什麼是企業的最佳數據可視化實踐？

跨行業的決策已經變得嚴重依賴數據。 但是，企業需要採取主動和預防性決策所需的數據量通常太多，非數字經理無法理解。 這就是業務中的數據可視化出現的地方。

通過可視化，管理者能夠更好地理解和解釋他們的領域正在發展的方向。 然而，製作信息圖表和解釋競選表現是一回事，將波音的起飛和著陸數據轉換為視覺格式則完全是另一回事。

對於管理人員來說，這意味著他們必須保持一套更好的數據可視化實踐，以便能夠將數百萬數據轉換為基於圖像的類型。 希望在數據可視化過程中表現出色的經理通常從學習規則開始。 什麼時候應該使用折線圖？ 什麼是顏色太多了？ 如何使數據可讀？ 我必須從零或一百開始我的 x 軸嗎？ 雖然我們無法回答所有這些問題，但我們可以讓您熟悉最佳數據可視化實踐。

可以幫助您將所有這些大量數據集轉換為可消化格式的東西。

什麼是業務中的數據可視化？

數據可視化是以圖形、地圖、圖表或其他視覺格式表示信息和數據。 該過程使利益相關者可以輕鬆查看趨勢，識別相關性，並識別其數據和整體業務績效中的異常值。

考慮到大數據的不斷增長，有效的數據可視化是將海量數據點轉化為引人入勝的故事和可操作的洞察力的關鍵步驟。 總而言之，數據可視化過程在提高收入、效率和盈利水平方面發揮著巨大作用。

數據可視化原理和實踐有什麼好處？

數據可視化超越了可視化格式的數據轉換。 它是一種關鍵的商業智能功能，用於突出數據的關鍵方面，同時突出影響業務的洞察力。 幫助管理者做出更明智決策的洞察力。

以下是數據可視化的一些好處。

加速決策：通過以可視化格式查看數據集，管理人員能夠一目了然地了解業務動態。 它可以節省研究一堆數字和表格的時間。

更大的數據探索：數據可視化工具使用戶能夠與數據交互以發現模式、查看數據關係並揭示可操作的見解——所有這些都不需要數據工程師的參與。

跟踪業務計劃：數據可視化儀表板通過查看業務運營如何影響關鍵績效指標 (KPI) 來幫助管理人員跟踪其計劃的績效。

提高分析的投資回報率：由於可視化使數據易於理解，因此管理人員可以更輕鬆地通過按時做出決策來促進公司的發展。

[另請閱讀：電信公司如何使用大數據分析]

什麼是適合企業的數據可視化類型？

以項目符號格式或條形圖顯示數據的那些日子已經一去不復返了。 今天，隨著數據種類和數量的增加，數據可視化的類型也在增加。 讓我們看看經理可以根據他們的要求選擇不同類型的數據可視化。

隨著時間的推移而變化

這些圖表的目的是顯示數據在一段時間內一直在變化。 它可以是 5 年以上的產品銷售數據，也可以只是一段時間內的用戶需求數據。

圖表類型：

• 地區時間表
• 圈子時間線
• 日曆熱圖
• 列線時間線
• 專欄時間線
• 甘特圖
• 粉絲時間表
• 散點圖線時間軸
• 折線圖
• 斜率圖
• 地震圖等

分配

此數據可視化類型的目的是顯示數據如何在某個組中分佈。 這有助於管理人員發現共性和異常值。 這方面的一個例子可能是希望了解人口收入特徵的公職人員。

圖表類型

• 箱形圖
• 條碼
• 點圖
• 累積曲線
• 直方圖
• 小提琴等

部分到整體

此圖表突出顯示瞭如何將單個項目分解為其組成部分。 例如，經理想要查看潛在客戶的來源。

圖表類型

• 條形堆疊比例
• 餅形圖
• 維恩圖
• 樹狀圖
• 堆積柱
• 瀑布圖等

相關性

這種可視化類型傳達了兩個元素之間的關係。 例如，一家零售公司想知道庫存中的存貨和貨架上的物品如何從一個商店位置關聯到另一個商店位置。

圖表類型

• 散點圖
• 氣泡圖
• 行列
• XY熱圖等

移動

此圖表展示了數據在條件之間的移動。 例如，從一個位置到另一個位置之間的遷移是如何發生的。

圖表類型

• 網絡
• 桑基
• 瀑布
• 和弦等

排行

此可視化圖表顯示數據列表如何相互關聯。 例如，要求 x 產品的位置的降序排列。

圖表類型

• 凹凸圖
• 酒吧訂購
• 點圖條
• 斜率圖
• 符號比例有序等

現在我們已經研究了中小型企業數據可視化的基本要素，是時候深入了解最佳實踐了。 畢竟，只有當管理者知道如何完美地可視化數據時，他們才能衡量數據可視化在業務中的重要性。

