什么是企业的最佳数据可视化实践？

跨行业的决策已经变得严重依赖数据。 但是，企业需要采取主动和预防性决策所需的数据量通常太多，非数字经理无法理解。 这就是业务中的数据可视化出现的地方。

通过可视化，管理者能够更好地理解和解释他们的领域正在发展的方向。 然而，制作信息图表和解释竞选表现是一回事，将波音的起飞和着陆数据转换为视觉格式则完全是另一回事。

对于管理人员来说，这意味着他们必须保持一套更好的数据可视化实践，以便能够将数百万数据转换为基于图像的类型。 希望在数据可视化过程中表现出色的经理通常从学习规则开始。 什么时候应该使用折线图？ 什么是颜色太多了？ 如何使数据可读？ 我必须从零或一百开始我的 x 轴吗？ 虽然我们无法回答所有这些问题，但我们可以让您熟悉最佳数据可视化实践。

可以帮助您将所有这些大量数据集转换为可消化格式的东西。

什么是业务中的数据可视化？

数据可视化是以图形、地图、图表或其他视觉格式表示信息和数据。 该过程使利益相关者可以轻松查看趋势，识别相关性，并识别其数据和整体业务绩效中的异常值。

考虑到大数据的不断增长，有效的数据可视化是将海量数据点转化为引人入胜的故事和可操作的洞察力的关键步骤。 总而言之，数据可视化过程在提高收入、效率和盈利水平方面发挥着巨大作用。

数据可视化原理和实践有什么好处？

数据可视化超越了可视化格式的数据转换。 它是一种关键的商业智能功能，用于突出数据的关键方面，同时突出影响业务的洞察力。 帮助管理者做出更明智决策的洞察力。

以下是数据可视化的一些好处。

加速决策：通过以可视化格式查看数据集，管理人员能够一目了然地了解业务动态。 它可以节省研究一堆数字和表格的时间。

更大的数据探索：数据可视化工具使用户能够与数据交互以发现模式、查看数据关系并揭示可操作的见解——所有这些都不需要数据工程师的参与。

跟踪业务计划：数据可视化仪表板通过查看业务运营如何影响关键绩效指标 (KPI) 来帮助管理人员跟踪其计划的绩效。

提高分析的投资回报率：由于可视化使数据易于理解，因此管理人员可以更轻松地通过按时做出决策来促进公司的发展。

[另请阅读：电信公司如何使用大数据分析]

什么是适合企业的数据可视化类型？

以项目符号格式或条形图显示数据的那些日子已经一去不复返了。 今天，随着数据种类和数量的增加，数据可视化的类型也在增加。 让我们看看经理可以根据他们的要求选择不同类型的数据可视化。

随着时间的推移而变化

这些图表的目的是显示数据在一段时间内一直在变化。 它可以是 5 年以上的产品销售数据，也可以只是一段时间内的用户需求数据。

图表类型：

• 地区时间表
• 圈子时间线
• 日历热图
• 列线时间线
• 专栏时间线
• 甘特图
• 粉丝时间表
• 散点图线时间轴
• 折线图
• 斜率图
• 地震图等

分配

此数据可视化类型的目的是显示数据如何在某个组中分布。 这有助于管理人员发现共性和异常值。 这方面的一个例子可能是希望了解人口收入特征的公职人员。

图表类型

• 箱形图
• 条码
• 点图
• 累积曲线
• 直方图
• 小提琴等

部分到整体

此图表突出显示了如何将单个项目分解为其组成部分。 例如，经理想要查看潜在客户的来源。

图表类型

• 条形堆叠比例
• 饼形图
• 维恩图
• 树状图
• 堆积柱
• 瀑布图等

相关性

这种可视化类型传达了两个元素之间的关系。 例如，一家零售公司想知道库存中的存货和货架上的物品如何从一个商店位置关联到另一个商店位置。

图表类型

• 散点图
• 气泡图
• 行列
• XY热图等

移动

此图表展示了数据在条件之间的移动。 例如，从一个位置到另一个位置之间的迁移是如何发生的。

图表类型

• 网络
• 桑基
• 瀑布
• 和弦等

排行

此可视化图表显示数据列表如何相互关联。 例如，要求 x 产品的位置的降序排列。

图表类型

• 凹凸图
• 酒吧订购
• 点图条
• 斜率图
• 符号比例有序等

现在我们已经研究了中小型企业数据可视化的基本要素，是时候深入了解最佳实践了。 毕竟，只有当管理者知道如何完美地可视化数据时，他们才能衡量数据可视化在业务中的重要性。

