Il potere della visualizzazione dei dati per le aziende tecnologiche. La tua strategia è all'altezza?

Nelle aziende tecnologiche, i dati sono spesso una materia prima. Si può pensare a loro come a un componente non raffinato. Ottengono il loro vero valore solo quando vengono elaborati.

Senza dati, stai solo indovinando. Ma con i dati giusti, puoi ottimizzare i processi, migliorare il processo decisionale e creare prodotti che risolvono davvero i problemi.

I dati grezzi sembrano enormi array e numeri infiniti. Comprenderli in questo formato può sembrare come cercare di leggere una lingua straniera. Per dare un senso ai dati, entra in gioco la visualizzazione. Trasforma qualsiasi pezzo di informazione in un contenuto facile da digerire.

Diversi studi hanno dimostrato che il 90% delle informazioni che il cervello consuma sono visive . I nostri cervelli sono programmati per vedere ed elaborare immagini e video più velocemente del testo normale.

Se hai bisogno di ricavare informazioni fruibili da enormi set di dati, applica queste best practice per la visualizzazione dei dati nelle aziende tecnologiche.

Cos'è la visualizzazione dei dati e perché è importante?

La visualizzazione dei dati è sempre numeri, ma più facile da capire. Invece di visualizzare righe e righe di dati, possono essere trasformati in immagini : diagrammi, diagrammi, mappe , ecc. Per illustrare, un grafico a linee che mostra le tendenze delle prestazioni di un prodotto nel tempo non ti dice solo se le cose stanno salendo o scendendo. I numeri mostrati come elementi visivi ti aiutano a individuare immediatamente modelli, valori anomali o persino potenziali problemi prima che diventino una valanga.

Tra le opzioni per visualizzare i dati ci sono le seguenti:

• Analisi in tempo reale/Dashboard dati interattive : indipendentemente dalla soluzione tecnologica (digital signage, IoT, SaaS, ecc.), le dashboard forniscono informazioni immediate sulle prestazioni di un prodotto o di un sistema. In breve, vedi come funziona tutto in azione.
• Strumenti di Business Intelligence (BI) - Gli strumenti di BI possono generare report pianificati con informazioni chiave (Power BI, Tableau) fornite come grafici. Possono anche generare mappe e mappe termiche per visualizzare le tendenze regionali.
• Spazi di visualizzazione dati 3D (IoT) : ambienti digitali interattivi e tridimensionali in cui i dati provenienti dall'Internet of Things vengono visualizzati in un contesto spaziale.
• Realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR) : questo strumento visualizza dati complessi in ambienti AR/VR immersivi. È utile per simulazioni e ingegneria.
• Sistemi di segnaletica digitale - Immagina di guardare un foglio di calcolo dati infinito organizzato in immagini chiare e nitide su schermi standard. I display digitali servono proprio a questo. Software per segnaletica digitale , come Kitcast, può estrarre informazioni dai servizi web e spingerle sugli schermi in qualsiasi formato visivo. Il suo vero potere è che può visualizzare i dati di uno qualsiasi degli strumenti sopra menzionati sugli schermi come collegamento finale nell'ecosistema di visualizzazione.

Tipi di dati che possono essere visualizzati nelle aziende tecnologiche

Ecco i principali tipi di dati che possono esistere all'interno delle aziende tecnologiche ed essere presentati visivamente:

Dati sulle prestazioni del prodotto/servizio

• Dati di utilizzo : con quale frequenza e per quanto tempo gli utenti interagiscono con un prodotto o servizio. Potrebbero essere dati da applicazioni software (ad esempio, utenti attivi, sessioni, utilizzo delle funzionalità) o hardware (ad esempio, tempo di attività del dispositivo).
• Registri degli errori : dati che catturano errori, arresti anomali e bug all'interno del prodotto o del servizio.
• Tempi di risposta : parametri che indicano la rapidità con cui sistemi, siti web o applicazioni rispondono alle richieste degli utenti (ad esempio tempi di risposta del server, tempi di caricamento).
• Disponibilità/tempo di attività : dati che tengono traccia dei tempi di attività e di inattività di un servizio o di un prodotto.

