O poder da visualización de datos para as empresas tecnolóxicas. A túa estratexia está á altura?

Nas empresas tecnolóxicas, os datos adoitan ser unha materia prima. Podes pensalo como un compoñente sen refinar. Obtén o seu valor real só cando se procesa.

Sen datos, só estás adiviñando. Pero cos datos correctos, pode optimizar os procesos, mellorar a toma de decisións e crear produtos que realmente resolvan problemas.

Os datos en bruto parecen matrices masivas e números infinitos. Entendelo neste formato pode ter ganas de ler unha lingua estranxeira. Para dar sentido aos datos, entra en xogo a visualización. Converte calquera parte da información en contido fácil de dixerir.

Varios estudos demostraron que o 90% da información que consome o cerebro é visual . O noso cerebro está conectado para ver e procesar imaxes e vídeos máis rápido que o texto simple.

Se precisas obter información útil a partir de conxuntos de datos masivos, aplica estas prácticas recomendadas para a visualización de datos en empresas tecnolóxicas.

Que é a visualización de datos e por que importa?

A visualización de datos segue sendo números, pero máis fácil de entender. En lugar de ver filas e filas de datos, pódense converter en imaxes : gráficos, gráficos, mapas , etc. Para ilustralo, un gráfico de liñas que mostra as tendencias de rendemento dun produto ao longo do tempo non só indica se as cousas están subindo ou baixando. Os números mostrados como imaxes axúdanche a detectar inmediatamente patróns, valores atípicos ou mesmo problemas potenciais antes de que se produzan unha bola de neve.

Entre as opcións para visualizar os datos están as seguintes:

• Análise en directo/Paneis de datos interactivos : non importa a solución tecnolóxica (sinalización dixital, IoT, SaaS, etc.), os paneis proporcionan información instantánea sobre como funciona un produto ou sistema. En resumo, ves como funciona todo en acción.
• Ferramentas de Business Intelligence (BI) : as ferramentas de BI poden xerar informes programados con información clave (Power BI, Tableau) que se proporcionan como gráficos. Tamén poden xerar mapas e mapas de calor para visualizar as tendencias rexionais.
• Espazos de visualización de datos 3D (IoT) - Contornos dixitais interactivos e tridimensionais onde os datos da Internet das Cousas se visualizan nun contexto espacial.
• Realidade Aumentada (AR) e Realidade Virtual (VR) : esta ferramenta mostra datos complexos en ambientes de AR/VR inmersivos. É útil para simulacións e enxeñaría.
• Sistemas de sinalización dixital: Imaxina ver unha folla de cálculo infinita de datos dispostas en imaxes claras e ordenadas en pantallas estándar. As pantallas dixitais son só para iso. Software de sinalización dixital , como Kitcast, pode extraer información dos servizos web e enviala ás pantallas en calquera formato visual. O seu verdadeiro poder é que pode mostrar calquera dos datos das ferramentas mencionadas anteriormente en pantallas como a ligazón final do ecosistema de visualización.

Tipos de datos que se poden visualizar nas empresas tecnolóxicas

Estes son os principais tipos de datos que poden existir dentro das empresas tecnolóxicas e que se poden presentar visualmente:

Datos de rendemento do produto/servizo

• Datos de uso : con que frecuencia e canto tempo interactúan os usuarios cun produto ou servizo. Poden ser datos de aplicacións de software (por exemplo, usuarios activos, sesións, uso de funcións) ou hardware (por exemplo, tempo de funcionamento do dispositivo).
• Rexistros de erros : datos que capturan erros, fallos e erros dentro do produto ou servizo.
• Tempos de resposta : métricas sobre a rapidez coa que os sistemas, sitios web ou aplicacións responden ás solicitudes dos usuarios (por exemplo, tempos de resposta do servidor, tempos de carga).
• Dispoñibilidade/Tiempo de funcionamento : datos que rastrexan o tempo de funcionamento e de inactividade dun servizo ou produto.

