テクノロジー企業のためのデータ視覚化の力。あなたの戦略は標準に達していますか?

テクノロジー企業では、データは多くの場合、原材料です。未精製のコンポーネントと考えることができます。処理されて初めて、真の価値が生まれます。

データがなければ、ただ推測するだけです。しかし、適切なデータがあれば、プロセスを最適化し、意思決定を改善し、実際に問題を解決する製品を作成できます。

生のデータは、膨大な配列と無限の数字のように見えます。この形式でデータを理解するのは、外国語を読もうとしているような気分になるかもしれません。データを理解するには、視覚化が役立ちます。視覚化により、あらゆる情報を簡単に理解できるコンテンツに変換できます。

いくつかの研究により、脳が消費する情報の 90% は視覚的なものであることが判明しています。私たちの脳は、プレーンテキストよりも画像や動画を速く見て処理するようにできています。

膨大なデータセットから実用的な洞察を引き出す必要がある場合は、テクノロジー企業におけるデータ視覚化のベスト プラクティスを適用してください。

データ視覚化とは何ですか? なぜ重要なのですか?

データの視覚化は数字のままですが、理解しやすくなります。何列ものデータを表示する代わりに、チャート、グラフ、マップなどの画像に変換できます。たとえば、一定期間にわたる製品のパフォーマンス傾向を示す折れ線グラフは、物事が上がっているか下がっているかを示すだけではありません。数値を視覚的に表示すると、パターン、外れ値、さらには潜在的な問題が大きくなる前にすぐに見つけることができます。

データを視覚化するオプションは次のとおりです。

• ライブ分析/インタラクティブ データ ダッシュボード- 技術ソリューション (デジタル サイネージ、IoT、SaaS など) に関係なく、ダッシュボードは製品やシステムのパフォーマンスに関する即時の洞察を提供します。つまり、すべてが実際にどのように機能するかを確認できます。
• ビジネス インテリジェンス (BI) ツール- BI ツールは、主要な洞察 (Power BI、Tableau) をグラフとして提供して、スケジュールされたレポートを生成できます。また、地域の傾向を視覚化するためのマップやヒートマップを生成することもできます。
• 3D データ視覚化スペース (IoT) - モノのインターネットからのデータが空間コンテキストで視覚化されるインタラクティブな 3 次元デジタル環境。
• 拡張現実 (AR) と仮想現実 (VR) - このツールは、没入型の AR/VR 環境で複雑なデータを表示します。シミュレーションやエンジニアリングに役立ちます。
• デジタル サイネージ システム -標準的な画面に、端正でクリアなビジュアルに整理された無限のデータ スプレッドシートを表示することを想像してください。デジタル ディスプレイはまさにそのためのものです。デジタルサイネージソフトウェアKitcast と同様に、Web サービスから情報を取得し、任意のビジュアル形式で画面にプッシュできます。その真の力は、上記のツールのデータを視覚化エコシステムの最終リンクとして画面に表示できることです。

テクノロジー企業で可視化できるデータの種類

テクノロジー企業内に存在し、視覚的に提示される主なデータの種類は次のとおりです。

製品/サービスパフォーマンスデータ

• 使用データ:ユーザーが製品やサービスを使用する頻度と時間。これは、ソフトウェア アプリケーション (アクティブ ユーザー、セッション、機能の使用状況など) またはハードウェア (デバイスの稼働時間など) からのデータである可能性があります。
• エラー ログ:製品またはサービス内のエラー、クラッシュ、バグをキャプチャしたデータ。
• 応答時間:システム、Web サイト、またはアプリケーションがユーザーの要求に応答する速度を示すメトリック (サーバー応答時間、読み込み時間など)。
• 可用性/稼働時間: サービスまたは製品の稼働時間と停止時間を追跡するデータ。

顧客データ

• 人口統計データ:テクノロジー企業の製品またはサービスを使用するユーザーに関する情報 (年齢、性別、場所、職務など)。
• エンゲージメント メトリック:顧客が製品、Web サイト、またはサービスとどのようにやり取りするか (クリックスルー率、サイト滞在時間、製品の閲覧数など)。
• 顧客からのフィードバック:製品/サービスに関するアンケート、レビュー、サポート チケット、ソーシャル メディアでの言及から収集されたデータ。
• 解約率:時間の経過とともにサービス/製品の使用をやめる顧客の割合。

販売およびマーケティングデータ

• リード生成とコンバージョン率:生成されたリードの数と、そのうちどれだけが有料顧客に変換されたかに関するデータ。
• 顧客獲得コスト (CAC) :より多くの顧客を獲得するためにかかるコスト。通常、マーケティングと販売の取り組みが含まれます。
• 投資収益率 (ROI) : マーケティング キャンペーンや販売戦略の有効性を評価する指標。
• 収益指標: 総収益、顧客あたりの収益、定期支払いと一回限りの支払いなどのデータ。
• 顧客生涯価値 (CLV):顧客が企業との関係を通じてもたらす総収益。

運用データ

• サーバー ログ: サーバーによって生成されたデータ。使用状況、エラー、リクエストなどの詳細。
• システム リソースの使用状況: 内部システム、サーバー、またはデバイスによる CPU、メモリ、ディスク領域、帯域幅などのリソースの消費に関連するデータ。
• サプライ チェーン データ:物理的な製品 (ハードウェアや IoT など) を扱うテクノロジー企業向けの、商品の移動、在庫レベル、サプライヤーのパフォーマンスに関連するデータ。
• セキュリティ ログ:システムまたはネットワーク内のアクセス試行、セキュリティ インシデント、脆弱性、侵害をキャプチャしたデータ。