企业的最佳数据可视化实践

正如我们之前强调的，拥有正确的数据只是工作的一半。 同样重要的是，以利益相关者能够理解的方式显示它，为他们提供一个将数据转换为可操作的视觉效果的地方。 以下是企业及其数据分析服务合作伙伴在创建数据可视化仪表板时必须遵循的一些关键实践。

1. 了解视觉效果的目标

在开始将数据放入可视化工具之前，了解该过程的目标很重要。 您将不得不根据观众以及您希望他们接下来做什么来改变您在数据中显示的内容。 例如，如果您的利益相关者想要查看您的活动绩效，您将不会向他们展示您投资的工具或您为该活动雇用的代理机构的任务列表的数据。

2. 应该针对听众

在设计数据视觉效果时，回答以下问题非常重要：

• 谁将使用数据？
• 他们面临哪些挑战？
• 哪些指标或目标对受众很重要？
• 我希望我的观众做出什么决定？

然后，这些问题的答案将帮助您整理特定受众感兴趣的数据点。

3. 显示 KPI

将数据点转换为视觉效果的练习背后的最终目标是得出可操作的见解。 实现这一目标的唯一方法是根据关键绩效指标 (KPI) 衡量数据。

假设您的目标是增加 ABC 服务的潜在客户数量。 现在要直观地显示它，您必须查看不同的 KPI——流量来源、潜在客户质量等。

4. 提供上下文

数据可视化作为一种​​实践在显示数据集之间的关系及其整体影响时最有帮助。 虽然讲故事不是必须具备的数据可视化最佳实践，但它有助于 -

• 鼓舞人心的行动
• 影响决策

5. 使数据可读

在可读性因素方面，确保设计的清晰性和一致性大有帮助。 数据的呈现应该是视觉效果和文本的健康组合，文本在必要时支持视觉效果，并且视觉效果放置得当。

这里要考虑的另一个方面是最小化混乱。 由于数据可视化的全部和唯一目的是轻松地传达数据，因此图像没有不必要的信息或不是信息过载的受害者至关重要。

6.使用颜色

仅仅因为您正在处理数据，并不意味着视觉效果应该是黑白的。 使用不同的颜色组合有助于代表您业务旅程的不同方面或轨迹。 在查看选择哪种颜色或颜色组合时，您可以考虑的一点是回顾您的品牌设计指南并使用您的品牌颜色。

7.注意层次结构

层次结构是数据可视化的关键概念之一。 这是用户直观理解的一件事，因此，数据可视化器以最佳方式使用它们。

正如您已经猜到的那样，层次结构意味着将最重要的信息放在顶部，然后以“从最重要到最不重要”的方式从那里向下移动。

8. 使视觉效果响应

响应式设计是指无论在哪个设备上查看页面，页面都能很好地显示的方法。 这里的设计会自动适应不同的屏幕尺寸，让最终用户更容易阅读和消化内容。

因此，这里是最能描述数据可视化对企业重要性的最佳实践。 现在，虽然我们已经研究了 dos，但如果没有挑战，对话将是不完整的。

让我们看看企业在自己处理数据可视化过程时面临的挑战。

与数据可视化相关的不同挑战是什么？

企业通常倾向于投资可视化工具以将其数据转换为媒体格式。 然而，这种方法存在许多挑战。

缺乏对数据的理解

无论视觉效果看起来多么漂亮，企业通常都不太了解它们背​​后的故事以及从中汲取什么见解。 为了最好地将数据与业务目标联系起来，可视化过程的经理/所有者了解他们希望数据反映的内容非常重要。

杂波

管理者，作为一种给出业务增长“完整”图景的方式，有时会成为信息过载的牺牲品。 他们在一张幻灯片中添加了太多信息，而不是考虑结构和必要性。 理想情况下，信息应保持在最低限度，并重点关注个别受众的兴趣。

对手动流程的依赖

当管理人员通过手动输入数据集来创建可视化时，可能会导致几个错误。 围绕不完整、不正确数据、数学错误等的错误。对此的解决方案可以是采用基于 AI 的工具来自动化该过程。

缺乏数据治理

当人们习惯使用电子表格和分析工具时，他们开始创建自己的演示文稿，将所有的结构和决定的布局扔到窗外。 必要的是管理人员应该有适当的数据治理实践，以确保所有数据结构都是一致的。

我们知道，在创建适当的数据可视化过程的同时克服所有这些好处和挑战可能很困难。 我们的很多客户都面临同样的问题。 这就是我们的数据分析服务如何帮助他们的方式。

Appinventiv 如何提供帮助？

Appinventiv 最近帮助美国一家领先的电信公司创建了一个高效的数据分析平台。 在此过程中，我们还部署了BI 解决方案，通过交互式仪表板为不同的客户管理区域提供可操作的数据可视化。 结果？ 客户消费数据100%处理，数据质量提升85%。

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