исследование данных. Инструменты визуализации данных позволяют пользователям взаимодействовать с данными для обнаружения закономерностей, просмотра взаимосвязей данных и извлечения полезных идей — и все это без необходимости привлечения инженера по обработке данных.

Отслеживание бизнес -инициатив: панели визуализации данных помогают менеджерам отслеживать эффективность своих инициатив, просматривая, как бизнес-операции влияют на ключевые показатели эффективности (KPI).

Повышает рентабельность инвестиций в аналитику : поскольку визуальные эффекты упрощают понимание данных, менеджерам становится легче улучшать рост компании, принимая решения вовремя.

[Также читайте : Как телекоммуникационные компании используют аналитику больших данных ]

Какой тип визуализации данных подходит для бизнеса?

Прошли те времена, когда данные представлялись в виде маркеров или гистограмм. Сегодня, когда увеличилось разнообразие и объем данных, увеличились и типы визуализации данных. Давайте посмотрим на различные типы визуализации данных, которые менеджер может выбрать в зависимости от своих требований.

Изменение с течением времени

Цель этих диаграмм — показать, как данные менялись в течение определенного периода времени. Это могут быть данные о продажах продукта за 5 лет или просто пользовательский спрос с течением времени.

Типы диаграмм:

• Хронология области
• Хронология кругов
• Тепловая карта календаря
• Столбец-линия
• Столбец Временная шкала
• Диаграмма Ганта
• Хронология фанатов
• Хронология графика рассеяния
• Линейный график
• Диаграмма наклона
• Сейсмограмма и др.

Распределение

Цель этого типа визуализации данных — показать, как данные были распределены по определенной группе. Это помогает менеджерам замечать общие черты и отклонения. Примером этого могут быть государственные чиновники, желающие увидеть характеристики доходов населения.

Типы диаграмм

• Блочная диаграмма
• Штрих-код
• Точечный график
• Суммарная кривая
• Гистограмма
• Скрипка и др.

Часть к целому

На этой диаграмме показано, как один элемент можно разбить на составные части. Например, менеджер хочет увидеть источники, из которых пришел лид.

Типы диаграмм

• Бар с накоплением пропорциональный
• Круговая диаграмма
• Диаграмма Венна
• Древовидная карта
• Столбец с накоплением
• Схема водопада и др.

Корреляция

Этот тип визуализации передает связь между двумя элементами. Например, розничная компания хочет знать, как соотносятся запасы на складе и товары на полках в разных магазинах.

Типы диаграмм

• диаграмма рассеяния
• Пузырьковая диаграмма
• Столбцы строки
• XY тепловая карта и т. д.

Движение

На этой диаграмме показано перемещение данных между состояниями. Например, как происходит миграция между одним местом в другое.

Типы диаграмм

• Сеть
• Санки
• Водопад
• Аккорд и др.

Рейтинг

Эта диаграмма визуализации показывает, как список данных соотносится друг с другом. Например, порядок убывания местоположений, требующих x продуктов.

Типы диаграмм

• Рельефная диаграмма
• Бар заказан
• Полоса точек
• График наклона
• Символ пропорциональный упорядоченный и т. д.

Теперь, когда мы рассмотрели основные элементы визуализации данных для малого и среднего бизнеса, пришло время перейти к лучшим практикам. В конце концов, только когда менеджер знает, как идеально визуализировать данные, он сможет измерить важность визуализации данных в бизнесе.

Лучшие практики визуализации данных для бизнеса

Как мы подчеркивали ранее, наличие правильных данных — это только полдела. В равной степени, если не в большей степени, важно отобразить его таким образом, чтобы заинтересованные стороны могли его понять, давая им место для преобразования своих данных в действенные визуальные эффекты. Вот некоторые из ключевых практик, которым должны следовать компании вместе со своим партнером по аналитике данных при создании панелей мониторинга данных.

1. Знайте цель визуальных эффектов

Прежде чем вы начнете размещать данные в инструменте визуализации, важно понять цель процесса. Вам придется изменить то, что вы показываете в данных, в соответствии с аудиторией и тем, что вы хотите, чтобы они делали дальше. Например, если ваши заинтересованные стороны хотят увидеть эффективность вашей кампании, вы не будете показывать им данные об инструментах, в которые вы инвестировали, или список задач агентства, которое вы наняли для кампании.

2. Должен обращаться к аудитории

При разработке визуальных элементов данных чрезвычайно важно ответить на следующие вопросы:

• Кто будет потреблять данные?
• С какими проблемами они сталкиваются?
• Какие показатели или цели важны для аудитории?
• Какое решение я хочу, чтобы моя аудитория приняла?

Ответы на эти вопросы помогут вам сопоставить точки данных, представляющие интерес для вашей конкретной аудитории.

3. Покажите ключевые показатели эффективности

Конечная цель упражнения по преобразованию точек данных в визуальные эффекты — получение практических идей . И единственный способ добиться этого — сопоставить данные с ключевыми показателями эффективности (KPI).