開発データ（DevOps とソフトウェア開発）

• バージョン管理データ: バージョン管理システム (Git など) に保存されているコードの変更、コミット、ブランチ、マージ履歴に関する情報。

• CI/CD パイプライン メトリック:ビルド成功率、デプロイメント時間、コード品質メトリックなど、継続的インテグレーション/継続的デリバリー パイプラインのパフォーマンスに関するデータ。

• テスト範囲とバグ追跡: 自動テストと手動のバグレポートからのデータで、ソフトウェアの品質と安定性を示します。

• コード品質メトリクス:コードベースの保守性と健全性を評価するための、サイクロマティック複雑度、コード重複、バグ密度などのデータ。

ビジネス インテリジェンス (BI) データ

• 市場動向と競合分析:市場状況、業界動向、競合他社のパフォーマンスに関連するデータ。
• 顧客インサイト:顧客行動、人口統計調査、市場調査から得られたデータ。

APIデータ

• API 使用状況メトリクス: API が呼び出される頻度、エラー率、応答時間、データ スループットに関する情報。

• 統合データ: さまざまなソフトウェア システムが API を介してどのように相互作用し、統合するかに関するデータ。

データを効果的に表示するために使用するコンテンツの種類

視覚化は、単なるキャッチーなイメージではなく「明確さの触媒」になると、実用的なものになります。さらに、企業はこれらのビジュアルをデジタル サイネージなどのソリューションにプッシュして、オフィス全体、複数のオフィス、または必要な場所に可視性を与えることができます。

この場合、データは整理されているだけでなく、効率的に表示されます。データに非常に興味があり、オンラインプラットフォームにログインして閲覧する人だけが見るのではなく、デジタルサイネージはデータを前面に押し出します。 テレビをデジタルサイネージに変える全員の注目を集める大きなスクリーンにデータを表示します。

テクノロジー企業が生データを意味のある洞察に変換するさまざまな方法を探ってみましょう。

テクノロジー企業にとってのデータ可視化の主なメリット

成功するテクノロジー企業と失敗するテクノロジー企業の主な違いは、最大の資産であるデータをどのように活用するかです。データをすべて理解していなければ、企業は時代遅れの決定やまったく間違った決定を下すリスクを負うことになります。

抽象的なデータを視覚化された実用的な情報に解釈することの利点は次のとおりです。

• データに基づく意思決定

データに基づく意思決定は、競争力を維持するための基盤です。重要なビジネス上の動きを起こすには、洞察を引き出し、全体像を把握することが重要です。

Netflix は、意思決定のためのデータ視覚化の良い例です。同社は、データに基づいて、エクスペリエンスを向上させる方法、最も好まれる番組や映画、新しい市場に進出するために誰と提携できるかなど、あらゆる種類の重要な質問に答えています。Netflix TechBlog によると、同社には、データセットを処理して視覚化とダッシュボードを作成する分析および視覚化エンジニアがいます。

• リアルタイムの洞察

テクノロジーの世界では、答えが来るのをただ待っている余裕はありません。リアルタイムの洞察こそが、まさにビジネスを支えているものです。たとえば、戦略部門に散らばった画面上でデータを視覚化し、瞬時に提供することで、企業は収益の損失から守られます。チームは「ここで今すぐ」ライブパフォーマンス指標やアラートにアクセスできるため、できるだけ早く対応を開始できます。

• トレンドの特定

トレンドを見極めることは、投資すべき分野、開発すべき製品、参入すべき市場を記したロードマップを持つようなものです。何が流行っていて何が流行っていないかを常に把握していれば、企業は時代の先を行くことができます。顧客が自分でも気付かないうちに、顧客が求め始めているものを提供できます。

また、単に関連性を保ち、競争力を維持することも重要です。トレンドは消費者が何を必要としているか、何を望んでいるかを反映します。これにより、テクノロジー企業はそれらの需要に真っ向から応えることができます。

• 顧客理解の向上

顧客重視を優先し、業務と IT を改善する企業は、コストの20 ～ 50 %の利益を上げることができます (McKinsey)。顧客理解は、データ第一の哲学から始まります。直感に頼る企業は、状況によっては勝つこともありますが、優れた業績を上げるのは、顧客データを取得し、それを処理し、それに基づいて行動する企業だけです。

ここでの最も優れた例の 1 つは、Foursquare がクライアントのビジネス目標のためにデータ視覚化をどのように使用しているかです。Foursquare は地理空間データをインパクトのあるビジュアルに変換し、年間日照時間、太陽光適地、フライトなどを示す地図を表示します。

あなたの戦略は適切ですか?

データ視覚化が競争上の優位性となるのは、洞察が行動に変わるまでのスピードです。テクノロジー企業にとって、時間はリーダーと後進を分ける最大の要因となることがよくあります。企業が複数のソース（ユーザーの行動、システムのパフォーマンス、販売分析など）から大量のデータセットを取得し、それを視覚的な形式に変換できれば、意思決定がはるかに容易になります。キットキャストデータはデジタル サイネージにリアルタイムで表示されるため、チームは迅速に対応できるようになります。重要なのは、事後対応ではなく、事前対応です。

データの威力は、それを活用する能力によって決まります。

あなたのデータはスプレッドシート内に数字としてそのまま残っていますか、それとも活用されていますか?