Dati del cliente

• Dati demografici : informazioni su chi utilizza il prodotto o il servizio dell'azienda tecnologica (ad esempio età, sesso, posizione geografica, ruolo lavorativo).
• Metriche di coinvolgimento : come i clienti interagiscono con il prodotto, il sito web o il servizio (ad esempio, percentuali di clic, tempo trascorso sul sito, visualizzazioni del prodotto).
• Feedback dei clienti : dati raccolti da sondaggi, recensioni, ticket di supporto o menzioni sui social media sul prodotto/servizio.
• Tasso di abbandono : percentuale di clienti che smettono di utilizzare il servizio/prodotto nel tempo.

Dati di vendita e marketing

• Generazione di lead e tassi di conversione : dati su quanti lead vengono generati e quanti si convertono in clienti paganti.
• Customer Acquisition Cost (CAC) : il costo associato all'acquisizione di più clienti. In genere include sforzi di marketing e vendita.
• Ritorno sull'investimento (ROI) : parametri che valutano l'efficacia delle campagne di marketing o delle strategie di vendita.
• Metriche sui ricavi : dati quali ricavi totali, ricavi per cliente, pagamenti ricorrenti o una tantum, ecc.
• Customer Lifetime Value (CLV): il fatturato totale che un cliente genera durante tutta la sua relazione con l'azienda.

Dati operativi

• Registri del server : dati generati dai server, che descrivono in dettaglio utilizzo, errori, richieste, ecc.
• Utilizzo delle risorse di sistema : dati relativi al consumo di risorse quali CPU, memoria, spazio su disco e larghezza di banda da parte di sistemi interni, server o dispositivi.
• Dati sulla catena di fornitura: per le aziende tecnologiche che si occupano di prodotti fisici (come hardware o IoT), dati relativi alla movimentazione delle merci, ai livelli di inventario e alle prestazioni dei fornitori.
• Registri di sicurezza: raccolta di dati su tentativi di accesso, incidenti di sicurezza, vulnerabilità e violazioni nei sistemi o nelle reti.

Dati di sviluppo (DevOps e sviluppo software)

• Dati di controllo della versione : informazioni sulle modifiche del codice, commit, rami e cronologie delle unioni memorizzate nei sistemi di controllo della versione (come Git).

• Metriche della pipeline CI/CD: dati sulle prestazioni delle pipeline di integrazione continua/distribuzione continua, inclusi tassi di successo della build, tempi di distribuzione e metriche della qualità del codice.

• Copertura dei test e monitoraggio dei bug : dati provenienti da test automatizzati e segnalazioni di bug manuali, che mostrano la qualità e la stabilità del software.

• Metriche sulla qualità del codice: dati quali complessità ciclomatica, duplicazione del codice o densità di bug per valutare la manutenibilità e l'integrità delle basi di codice.

Dati di Business Intelligence (BI)

• Tendenze di mercato e analisi della concorrenza: dati relativi alle condizioni di mercato, alle tendenze del settore e alle prestazioni della concorrenza.
• Informazioni sui clienti: dati derivati dal comportamento dei clienti, studi demografici e ricerche di mercato.

Dati API

• Metriche di utilizzo delle API : informazioni sulla frequenza con cui vengono chiamate le API, sui tassi di errore, sui tempi di risposta e sulla velocità di elaborazione dei dati.

• Dati di integrazione : dati su come vari sistemi software interagiscono e si integrano tramite API.

Tipi di contenuto da utilizzare per visualizzare i dati in modo efficace

La visualizzazione diventa qualcosa di funzionale quando smette di essere solo un'immagine accattivante e diventa un "catalizzatore di chiarezza". Inoltre, le aziende possono prendere queste immagini e spingerle verso soluzioni come la segnaletica digitale per dare loro visibilità in tutto l'ufficio, nel gruppo di uffici o ovunque sia necessario.

In questo caso, i dati non sono solo ben organizzati, ma anche visualizzati in modo efficiente. Invece di avere solo poche persone molto interessate ai dati e che si sforzano di accedere alle piattaforme online per visualizzarli, la segnaletica digitale li mette in primo piano e al centro. Puoi persino trasformare una TV in segnaletica digitale e mostrare i dati su grandi schermi che catturano l'attenzione di tutti.

