Siła wizualizacji danych dla firm technologicznych. Czy Twoja strategia jest na poziomie?

W firmach technologicznych dane są często surowcem. Można je postrzegać jako nieoczyszczony komponent. Prawdziwą wartość uzyskują dopiero po przetworzeniu.

Bez danych, po prostu zgadujesz. Ale z odpowiednimi danymi, możesz optymalizować procesy, usprawniać podejmowanie decyzji i tworzyć produkty, które faktycznie rozwiązują problemy.

Surowe dane wyglądają jak ogromne tablice i nieskończone liczby. Zrozumienie ich w tym formacie może przypominać próbę czytania w obcym języku. Aby zrozumieć dane, w grę wchodzi wizualizacja. Zmienia ona każdy fragment informacji w łatwą do przyswojenia treść.

Kilka badań udowodniło, że 90% informacji, które mózg przyswaja, jest wizualne . Nasze mózgi są zaprogramowane do widzenia i przetwarzania obrazów i filmów szybciej niż zwykłego tekstu.

Jeśli chcesz wyciągnąć praktyczne wnioski z ogromnych zbiorów danych, zastosuj te najlepsze praktyki wizualizacji danych w firmach technologicznych.

Czym jest wizualizacja danych i dlaczego jest taka ważna?

Wizualizacja danych to nadal liczby, ale łatwiejsze do zrozumienia. Zamiast przeglądać wiersze i wiersze danych, można je przekształcić w obrazy : wykresy, diagramy, mapy itp. Na przykład wykres liniowy pokazujący trendy wydajności produktu w czasie nie tylko mówi, czy rzeczy idą w górę, czy w dół. Liczby pokazane jako wizualizacje pomagają natychmiast dostrzec wzorce, wartości odstające, a nawet potencjalne problemy, zanim nabiorą one lawinowego charakteru.

Opcje wizualizacji danych obejmują m.in.:

• Live Analytics/Interactive Data Dashboards — niezależnie od rozwiązania technologicznego (digital signage, IoT, SaaS itp.), pulpity nawigacyjne zapewniają natychmiastowy wgląd w to, jak działa produkt lub system. Krótko mówiąc, widzisz, jak wszystko działa w akcji.
• Narzędzia Business Intelligence (BI) — narzędzia BI mogą generować zaplanowane raporty z kluczowymi spostrzeżeniami (Power BI, Tableau) dostarczanymi w postaci wykresów. Mogą również generować mapy i mapy cieplne w celu wizualizacji trendów regionalnych.
• Przestrzenie wizualizacji danych 3D (IoT) – interaktywne, trójwymiarowe środowiska cyfrowe, w których dane z Internetu rzeczy są wizualizowane w kontekście przestrzennym.
• Rzeczywistość rozszerzona (AR) i rzeczywistość wirtualna (VR) — to narzędzie wyświetla złożone dane w immersyjnych środowiskach AR/VR. Przydaje się do symulacji i inżynierii.
• Digital Signage Systems - Wyobraź sobie oglądanie niekończącego się arkusza danych ułożonego w schludne i przejrzyste wizualizacje na standardowych ekranach. Wyświetlacze cyfrowe są właśnie do tego. Oprogramowanie do oznakowania cyfrowego , podobnie jak Kitcast, może pobierać informacje z usług sieciowych i przesyłać je na ekrany w dowolnym formacie wizualnym. Jego prawdziwa moc polega na tym, że może wyświetlać dane z dowolnego z wyżej wymienionych narzędzi na ekranach jako ostateczne ogniwo w ekosystemie wizualizacji.

Rodzaje danych, które można wizualizować w firmach technologicznych

Oto główne typy danych, jakie mogą istnieć w firmach technologicznych i być prezentowane w formie wizualnej:

Dane dotyczące wydajności produktu/usługi

• Dane o użytkowaniu : Jak często i jak długo użytkownicy korzystają z produktu lub usługi. Mogą to być dane z aplikacji programowych (np. aktywni użytkownicy, sesje, korzystanie z funkcji) lub sprzętu (np. czas sprawności urządzenia).
• Rejestry błędów : dane rejestrujące błędy, awarie i usterki w obrębie produktu lub usługi.
• Czasy reakcji : wskaźniki określające, jak szybko systemy, witryny internetowe lub aplikacje reagują na żądania użytkowników (np. czasy reakcji serwera, czasy ładowania).
• Dostępność/czas sprawności : Dane śledzące czas sprawności i przestoju usługi lub produktu.

