Az adatvizualizáció ereje a műszaki vállalatok számára. Az Ön stratégiája megfelelő?

A technológiai vállalatoknál az adatok gyakran nyersanyag. Finomítatlan komponensként képzelheti el. Valódi értékét csak feldolgozáskor nyeri el.

Adatok nélkül csak találgatsz. A megfelelő adatok birtokában azonban optimalizálhatja a folyamatokat, javíthatja a döntéshozatalt, és olyan termékeket hozhat létre, amelyek ténylegesen megoldják a problémákat.

A nyers adatok hatalmas tömböknek és végtelen számoknak tűnnek. Ebben a formátumban megérteni olyan érzés lehet, mintha egy idegen nyelvet próbálnál olvasni. Az adatok értelmezéséhez a vizualizáció jön szóba. Bármilyen információcsomót könnyen emészthető tartalommá alakít.

Számos tanulmány bebizonyította, hogy az agy által fogyasztott információ 90%-a vizuális . Agyunk úgy van bekötve, hogy gyorsabban látja és dolgozza fel a képeket és a videókat, mint az egyszerű szöveget.

Ha hasznos betekintést szeretne nyerni hatalmas adatkészletekből, alkalmazza ezeket a bevált módszereket a technológiai vállalatok adatvizualizálására.

Mi az adatvizualizáció, és miért számít?

Az adatok megjelenítése továbbra is számok, de könnyebben érthető. A sorok és adatsorok megtekintése helyett képekké alakíthatók : diagramok, grafikonok, térképek stb. A szemléltetés kedvéért a termék teljesítményének időbeli alakulását bemutató vonaldiagram nem csak azt mutatja meg, hogy a dolgok felfelé vagy lefelé mennek-e. A vizuálisan megjelenített számok segítségével azonnal észreveheti a mintákat, a kiugró értékeket vagy akár a lehetséges problémákat, mielőtt azok hógolyóznak.

Az adatok megjelenítésének lehetőségei között a következők találhatók:

• Élő elemzési/interaktív adatirányítópultok – Függetlenül a technológiai megoldástól (digitális jelzések, IoT, SaaS stb.), az irányítópultok azonnali betekintést nyújtanak egy termék vagy rendszer teljesítményébe. Röviden, láthatja, hogyan működik minden a gyakorlatban.
• Üzleti intelligencia (BI) eszközök – A BI-eszközök ütemezett jelentéseket hozhatnak létre, amelyekben a diagramok formájában biztosított kulcsfontosságú információk (Power BI, Tableau) találhatók. Térképeket és hőtérképeket is készíthetnek a regionális trendek megjelenítéséhez.
• 3D Data Visualization Spaces (IoT) – Interaktív, háromdimenziós digitális környezetek, ahol a tárgyak internetéről származó adatok térbeli kontextusban jelennek meg.
• Kiterjesztett valóság (AR) és virtuális valóság (VR) – Ez az eszköz összetett adatokat jelenít meg magával ragadó AR/VR környezetekben. Hasznos szimulációkhoz és mérnöki munkákhoz.
• Digitális jelzőrendszerek – Képzelje el, hogy egy végtelen adattáblázatot néz, amely letisztult és tiszta vizualizációba rendeződik a szabványos képernyőkön. A digitális kijelzők csak erre valók. Digitális feliratozó szoftver A Kitcasthoz hasonlóan képes információkat gyűjteni a webszolgáltatásokból, és bármilyen vizuális formátumban megjeleníteni a képernyőn. Valódi ereje az, hogy a fent említett eszközök bármelyikének adatait képes megjeleníteni a képernyőkön, mint a vizualizációs ökoszisztéma végső láncszemét.

A technológiai cégeknél megjeleníthető adattípusok

Íme a technológiai vállalatokon belül létező és vizuálisan megjeleníthető fő adattípusok:

Termék/szolgáltatás teljesítményadatai

• Használati adatok : Milyen gyakran és mennyi ideig lépnek kapcsolatba a felhasználók egy termékkel vagy szolgáltatással. Ezek lehetnek szoftveralkalmazásokból (pl. aktív felhasználók, munkamenetek, funkcióhasználat) vagy hardverből származó adatok (pl. az eszköz üzemideje).
• Hibanaplók : A terméken vagy szolgáltatáson belüli hibák, összeomlások és hibák rögzítése.
• Válaszidők : Mutatók arról, hogy a rendszerek, webhelyek vagy alkalmazások milyen gyorsan válaszolnak a felhasználói kérésekre (pl. a szerver válaszideje, betöltési ideje).
• Elérhetőség/Rendelkezésre állás : Adatok, amelyek nyomon követik egy szolgáltatás vagy termék üzemidejét és állásidejét.

