Kuasa Visualisasi Data untuk Syarikat Teknologi. Adakah Strategi Anda Sesuai?

Dalam syarikat teknologi, data selalunya merupakan bahan mentah. Anda boleh menganggapnya sebagai komponen yang tidak diperhalusi. Ia mendapat nilai sebenar hanya apabila diproses.

Tanpa data, anda hanya meneka. Tetapi dengan data yang betul, anda boleh mengoptimumkan proses, meningkatkan pembuatan keputusan dan mencipta produk yang benar-benar menyelesaikan masalah.

Data mentah kelihatan seperti tatasusunan besar-besaran dan nombor tidak berkesudahan. Memahaminya dalam format ini mungkin terasa seperti cuba membaca bahasa asing. Untuk memahami data, visualisasi digunakan. Ia mengubah mana-mana bahagian maklumat menjadi kandungan yang mudah dihadam.

Beberapa kajian telah membuktikan bahawa 90% daripada maklumat yang digunakan oleh otak adalah visual . Otak kita berwayar untuk melihat dan memproses imej dan video lebih pantas daripada teks biasa.

Jika anda perlu memperoleh cerapan yang boleh diambil tindakan daripada set data besar-besaran, gunakan amalan terbaik ini untuk visualisasi data dalam syarikat teknologi.

Apakah visualisasi data dan mengapa ia penting?

Visualisasi data masih merupakan nombor, tetapi lebih mudah difahami. Daripada melihat baris dan baris data, ia boleh ditukar kepada imej : carta, graf, peta , dsb. Untuk menggambarkan, graf garisan yang menunjukkan arah aliran prestasi produk dari semasa ke semasa bukan sahaja memberitahu anda sama ada keadaan akan naik atau turun. Nombor yang ditunjukkan sebagai visual membantu anda melihat dengan segera corak, outlier atau masalah yang berpotensi sebelum ia menjadi salji.

Antara pilihan untuk menggambarkan data adalah seperti berikut:

• Analitis Langsung/Papan Pemuka Data Interaktif - Tidak kira penyelesaian teknologi (papan tanda digital, IoT, SaaS, dll.), papan pemuka memberikan cerapan segera tentang prestasi produk atau sistem. Ringkasnya, anda melihat bagaimana semuanya berfungsi dalam tindakan.
• Alat Perisikan Perniagaan (BI) - Alat BI boleh menjana laporan berjadual dengan cerapan utama (Power BI, Tableau) yang disediakan sebagai carta. Mereka juga boleh menjana peta dan peta haba untuk menggambarkan arah aliran serantau.
• 3D Data Visualization Spaces (IoT) - Interaktif, persekitaran digital tiga dimensi di mana data daripada Internet of Things divisualisasikan dalam konteks spatial.
• Augmented Reality (AR) & Virtual Reality (VR) - Alat ini memaparkan data yang kompleks dalam persekitaran AR/VR yang mendalam. Ia berguna untuk simulasi dan kejuruteraan.
• Sistem Papan Tanda Digital - Bayangkan menonton hamparan data yang tidak berkesudahan yang disusun menjadi visual yang kemas dan jelas pada skrin standard. Paparan digital hanya untuk ini. Perisian papan tanda digital , seperti Kitcast, boleh menarik maklumat daripada perkhidmatan web dan menolaknya ke skrin dalam sebarang format visual. Kuasa sebenarnya ialah ia boleh memaparkan mana-mana data alatan yang disebutkan di atas untuk disaring sebagai pautan terakhir dalam ekosistem visualisasi.

Jenis data yang boleh divisualisasikan dalam syarikat teknologi

Berikut ialah jenis data utama yang boleh wujud dalam syarikat teknologi dan dipersembahkan secara visual:

Data Prestasi Produk/Perkhidmatan

• Data Penggunaan : Berapa kerap dan berapa lama pengguna terlibat dengan produk atau perkhidmatan. Ini mungkin data daripada aplikasi perisian (cth, pengguna aktif, sesi, penggunaan ciri) atau perkakasan (cth, masa hidup peranti).
• Log Ralat : Ralat penangkapan data, ranap dan pepijat dalam produk atau perkhidmatan.
• Masa Respons : Metrik tentang seberapa cepat sistem, tapak web atau aplikasi bertindak balas terhadap permintaan pengguna (cth, masa respons pelayan, masa muat).
• Availability/Uptime : Data yang menjejaki masa hidup dan masa henti sesuatu perkhidmatan atau produk.