Datos do cliente

• Datos demográficos : información sobre quen utiliza o produto ou servizo da empresa de tecnoloxía (por exemplo, idade, sexo, localización, función laboral).
• Métricas de participación : como interactúan os clientes co produto, sitio web ou servizo (por exemplo, taxas de clics, tempo no sitio, visualizacións do produto).
• Comentarios dos clientes : datos recollidos de enquisas, recensións, tickets de asistencia ou mencións de redes sociais sobre o produto/servizo.
• Taxa de abandono : a porcentaxe de clientes que deixan de usar o servizo/produto ao longo do tempo.

Datos de vendas e mercadotecnia

• Taxas de xeración e conversión de leads : datos sobre cantos clientes potenciales se xeran e cantos se converten en clientes que pagan.
• Custo de adquisición de clientes (CAC) : o custo asociado coa captación de máis clientes. Normalmente inclúe esforzos de mercadotecnia e vendas.
• Retorno do investimento (ROI) : Métricas que avalían a eficacia das campañas de mercadotecnia ou das estratexias de venda.
• Métricas de ingresos : datos como os ingresos totais, os ingresos por cliente, os pagos recorrentes ou únicos, etc.
• Customer Lifetime Value (CLV): Os ingresos totais que un cliente obtén ao longo da relación coa empresa.

Datos operativos

• Rexistros do servidor : datos xerados polos servidores, detallando o uso, erros, solicitudes, etc.
• Uso de recursos do sistema : datos relacionados co consumo de recursos como CPU, memoria, espazo en disco e ancho de banda por parte dos sistemas internos, servidores ou dispositivos.
• Datos da cadea de subministración: para empresas tecnolóxicas que tratan con produtos físicos (como hardware ou IoT), datos relacionados co movemento de mercadorías, niveis de inventario e rendemento dos provedores.
• Rexistros de seguridade: captura de datos de intentos de acceso, incidentes de seguridade, vulnerabilidades e violacións dentro dos sistemas ou redes.

Datos de desenvolvemento (DevOps e desenvolvemento de software)

• Datos de control de versións : información sobre cambios de código, confirmacións, ramas e historias de combinación almacenadas en sistemas de control de versións (como Git).

• Métricas de pipeline de CI/CD: datos sobre o rendemento dos pipelines de integración continua/entrega continua, incluíndo índices de éxito da construción, tempos de implantación e métricas de calidade do código.

• Cobertura das probas e seguimento de erros : datos de probas automatizadas e informes de erros manuais, que mostran a calidade e estabilidade do software.

• Métricas de calidade do código: datos como a complexidade ciclomática, a duplicación de código ou a densidade de erros para avaliar a capacidade de mantemento e a saúde das bases de código.

Datos de Business Intelligence (BI).

• Tendencias do mercado e análise competitiva: datos relacionados coas condicións do mercado, as tendencias da industria e o rendemento dos competidores.
• Customer Insights: datos derivados do comportamento do cliente, estudos demográficos e investigación de mercado.

Datos da API

• Métricas de uso da API : información sobre a frecuencia con que se chaman as API, as taxas de erro, os tempos de resposta e o rendemento de datos.

• Datos de integración : datos sobre como interactúan e integran varios sistemas de software mediante API.

Tipos de contido a utilizar para mostrar os datos de forma eficaz

A visualización convértese en algo funcional cando deixa de ser só unha imaxe pegadiza e convértese nun "catalizador de claridade". Ademais, as empresas poden tomar estas imaxes e impulsalas a solucións como a sinalización dixital para darlles visibilidade na oficina, no grupo de oficinas ou onde sexa necesario.