Esploriamo i diversi modi in cui le aziende tecnologiche possono trasformare dati grezzi in informazioni significative.

Principali vantaggi della visualizzazione dei dati per le aziende tecnologiche

La differenza fondamentale tra le aziende tecnologiche che prosperano e quelle che restano indietro è il modo in cui utilizzano la risorsa più importante: i dati . Senza dare un senso a tutto questo, le aziende corrono il rischio di arrivare a decisioni che sono o obsolete o semplicemente sbagliate.

Ecco i vantaggi dell'interpretazione di dati astratti in informazioni visualizzate e fruibili.

• Decisioni basate sui dati

Il processo decisionale basato sui dati è la spina dorsale per restare competitivi. Si tratta di estrarre informazioni e cogliere il quadro generale per fare mosse aziendali chiave.

Netflix è un buon esempio di visualizzazione dei dati per le decisioni. Rispondono a tutti i tipi di domande importanti basate sui dati: come migliorare l'esperienza, quali programmi e film sono i più preferiti o con chi potrebbero collaborare per espandersi in nuovi mercati. Secondo Netflix TechBlog, hanno Analytics and Visualization Engineer che lavorano su set di dati e creano visualizzazioni e dashboard.

• Informazioni in tempo reale

Nella tecnologia, non puoi permetterti il lusso di aspettare che le risposte arrivino. Le informazioni in tempo reale sono ciò che tiene a galla le aziende. I dati visualizzati e forniti all'istante, ad esempio, su schermi sparsi nei reparti strategici, salvano le aziende da mancati ricavi. I team ottengono l'accesso "qui e ora" a metriche o avvisi sulle prestazioni in tempo reale, in modo da poter iniziare a rispondere il prima possibile.

• Identificazione delle tendenze

Individuare le tendenze è come avere una tabella di marcia con le aree in cui investire, quali prodotti sviluppare e mercati in cui entrare. Quando le aziende restano al passo con ciò che è di tendenza e ciò che non lo è, sono in vantaggio. Offrono ciò che i clienti iniziano a desiderare prima ancora che se ne rendano conto.

Si tratta anche semplicemente di rimanere rilevanti, quindi di rimanere competitivi . Le tendenze riflettono ciò di cui i consumatori hanno bisogno o potrebbero volere. Ciò aiuta le aziende tecnologiche a soddisfare direttamente tali richieste.

• Migliore comprensione del cliente

Le aziende che danno priorità all'attenzione al cliente, insieme al miglioramento delle operazioni e dell'IT, possono aumentare i loro profitti del 20-50% dei loro costi (McKinsey). La comprensione del cliente inizia con la filosofia data-first. Le aziende che si affidano all'istinto possono vincere in alcune situazioni, ma i performer più forti sono solo quelli che ottengono i dati dei clienti, li elaborano e agiscono in base a essi.

Uno degli esempi migliori è come Foursquare usa la visualizzazione dei dati per gli obiettivi aziendali dei propri clienti. Trasformano i dati geospaziali in immagini di impatto che mostrano mappe con durata annuale del soleggiamento, aree di idoneità solare, voli, ecc.

La tua strategia è all'altezza?

Ciò che rende la visualizzazione dei dati un vantaggio competitivo è la velocità con cui l'intuizione diventa azione . Per le aziende tecnologiche, il tempo è spesso il fattore più importante che separa i leader dai ritardatari. Se un'azienda può prendere grandi set di dati da più fonti (comportamento degli utenti, prestazioni del sistema, analisi delle vendite, ecc.) e tradurli in un formato visivo, diventa significativamente più facile prendere decisioni. Con piattaforme come Kitcast , i dati vengono visualizzati sulla segnaletica digitale in tempo reale, dando al tuo team il vantaggio di agire rapidamente. Si tratta di essere proattivi, non reattivi.

I dati sono potenti solo nella misura in cui sappiamo come utilizzarli.

I tuoi dati restano fermi nei fogli di calcolo come numeri o lavorano per te?