企業的最佳數據可視化實踐

正如我們之前強調的，擁有正確的數據只是工作的一半。 同樣重要的是，以利益相關者能夠理解的方式顯示它，為他們提供一個將數據轉換為可操作的視覺效果的地方。 以下是企業及其數據分析服務合作夥伴在創建數據可視化儀表板時必須遵循的一些關鍵實踐。

1. 了解視覺效果的目標

在開始將數據放入可視化工具之前，了解該過程的目標很重要。 您將不得不根據觀眾以及您希望他們接下來做什麼來改變您在數據中顯示的內容。 例如，如果您的利益相關者想要查看您的活動績效，您將不會向他們展示您投資的工具或您為該活動僱用的代理機構的任務列表的數據。

2. 應該針對聽眾

在設計數據視覺效果時，回答以下問題非常重要：

• 誰將使用數據？
• 他們面臨哪些挑戰？
• 哪些指標或目標對受眾很重要？
• 我希望我的觀眾做出什麼決定？

然後，這些問題的答案將幫助您整理特定受眾感興趣的數據點。

3. 顯示 KPI

將數據點轉換為視覺效果的練習背後的最終目標是得出可操作的見解。 實現這一目標的唯一方法是根據關鍵績效指標 (KPI) 衡量數據。

假設您的目標是增加 ABC 服務的潛在客戶數量。 現在要直觀地顯示它，您必須查看不同的 KPI——流量來源、潛在客戶質量等。

4. 提供上下文

數據可視化作為一種實踐在顯示數據集之間的關係及其整體影響時最有幫助。 雖然講故事不是必須具備的數據可視化最佳實踐，但它有助於 -

• 鼓舞人心的行動
• 影響決策

5. 使數據可讀

在可讀性因素方面，確保設計的清晰性和一致性大有幫助。 數據的呈現應該是視覺效果和文本的健康組合，文本在必要時支持視覺效果，並且視覺效果放置得當。

這裡要考慮的另一個方面是最小化混亂。 由於數據可視化的全部和唯一目的是輕鬆地傳達數據，因此圖像沒有不必要的信息或不是信息過載的受害者至關重要。

6.使用顏色

僅僅因為您正在處理數據，並不意味著視覺效果應該是黑白的。 使用不同的顏色組合有助於代表您業務旅程的不同方面或軌跡。 在查看選擇哪種顏色或顏色組合時，您可以考慮的一點是回顧您的品牌設計指南並使用您的品牌顏色。

7.注意層次結構

層次結構是數據可視化的關鍵概念之一。 這是用戶直觀理解的一件事，因此，數據可視化器以最佳方式使用它們。

正如您已經猜到的那樣，層次結構意味著將最重要的信息放在頂部，然後以“從最重要到最不重要”的方式從那裡向下移動。

8. 使視覺效果響應

響應式設計是指無論在哪個設備上查看頁面，頁面都能很好地顯示的方法。 這裡的設計會自動適應不同的屏幕尺寸，讓最終用戶更容易閱讀和消化內容。

因此，這裡是最能描述數據可視化對企業重要性的最佳實踐。 現在，雖然我們已經研究了 dos，但如果沒有挑戰，對話將是不完整的。

讓我們看看企業在自己處理數據可視化過程時面臨的挑戰。

與數據可視化相關的不同挑戰是什麼？

企業通常傾向於投資可視化工具以將其數據轉換為媒體格式。 然而，這種方法存在許多挑戰。

缺乏對數據的理解

無論視覺效果看起來多麼漂亮，企業通常都不太了解它們背後的故事以及從中汲取什麼見解。 為了最好地將數據與業務目標聯繫起來，可視化過程的經理/所有者了解他們希望數據反映的內容非常重要。

雜波

管理者，作為一種給出業務增長“完整”圖景的方式，有時會成為信息過載的犧牲品。 他們在一張幻燈片中添加了太多信息，而不是考慮結構和必要性。 理想情況下，信息應保持在最低限度，並重點關注個別受眾的興趣。

對手動流程的依賴

當管理人員通過手動輸入數據​​集來創建可視化時，可能會導致幾個錯誤。 圍繞不完整、不正確數據、數學錯誤等的錯誤。對此的解決方案可以是採用基於 AI 的工具來自動化該過程。

缺乏數據治理

當人們習慣使用電子表格和分析工具時，他們開始創建自己的演示文稿，將所有的結構和決定的佈局扔到窗外。 必要的是管理人員應該有適當的數據治理實踐，以確保所有數據結構都是一致的。

我們知道，在創建適當的數據可視化過程的同時克服所有這些好處和挑戰可能很困難。 我們的很多客戶都面臨同樣的問題。 這就是我們的數據分析服務如何幫助他們的方式。

Appinventiv 如何提供幫助？

Appinventiv 最近幫助美國一家領先的電信公司創建了一個高效的數據分析平台。 在此過程中，我們還部署了BI 解決方案，通過交互式儀表板為不同的客戶管理區域提供可操作的數據可視化。 結果？ 客戶消費數據100%處理，數據質量提升85%。

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