Data Pelanggan

• Data Demografi : Maklumat tentang orang yang menggunakan produk atau perkhidmatan syarikat teknologi (cth, umur, jantina, lokasi, peranan pekerjaan).
• Metrik Penglibatan : Cara pelanggan berinteraksi dengan produk, tapak web atau perkhidmatan (cth, kadar klikan, masa di tapak, paparan produk).
• Maklum Balas Pelanggan : Data yang dikumpul daripada tinjauan, ulasan, tiket sokongan atau sebutan media sosial tentang produk/perkhidmatan.
• Kadar Churn : Peratusan pelanggan yang berhenti menggunakan perkhidmatan/produk dari semasa ke semasa.

Data Jualan dan Pemasaran

• Kadar Penjanaan dan Penukaran Lead : Data tentang bilangan petunjuk yang dijana dan bilangan yang bertukar menjadi pelanggan yang membayar.
• Kos Pemerolehan Pelanggan (CAC) : Kos yang berkaitan dengan membawa masuk lebih ramai pelanggan. Ia biasanya termasuk usaha pemasaran dan jualan.
• Pulangan Pelaburan (ROI) : Metrik yang menilai keberkesanan kempen pemasaran atau strategi jualan.
• Metrik Hasil : Data seperti jumlah hasil, hasil setiap pelanggan, pembayaran berulang berbanding sekali, dsb.
• Nilai Sepanjang Hayat Pelanggan (CLV): Jumlah hasil yang dibawa oleh pelanggan sepanjang hubungan dengan syarikat.

Data Operasi

• Log Pelayan : Data yang dijana oleh pelayan, memperincikan penggunaan, ralat, permintaan, dsb.
• Penggunaan Sumber Sistem : Data yang berkaitan dengan penggunaan sumber seperti CPU, memori, ruang cakera dan lebar jalur oleh sistem dalaman, pelayan atau peranti.
• Data Rantaian Bekalan: Untuk syarikat teknologi yang berurusan dengan produk fizikal (seperti perkakasan atau IoT), data yang berkaitan dengan pergerakan barangan, tahap inventori dan prestasi pembekal.
• Log Keselamatan: Data menangkap percubaan akses, insiden keselamatan, kelemahan dan pelanggaran dalam sistem atau rangkaian.

Data Pembangunan (DevOps dan Pembangunan Perisian)

• Data Kawalan Versi : Maklumat tentang perubahan kod, komitmen, cawangan dan sejarah gabungan yang disimpan dalam sistem kawalan versi (seperti Git).

• Metrik Talian Paip CI/CD: Data tentang prestasi saluran paip Penyepaduan Berterusan/Penyampaian Berterusan, termasuk kadar kejayaan binaan, masa penggunaan dan metrik kualiti kod.

• Liputan Ujian dan Penjejakan Pepijat : Data daripada ujian automatik dan laporan pepijat manual, menunjukkan kualiti dan kestabilan perisian.

• Metrik Kualiti Kod: Data seperti kerumitan siklomatik, pertindihan kod atau kepadatan pepijat untuk menilai kebolehselenggaraan dan kesihatan pangkalan kod.

Data Perisikan Perniagaan (BI).

• Aliran Pasaran dan Analisis Persaingan: Data yang berkaitan dengan keadaan pasaran, arah aliran industri dan prestasi pesaing.
• Cerapan Pelanggan: Data yang diperoleh daripada tingkah laku pelanggan, kajian demografi dan penyelidikan pasaran.

Data API

• Metrik Penggunaan API : Maklumat tentang kekerapan API dipanggil, kadar ralat, masa tindak balas dan pemprosesan data.

• Data Penyepaduan : Data tentang cara pelbagai sistem perisian berinteraksi dan berintegrasi melalui API.

Jenis kandungan untuk digunakan untuk memaparkan data dengan berkesan

Visualisasi bertukar menjadi sesuatu yang berfungsi apabila ia berhenti menjadi imej yang menarik dan menjadi "pemangkin kejelasan". Lebih-lebih lagi, syarikat boleh mengambil visual ini dan mendorong mereka kepada penyelesaian seperti papan tanda digital untuk memberi mereka keterlihatan di seluruh pejabat, sekumpulan pejabat atau di mana sahaja ia diperlukan.

Dalam kes ini, data bukan sahaja disusun dengan baik tetapi juga dipaparkan dengan cekap. Daripada hanya beberapa orang yang sangat berminat dengan data dan berusaha untuk log masuk ke platform dalam talian untuk melihatnya, papan tanda digital meletakkannya di hadapan dan tengah. Anda boleh juga menukar TV menjadi papan tanda digital dan tunjukkan data pada skrin besar yang menarik perhatian semua orang.