Dane klienta

• Dane demograficzne : Informacje o tym, kto korzysta z produktu lub usługi firmy technologicznej (np. wiek, płeć, lokalizacja, stanowisko).
• Wskaźniki zaangażowania : sposób, w jaki klienci wchodzą w interakcję z produktem, witryną internetową lub usługą (np. współczynniki klikalności, czas spędzony na stronie, wyświetlenia produktu).
• Opinie klientów : Dane zebrane z ankiet, recenzji, zgłoszeń do pomocy technicznej lub wzmianek w mediach społecznościowych na temat produktu/usługi.
• Współczynnik odejść : Procent klientów, którzy z czasem przestają korzystać z usługi/produktu.

Dane dotyczące sprzedaży i marketingu

• Generowanie leadów i wskaźniki konwersji : Dane dotyczące liczby pozyskanych leadów i liczby osób, które stały się płacącymi klientami.
• Koszt pozyskania klienta (CAC) : Koszt związany z pozyskiwaniem większej liczby klientów. Zazwyczaj obejmuje działania marketingowe i sprzedażowe.
• Zwrot z inwestycji (ROI) : Wskaźniki pozwalające ocenić skuteczność kampanii marketingowych lub strategii sprzedaży.
• Wskaźniki przychodów : dane takie jak całkowity przychód, przychód na klienta, płatności cykliczne i jednorazowe itp.
• Wartość klienta na przestrzeni cyklu jego życia (CLV): całkowity przychód, jaki klient generuje w trakcie trwania relacji z firmą.

Dane operacyjne

• Dzienniki serwera : dane generowane przez serwery, szczegółowo opisujące wykorzystanie, błędy, żądania itp.
• Wykorzystanie zasobów systemowych : Dane dotyczące wykorzystania zasobów, takich jak procesor, pamięć, miejsce na dysku i przepustowość, przez wewnętrzne systemy, serwery lub urządzenia.
• Dane dotyczące łańcucha dostaw: W przypadku firm technologicznych zajmujących się produktami fizycznymi (np. sprzętem komputerowym lub IoT) są to dane dotyczące przepływu towarów, poziomów zapasów i efektywności dostawców.
• Rejestry bezpieczeństwa: dane rejestrujące próby dostępu, incydenty bezpieczeństwa, luki i naruszenia w systemach lub sieciach.

Dane rozwojowe (DevOps i rozwój oprogramowania)

• Dane kontroli wersji : Informacje o zmianach kodu, zatwierdzeniach, rozgałęzieniach i historii scalania, przechowywane w systemach kontroli wersji (takich jak Git).

• Metryki procesów CI/CD: dane dotyczące wydajności procesów ciągłej integracji/ciągłego dostarczania, w tym wskaźniki powodzenia kompilacji, czasy wdrażania i metryki jakości kodu.

• Pokrycie testowe i śledzenie błędów : Dane z automatycznych testów i ręcznych raportów o błędach, pokazujące jakość i stabilność oprogramowania.

• Metryki jakości kodu: dane takie jak złożoność cyklomatyczna, duplikacja kodu lub gęstość błędów, służące do oceny łatwości obsługi i kondycji baz kodu.

Dane Business Intelligence (BI)

• Trendy rynkowe i analiza konkurencji: Dane dotyczące warunków rynkowych, trendów branżowych i wyników konkurencji.
• Informacje o klientach: dane pochodzące z badań zachowań klientów, badań demograficznych i analiz rynku.

Dane API

• Metryki wykorzystania interfejsu API : informacje o częstotliwości wywoływania interfejsów API, wskaźnikach błędów, czasach reakcji i przepustowości danych.

• Dane integracyjne : Dane dotyczące interakcji i integracji różnych systemów oprogramowania za pośrednictwem interfejsów API.

Rodzaje treści do wykorzystania w celu efektywnego wyświetlania danych

Wizualizacja staje się czymś funkcjonalnym, gdy przestaje być tylko chwytliwym obrazem i staje się „katalizatorem przejrzystości”. Co więcej, firmy mogą wykorzystać te wizualizacje i wprowadzić je do rozwiązań takich jak oznakowanie cyfrowe, aby zapewnić im widoczność w całym biurze, grupie biur lub gdziekolwiek jest to potrzebne.

W tym przypadku dane nie tylko są dobrze uporządkowane, ale także skutecznie wyświetlane. Zamiast tylko kilku osób, które są bardzo zainteresowane danymi i podejmują wysiłek, aby zalogować się na platformy online, aby je wyświetlić, cyfrowe oznakowanie umieszcza je na pierwszym planie. Możesz nawet zmień telewizor w urządzenie do digital signage i prezentować dane na dużych ekranach, które przyciągną uwagę wszystkich.