Neste caso, os datos non só están ben organizados, senón que tamén se mostran de forma eficiente. En lugar de só unhas poucas persoas que están moi interesadas nos datos e fan o esforzo de iniciar sesión nas plataformas en liña para velos, a sinalización dixital pono ao frente. Podes incluso converter un televisor en sinalización dixital e mostrar os datos en pantallas grandes que chaman a atención de todos.

Exploremos as diferentes formas en que as empresas tecnolóxicas poden transformar os datos brutos en coñecementos significativos.

Beneficios clave da visualización de datos para empresas tecnolóxicas

A diferenza fundamental entre as empresas tecnolóxicas que prosperan e as que se quedan atrás é como usan os maiores datos de activos. Sen darlle sentido a todo isto, as empresas corren o risco de chegar a decisións obsoletas ou simplemente incorrectas.

Estes son os beneficios de interpretar datos abstractos en información visualizada e procesable.

• Toma de decisións baseada en datos

A toma de decisións baseada en datos é a columna vertebral para manterse competitivo. Trátase de extraer información e comprender o panorama xeral para facer movementos comerciais clave.

Netflix é un bo exemplo de visualización de datos para tomar decisións. Responden a todo tipo de preguntas importantes baseadas en datos: como mellorar a experiencia, que programas e películas son os máis preferidos ou con quen poderían asociarse para expandirse a novos mercados. Segundo Netflix TechBlog, teñen enxeñeiros de análise e visualización que traballan en conxuntos de datos e crean visualizacións e paneis.

• Insights en tempo real

En tecnoloxía, non tes o luxo de esperar a que cheguen as respostas. As informacións en tempo real son o que realmente mantén as empresas a flote. Os datos visualizados e entregados instantáneamente, por exemplo, en pantallas repartidas por departamentos estratéxicos, salvan ás empresas da perda de ingresos. Os equipos teñen acceso "aquí e agora" ás métricas ou alertas de rendemento en directo, para que poidan comezar a responder a elas o antes posible.

• Identificación de tendencias

Detectar tendencias é como ter unha folla de ruta con áreas onde investir, que produtos desenvolver e mercados nos que entrar. Cando as empresas mantéñense ao día do que está e do que non, vanse á fronte da curva. Ofrecen o que os clientes comezan a desexar antes de que eles mesmos se dean conta.

Tamén se trata simplemente de manter a relevancia e, así, de manterse competitivo . As tendencias reflicten o que os consumidores necesitan ou poden querer. Isto axuda ás empresas tecnolóxicas a satisfacer esas demandas directamente.

• Mellora da comprensión do cliente

As empresas que priorizan o enfoque no cliente, xunto coa mellora das operacións e das TI poden aumentar os seus beneficios nun 20-50 % dos seus custos (McKinsey). A comprensión do cliente comeza coa filosofía de data-first. As empresas que confían no instinto poden gañar nalgunhas situacións, pero só son aqueles que obteñen datos dos clientes, os procesan e actúan en función del.

Un dos mellores exemplos aquí é como Foursquare usa a visualización de datos para os obxectivos comerciais dos seus clientes. Converten os datos xeoespaciais en imaxes impactantes que mostran mapas coa duración anual do sol, áreas de idoneidade solar, voos, etc.

A túa estratexia está á altura?

O que fai da visualización de datos unha vantaxe competitiva é a velocidade á que a información se converte nunha acción . Para as empresas tecnolóxicas, o tempo adoita ser o principal factor que separa aos líderes dos atrasados. Se unha empresa pode tomar grandes conxuntos de datos de varias fontes (comportamento do usuario, rendemento do sistema, análise de vendas, etc.) e traducilos a un formato visual, faise moito máis fácil tomar decisións. Con plataformas como Kitcast , os datos móstranse na sinalización dixital en tempo real, o que dá ao teu equipo a vantaxe de actuar rapidamente. Trátase de ser proactivo, non reactivo.

Os datos só son tan poderosos como a túa capacidade de usalos.

Os teus datos están aínda en follas de cálculo como números ou traballan para ti?