Предположим, вашей целью было увеличить количество потенциальных клиентов для вашего сервиса ABC. Теперь, чтобы показать это визуально, вам нужно будет изучить различные KPI — источник трафика, качество потенциальных клиентов и т. д.

4. Обеспечьте контекст

Визуализация данных как практика наиболее полезна, когда она показывает взаимосвязь между наборами данных и их общее влияние. Хотя рассказывание историй не является обязательным передовым методом визуализации данных, оно помогает:

• Вдохновляющее действие
• Влияние на решение

5. Сделайте данные читаемыми

Обеспечение ясности и последовательности в дизайне имеет большое значение, когда речь идет о факторе удобочитаемости. Представление данных должно быть разумным сочетанием визуальных элементов и текста, при этом текст должен поддерживать визуальные элементы там, где это необходимо, а визуальные элементы должны быть правильно размещены.

Еще один аспект, который следует учитывать, — минимизация беспорядка. Поскольку вся и единственная цель визуализации данных состоит в том, чтобы легко передавать данные, очень важно, чтобы изображения не содержали ненужной информации или не были жертвой информационной перегрузки.

6. Используйте цвета

Тот факт, что вы работаете с данными, не означает, что изображения должны быть черно-белыми. Использование различных цветовых комбинаций может помочь представить различные аспекты или траектории ваших деловых поездок. Момент, который вы можете учитывать при выборе цвета или цветовой комбинации, может заключаться в том, чтобы оглянуться на руководство по дизайну вашего бренда и поработать с цветами вашего бренда.

7. Обратите внимание на иерархию

Иерархия — одна из ключевых концепций визуализации данных. Это единственная вещь, которую пользователи понимают интуитивно, поэтому визуализаторы данных должны использовать их наиболее оптимальным образом.

Как вы уже догадались, иерархия означает размещение самой важной информации вверху, а затем опускание оттуда в порядке «от наиболее важного к наименее важному».

8. Сделайте визуальные эффекты отзывчивыми

Отзывчивый дизайн относится к подходу, при котором страницы хорошо отображаются независимо от того, на каком устройстве они просматриваются. Дизайн здесь автоматически адаптируется к разным размерам экрана, облегчая конечному пользователю чтение и переваривание контента.

Итак, вот лучшие практики, которые лучше всего отражают важность визуализации данных для бизнеса. Теперь, когда мы заглянули в dos, разговор будет неполным без проблем.

Давайте посмотрим на проблемы, с которыми сталкиваются компании, когда они приступают к самостоятельной обработке процесса визуализации данных.

Какие различные проблемы связаны с визуализацией данных?

Компании часто склонны вкладывать средства в инструменты визуализации для преобразования своих данных в медиаформат. Однако существует ряд проблем, связанных с этим подходом.

Непонимание данных

Независимо от того, насколько красиво выглядят визуальные эффекты, компании обычно не имеют большого представления об истории, стоящей за ними, и о том, какие идеи можно извлечь из них. Чтобы наилучшим образом связать данные с бизнес-целями, важно, чтобы менеджер/владелец процесса визуализации понимал, что они хотят, чтобы данные отражали.

беспорядок

Менеджеры, чтобы дать «полную» картину роста бизнеса, иногда становятся жертвами информационной перегрузки. Они добавляют слишком много информации в один слайд, вместо того, чтобы продумать структуру и необходимость. В идеале информация должна быть сведена к минимуму и в значительной степени сосредоточена на интересах отдельной аудитории.

Зависимость от ручных процессов

Когда менеджеры создают визуализации, вводя наборы данных вручную, это может привести к нескольким ошибкам. Ошибки, связанные с неполными, неправильными данными, математическими ошибками и т. д. Решением этого может быть внедрение инструментов на основе ИИ , которые автоматизируют процесс.

Отсутствие управления данными

В тот момент, когда люди освоятся с электронными таблицами и инструментами аналитики, они начнут создавать свои собственные презентации, отбрасывая все структуры и выбранный макет в окно. Что необходимо, так это то, что менеджеры должны иметь надлежащую практику управления данными, чтобы гарантировать согласованность всех структур данных.

Мы понимаем, что быть в курсе всех этих преимуществ и проблем при создании процесса визуализации данных на месте может быть сложно. Многие наши клиенты сталкиваются с одними и теми же проблемами. В этом им помогает наш сервис аналитики данных .

Как Appinventiv может помочь?

Appinventiv недавно помог ведущей телекоммуникационной компании в США создать эффективную платформу для анализа данных. В процессе мы также развернули решения бизнес- аналитики, которые обеспечили полезную визуализацию данных с помощью интерактивных информационных панелей для различных областей управления клиентами. Результаты? 100% обработка данных о потреблении клиентов и повышение качества данных на 85%.

Запланируйте звонок с нашими экспертами прямо сейчас, чтобы обсудить решения для анализа данных и визуализации данных, характерные для вариантов использования вашего бизнеса.