Ügyféladatok

• Demográfiai adatok : Információk arról, hogy ki használja a technológiai vállalat termékét vagy szolgáltatását (pl. életkor, nem, hely, munkakör).
• Elköteleződési mutatók : Hogyan lépnek kapcsolatba az ügyfelek a termékkel, webhellyel vagy szolgáltatással (pl. átkattintási arány, webhelyen töltött idő, termékmegtekintések).
• Ügyfél-visszajelzés : felmérésekből, értékelésekből, támogatási jegyekből vagy a közösségi médiában a termékkel/szolgáltatással kapcsolatos megemlítésekből gyűjtött adatok.
• Lemorzsolódási arány : Azon ügyfelek százalékos aránya, akik idővel abbahagyják a szolgáltatás/termék használatát.

Értékesítési és marketingadatok

• Potenciális ügyfelek generálása és konverziós aránya : Adatok arról, hogy hány potenciális ügyfél generálódik, és hány vált fizető ügyfelekké.
• Ügyfélszerzési költség (CAC) : A több ügyfél bevonásával kapcsolatos költség. Ez jellemzően marketing és értékesítési erőfeszítéseket foglal magában.
• Befektetés megtérülése (ROI) : A marketingkampányok vagy értékesítési stratégiák hatékonyságát értékelő mutatók.
• Bevételi mutatók : olyan adatok, mint a teljes bevétel, az ügyfélenkénti bevétel, az ismétlődő vagy egyszeri kifizetések stb.
• Ügyfél élettartam-értéke (CLV): Az a teljes bevétel, amelyet az ügyfél a vállalattal való kapcsolata során elér.

Működési adatok

• Szervernaplók : kiszolgálók által generált adatok, amelyek részletesen leírják a használatot, hibákat, kéréseket stb.
• Rendszererőforrás-használat : A belső rendszerek, szerverek vagy eszközök erőforrás-felhasználásával kapcsolatos adatok, például CPU, memória, lemezterület és sávszélesség.
• Supply Chain Data: A fizikai termékekkel (például hardverrel vagy IoT-vel) foglalkozó technológiai vállalatok számára az áruk mozgásával, a készletszintekkel és a beszállítói teljesítménysel kapcsolatos adatok.
• Biztonsági naplók: hozzáférési kísérletek, biztonsági incidensek, sebezhetőségek és rendszereken vagy hálózatokon belüli incidensek rögzítésére szolgáló adatok.

Fejlesztési adatok (DevOps és szoftverfejlesztés)

• Verziófelügyeleti adatok : A verzióvezérlő rendszerekben (például a Gitben) tárolt kódmódosításokról, véglegesítésekről, elágazásokról és egyesítési előzményekről szóló információk.

• CI/CD Pipeline Metrics: A folyamatos integrációs/folyamatos szállítási folyamatok teljesítményére vonatkozó adatok, beleértve a felépítés sikerességi arányát, a telepítési időket és a kódminőségi mutatókat.

• Tesztlefedettség és hibakövetés : Automatizált tesztelésből és manuális hibajelentésekből származó adatok, amelyek a szoftver minőségét és stabilitását mutatják.

• Kódminőségi mérőszámok: Olyan adatok, mint a ciklomatikus összetettség, a kód ismétlődése vagy a hibasűrűség a kódbázisok karbantarthatóságának és állapotának felméréséhez.

Üzleti intelligencia (BI) adatok

• Piaci trendek és versenyelemzés: A piaci feltételekkel, az iparági trendekkel és a versenytársak teljesítményével kapcsolatos adatok.
• Customer Insights: Az ügyfelek viselkedéséből, demográfiai tanulmányokból és piackutatásból származó adatok.

API adatok

• API használati metrikák : Információk az API-k hívási gyakoriságáról, a hibaarányról, a válaszidőről és az adatátvitelről.

• Integrációs adatok : Adatok arról, hogy a különböző szoftverrendszerek hogyan működnek együtt és hogyan integrálódnak API-kon keresztül.

Az adatok hatékony megjelenítéséhez használható tartalomtípusok

A vizualizáció akkor válik működőképessé, ha már nem csak egy fülbemászó kép, hanem „tisztaság katalizátorává” válik. Sőt, a vállalatok átvehetik ezeket a látványelemeket, és olyan megoldásokhoz terjeszthetik őket, mint a digitális jelzések, hogy láthatóvá váljanak az irodában, az irodákban, vagy bárhol, ahol szükség van rá.

Ebben az esetben az adatok nem csak jól elrendezve, hanem hatékonyan is megjelennek. Ahelyett, hogy csak néhány ember lenne nagyon érdeklődő az adatok iránt, és erőfeszítéseket tesznek, hogy bejelentkezzenek az online platformokra, hogy megtekintsék azokat, a digitális jelzések az első helyen állnak. Még azt is megteheted alakítsa át a tévét digitális jelzésekké és az adatokat nagy képernyőkön mutatják meg, amelyek mindenki figyelmét felkeltik.