Przyjrzyjmy się różnym sposobom, w jakie firmy technologiczne mogą przekształcać surowe dane w wartościowe spostrzeżenia.

Kluczowe korzyści wizualizacji danych dla firm technologicznych

Kluczową różnicą między firmami technologicznymi, które prosperują, a tymi, które pozostają w tyle, jest sposób, w jaki wykorzystują największy atut — dane . Bez nadania temu wszystkiemu sensu firmy ryzykują podejmowanie decyzji, które są albo nieaktualne, albo po prostu błędne.

Oto korzyści płynące z interpretacji abstrakcyjnych danych i przekształcenia ich w wizualizowane, przydatne informacje.

• Podejmowanie decyzji w oparciu o dane

Podejmowanie decyzji na podstawie danych jest podstawą utrzymania konkurencyjności. Chodzi o wyciąganie wniosków i uchwycenie szerszego obrazu w celu podejmowania kluczowych ruchów biznesowych.

Netflix jest dobrym przykładem wizualizacji danych w procesie podejmowania decyzji. Odpowiadają na wszystkie ważne pytania na podstawie danych: jak ulepszyć doświadczenie, które programy i filmy są najbardziej preferowane lub z kim mogliby współpracować, aby wejść na nowe rynki. Według Netflix TechBlog mają inżynierów analityki i wizualizacji, którzy pracują nad zestawami danych i tworzą wizualizacje i pulpity nawigacyjne.

• Wgląd w czasie rzeczywistym

W technologii nie możesz pozwolić sobie na czekanie, aż odpowiedzi same do nich dotrą. Spostrzeżenia w czasie rzeczywistym to coś, co rzeczywiście utrzymuje firmy na powierzchni. Dane wizualizowane i dostarczane natychmiast, na przykład na ekranach rozsianych po strategicznych działach, chronią firmy przed utratą przychodów. Zespoły uzyskują dostęp „tu i teraz” do metryk wydajności na żywo lub alertów, dzięki czemu mogą zacząć na nie odpowiadać tak szybko, jak to możliwe.

• Identyfikacja trendów

Wykrywanie trendów jest jak posiadanie mapy drogowej z obszarami, w które warto inwestować, jakie produkty rozwijać i na jakie rynki wejść. Kiedy firmy są na bieżąco z tym, co jest na topie, a co nie, wyprzedzają konkurencję. Oferują to, czego klienci zaczynają pragnąć, zanim sami to zauważą.

Chodzi również o to, aby po prostu pozostać istotnym, a tym samym pozostać konkurencyjnym . Trendy odzwierciedlają to, czego konsumenci potrzebują lub mogą chcieć. Pomaga to firmom technologicznym sprostać tym wymaganiom.

• Lepsze zrozumienie klienta

Firmy, które stawiają na pierwszym miejscu koncentrację na kliencie, a także usprawniają operacje i IT, mogą zwiększyć swoje zyski o 20–50% swoich kosztów (McKinsey). Zrozumienie klienta zaczyna się od filozofii danych na pierwszym miejscu. Firmy polegające na przeczuciach mogą wygrać w niektórych sytuacjach, ale silnymi wykonawcami są tylko ci, którzy otrzymują dane klientów, przetwarzają je i działają na ich podstawie.

Jednym z najlepszych przykładów jest to, jak Foursquare wykorzystuje wizualizację danych do celów biznesowych swoich klientów. Przekształcają dane geoprzestrzenne w efektowne wizualizacje pokazujące mapy z rocznym czasem nasłonecznienia, obszarami przydatności słonecznej, lotami itp.

Czy Twoja strategia jest odpowiednia?

Wizualizacja danych jest przewagą konkurencyjną, ponieważ szybkość, z jaką wgląd staje się działaniem . W przypadku firm technologicznych czas jest często największym czynnikiem oddzielającym liderów od maruderów. Jeśli firma może pobrać duże zbiory danych z wielu źródeł (zachowanie użytkowników, wydajność systemu, analiza sprzedaży itp.) i przetłumaczyć je na format wizualny, podejmowanie decyzji staje się znacznie łatwiejsze. Dzięki platformom takim jak Zestaw podcastowy , dane są wyświetlane na cyfrowym oznakowaniu w czasie rzeczywistym, co daje Twojemu zespołowi przewagę w szybkim działaniu. Chodzi o to, aby być proaktywnym, a nie reaktywnym.

Wartość danych zależy od umiejętności ich wykorzystania.

Czy Twoje dane są zapisane w arkuszach kalkulacyjnych jako liczby, czy też pracują dla Ciebie?