Mari kita terokai cara berbeza syarikat teknologi boleh mengubah data mentah menjadi cerapan yang bermakna.

Faedah utama visualisasi data untuk syarikat teknologi

Perbezaan utama antara syarikat teknologi yang berkembang maju dan yang ketinggalan ialah cara mereka menggunakan data aset terbesar. Tanpa memahami semua itu, perniagaan menghadapi risiko untuk membuat keputusan yang sama ada ketinggalan zaman atau hanya salah.

Berikut ialah faedah mentafsir data abstrak kepada maklumat yang divisualkan dan boleh diambil tindakan.

• Pembuatan Keputusan Berdasarkan Data

Pembuatan keputusan berasaskan data adalah tulang belakang untuk terus berdaya saing. Ini mengenai mengekstrak cerapan dan memahami gambaran besar untuk membuat langkah perniagaan utama.

Netflix ialah contoh visualisasi data yang baik untuk membuat keputusan. Mereka menjawab semua jenis soalan penting berdasarkan data: cara untuk menjadikan pengalaman lebih baik, rancangan dan filem yang paling digemari, atau dengan siapa mereka boleh bekerjasama untuk berkembang ke pasaran baharu. Menurut Netflix TechBlog, mereka mempunyai Jurutera Analitis dan Visualisasi yang bekerja pada set data dan mencipta visualisasi dan papan pemuka.

• Cerapan Masa Nyata

Dalam teknologi, anda tidak mempunyai kemewahan untuk menunggu jawapan untuk datang kepada mereka. Cerapan masa nyata ialah perkara yang sememangnya mengekalkan perniagaan. Data divisualisasikan dan dihantar serta-merta, contohnya, pada skrin yang tersebar di seluruh jabatan strategik, menyelamatkan syarikat daripada kehilangan hasil. Pasukan mendapat akses "di sini & sekarang" kepada metrik atau makluman prestasi langsung, supaya mereka boleh mula membalasnya secepat mungkin.

• Mengenalpasti Trend

Mengesan arah aliran adalah seperti mempunyai peta jalan dengan kawasan untuk melabur, produk yang perlu dibangunkan dan pasaran untuk dimasuki. Apabila perniagaan kekal di atas perkara yang hangat dan apa yang tidak, mereka akan mendahului keluk. Mereka menawarkan apa yang pelanggan mula dambakan sebelum mereka menyedarinya sendiri.

Ia juga tentang hanya kekal relevan, dengan itu kekal berdaya saing . Trend mencerminkan perkara yang pengguna perlukan atau mungkin mahu. Ini membantu syarikat teknologi memenuhi permintaan tersebut secara langsung.

• Peningkatan Pemahaman Pelanggan

Syarikat yang mengutamakan tumpuan pelanggan, bersama-sama dengan penambahbaikan operasi dan IT boleh meningkatkan keuntungan mereka sebanyak 20-50 % daripada kos mereka (McKinsey). Pemahaman pelanggan bermula dengan falsafah mengutamakan data. Perniagaan yang bergantung pada perasaan hati mungkin menang dalam beberapa situasi, tetapi yang berprestasi kuat hanyalah mereka yang mendapatkan data pelanggan, memprosesnya dan bertindak berdasarkannya.

Salah satu contoh terbaik di sini ialah cara Foursquare menggunakan visualisasi data untuk matlamat perniagaan pelanggan mereka. Mereka menukar data geospatial menjadi visual berkesan yang menunjukkan peta dengan tempoh cahaya matahari tahunan, kawasan kesesuaian suria, penerbangan, dsb.

Adakah strategi anda setanding?

Perkara yang menjadikan visualisasi data sebagai kelebihan daya saing ialah kelajuan cerapan menjadi tindakan . Bagi syarikat teknologi, masa sering menjadi faktor terbesar yang memisahkan pemimpin daripada ketinggalan. Jika syarikat boleh mengambil set data yang besar daripada pelbagai sumber (gelagat pengguna, prestasi sistem, analitik jualan, dll.) dan menterjemahkannya ke dalam format visual, ia menjadi lebih mudah untuk membuat keputusan. Dengan platform seperti Kitcast , data dipaparkan pada papan tanda digital dalam masa nyata, memberikan kelebihan kepada pasukan anda untuk bertindak dengan pantas. Ini semua tentang menjadi proaktif, bukan reaktif.

Data hanya sekuat kemampuan anda untuk menggunakannya.

Adakah data anda masih berada dalam hamparan sebagai nombor atau berfungsi untuk anda?