Vizsgáljuk meg, hogy a technológiai vállalatok hogyan alakíthatják át a nyers adatokat értelmes betekintésekké.

Az adatvizualizáció legfontosabb előnyei a technológiai vállalatok számára

A legfontosabb különbség a virágzó és a lemaradó technológiai vállalatok között az, hogy hogyan használják fel a legnagyobb eszköz- adatot . Anélkül, hogy mindezt megértenék, a vállalkozások fennáll annak a veszélye, hogy olyan döntéseket hoznak, amelyek vagy elavultak, vagy egyszerűen rosszak.

Íme, az absztrakt adatok vizualizált, használható információkká történő értelmezésének előnyei.

• Adatvezérelt döntéshozatal

Az adatvezérelt döntéshozatal a versenyképesség megőrzésének gerince. Arról van szó, hogy betekintést nyerjünk és megragadjuk az átfogó képet a kulcsfontosságú üzleti lépések megtételéhez.

A Netflix jó példa a döntésekhez szükséges adatvizualizációra. Adatok alapján mindenféle fontos kérdésre választ adnak: hogyan lehet jobbá tenni az élményt, melyik műsort, filmet részesítik előnyben, vagy kivel léphetnének fel új piacokra. A Netflix TechBlog szerint vannak analitikai és vizualizációs mérnökeik, akik adatkészleteken dolgoznak, és vizualizációkat és irányítópultokat hoznak létre.

• Valós idejű betekintés

A technológia területén nincs meg az a luxus, hogy várjon a válaszokra. A valós idejű betekintés az, ami valóban életben tartja a vállalkozásokat. A megjelenített és azonnali adatok például a stratégiai részlegek között szétszórt képernyőkön megkímélik a vállalatokat a bevételkieséstől. A csapatok „itt és most” hozzáférést kapnak az élő teljesítménymutatókhoz vagy riasztásokhoz, így a lehető leghamarabb válaszolhatnak rájuk.

• Trendek azonosítása

A trendek felfedezése olyan, mint egy ütemterv, amely tartalmazza azokat a területeket, ahol érdemes befektetni, milyen termékeket kell fejleszteni, és milyen piacokra lehet belépni. Amikor a vállalkozások tisztában vannak azzal, hogy mi a legmenőbb és mi nem, akkor megelőzik a kanyart. Azt kínálják, amire a vásárlók vágyni kezdenek, mielőtt maguk is rájönnének.

Arról is van szó, hogy egyszerűen releváns maradjunk, így versenyképesek maradjunk . A trendek azt tükrözik, hogy a fogyasztóknak mire van szükségük, vagy mire vágyhatnak. Ez segíti a technológiai vállalatokat, hogy eleget tegyenek ezeknek az igényeknek.

• Jobb vásárlói megértés

Azok a vállalatok, amelyek előnyben részesítik az ügyfélközpontúságot, valamint a működés és az IT fejlesztését, költségeik 20-50% -ával növelhetik nyereségüket (McKinsey). Az ügyfelek megértése az adatok elsőbbsége filozófiával kezdődik. A zsigerekre támaszkodó vállalkozások bizonyos helyzetekben nyerhetnek, de csak azok teljesítenek erősen, akik megkapják az ügyféladatokat, feldolgozzák azokat, és ezek alapján cselekszenek.

Az egyik legjobb példa erre az, hogy a Foursquare hogyan használja az adatvizualizációt ügyfelei üzleti céljaira. A térinformatikai adatokat hatásos látványelemekké alakítják, amelyek térképeket mutatnak az éves napsütés időtartamával, a napenergia-alkalmassági területekkel, repülésekkel stb.

A stratégiád megfelelő?

Az adatvizualizációt az a sebesség teszi versenyképessé, amellyel a betekintés cselekvéssé válik. A technológiai vállalatok számára gyakran az idő a legnagyobb tényező, amely elválasztja a vezetőket a lemaradóktól. Ha egy vállalat több forrásból (felhasználói viselkedés, rendszerteljesítmény, értékesítési elemzés stb.) képes nagy adathalmazokat átvenni és vizuális formátumba lefordítani, lényegesen könnyebbé válik a döntéshozatal. Olyan platformokkal, mint pl Kitcast , az adatok valós időben jelennek meg a digitális táblákon, így csapatának lehetősége nyílik a gyors cselekvésre. Az egész arról szól, hogy legyünk proaktívak, nem pedig reaktívak.

Az adatok csak akkora erejűek, amennyire Ön képes használni azokat.

Az adatok továbbra is számokként szerepelnek a táblázatokban, vagy működnek az Ön számára?