I tech-virksomheder er data ofte et råmateriale. Du kan tænke på det som en uraffineret komponent. Det får først sin reelle værdi, når det behandles. Uden data gætter du bare. Men med de rigtige data kan du optimere processer, forbedre beslutningstagningen og skabe produkter, der rent faktisk løser problemer. Rådata ligner massive arrays og endeløse tal. At forstå det i dette format kan føles som at prøve at læse et fremmedsprog. For at give mening med data kommer visualisering i spil. Det forvandler enhver del information til letfordøjeligt indhold. Adskillige undersøgelser har bevist, at . Vores hjerner er kablet til at se og behandle billeder og videoer hurtigere end almindelig tekst. 90 % af den information, hjernen forbruger, er visuel Hvis du har brug for at udlede handlingsorienteret indsigt fra massive datasæt, kan du anvende disse bedste praksisser til datavisualisering i teknologivirksomheder. Hvad er datavisualisering, og hvorfor betyder det noget? Datavisualisering er stadig tal, men lettere at forstå. I stedet for at se rækker og rækker af data, kan det omdannes til : osv. For at illustrere det, fortæller en linjegraf, der viser et produkts præstationstendenser over tid, dig ikke kun, om tingene går op eller ned. Tal, der vises som billeder, hjælper dig med straks at se mønstre, afvigelser eller endda potentielle problemer, før de sneboldes. billeder diagrammer, grafer, kort Blandt er følgende: mulighederne for at visualisere data - Uanset den tekniske løsning (digital skiltning, IoT, SaaS osv.), giver dashboards øjeblikkelig indsigt i, hvordan et produkt eller system præsterer. Kort sagt, du ser, hvordan alt fungerer i aktion. Live Analytics/Interactive Data Dashboards - BI-værktøjer kan generere planlagte rapporter med nøgleindsigt (Power BI, Tableau) som diagrammer. De kan også generere kort og varmekort for at visualisere regionale tendenser. Business Intelligence (BI)-værktøjer - Interaktive, tredimensionelle digitale miljøer, hvor data fra Internet of Things visualiseres i en rumlig kontekst. 3D Data Visualization Spaces (IoT) - Dette værktøj viser komplekse data i fordybende AR/VR-miljøer. Det er nyttigt til simuleringer og teknik. Augmented Reality (AR) & Virtual Reality (VR) Forestil dig at se et endeløst dataregneark arrangeret i pæne og klare billeder på standardskærme. Digitale skærme er kun til dette. , ligesom Kitcast, kan trække information fra webtjenester og skubbe den til skærme i ethvert visuelt format. Dens virkelige kraft er, at den kan vise alle de ovennævnte værktøjers data til skærme som det sidste led i visualiseringsøkosystemet. Digital Signage Systems - Software til digital skiltning Typer af data, der kan visualiseres i teknologivirksomheder Her er hovedtyperne af data, der kan eksistere i teknologivirksomheder og præsenteres visuelt: Produkt/tjenesteydelsesdata Hvor ofte og hvor længe brugere engagerer sig i et produkt eller en tjeneste. Dette kan være data fra softwareapplikationer (f.eks. aktive brugere, sessioner, funktionsbrug) eller hardware (f.eks. enhedens oppetid). : Brugsdata Dataregistrering af fejl, nedbrud og fejl i produktet eller tjenesten. : Fejllogs Målinger for, hvor hurtigt systemer, websteder eller applikationer reagerer på brugeranmodninger (f.eks. serversvartider, indlæsningstider). : Svartider : Data, der sporer oppetiden og nedetiden for en tjeneste eller et produkt. Tilgængelighed/oppetid Kundedata Oplysninger om, hvem der bruger teknologivirksomhedens produkt eller service (f.eks. alder, køn, placering, jobrolle). : Demografiske data Hvordan kunder interagerer med produktet, webstedet eller tjenesten (f.eks. klikrater, tid på webstedet, produktvisninger). : Engagementmålinger Data indsamlet fra undersøgelser, anmeldelser, supportbilletter eller omtaler på sociale medier om produktet/tjenesten. : Kundefeedback Den procentdel af kunder, der holder op med at bruge tjenesten/produktet over tid. : Churn Rate Salgs- og marketingdata Data om, hvor mange leads der genereres, og hvor mange der konverterer til betalende kunder. : Leadgenerering og konverteringsrater Omkostningerne forbundet med at få flere kunder ind. Det omfatter typisk markedsførings- og salgsindsats. : Customer Acquisition Cost (CAC) : Målinger, der evaluerer effektiviteten af marketingkampagner eller salgsstrategier. Return on Investment (ROI) : Data såsom samlet omsætning, omsætning pr. kunde, tilbagevendende versus engangsbetalinger osv. Indtægtsmålinger Den samlede omsætning en kunde indbringer gennem hele forholdet til virksomheden. Customer Lifetime Value (CLV): Driftsdata : Data genereret af servere, detaljeret brug, fejl, anmodninger osv. Serverlogs : Data relateret til forbruget af ressourcer såsom CPU, hukommelse, diskplads og båndbredde af interne systemer, servere eller enheder. Systemressourceforbrug For teknologivirksomheder, der beskæftiger sig med fysiske produkter (som hardware eller IoT), data relateret til varebevægelser, lagerniveauer og leverandørydelse. Supply Chain Data: Dataindsamlingsforsøg, sikkerhedshændelser, sårbarheder og brud i systemer eller netværk. Sikkerhedslogfiler: Udviklingsdata (DevOps og softwareudvikling) : Oplysninger om kodeændringer, commits, forgreninger og flettehistorier gemt i versionskontrolsystemer (som Git). Versionskontroldata Data om ydeevnen af Continuous Integration/Continuous Delivery pipelines, herunder build succesrater, implementeringstider og kodekvalitetsmålinger. CI/CD Pipeline Metrics: : Data fra automatiseret test og manuelle fejlrapporter, der viser softwarens kvalitet og stabilitet. Testdækning og fejlsporing Data som f.eks. cyklomatisk kompleksitet, kodeduplikering eller fejltæthed for at vurdere vedligeholdeligheden og tilstanden af kodebaser. Kodekvalitetsmålinger: Business Intelligence (BI) data Data relateret til markedsforhold, branchetrends og konkurrentens ydeevne. Markedstendenser og konkurrenceanalyse: Data udledt af kundeadfærd, demografiske undersøgelser og markedsundersøgelser. Kundeindsigt: API-data : Oplysninger om, hvor ofte API'er kaldes, fejlfrekvenser, svartider og datagennemstrømning. API-brugsmålinger : Data om, hvordan forskellige softwaresystemer interagerer og integrerer via API'er. Integrationsdata Indholdstyper, der skal bruges til at vise data effektivt Visualisering bliver til noget funktionelt, når det holder op med at være et fængende billede og bliver en "klarhedskatalysator". Desuden kan virksomheder tage disse billeder og skubbe dem til løsninger som digital skiltning for at give dem synlighed på tværs af kontoret, mange kontorer eller hvor det nu er nødvendigt. I dette tilfælde er dataene ikke kun velarrangerede, men også effektivt vist. I stedet for kun få personer, der er meget interesserede i dataene og gør sig umage for at logge ind på online platforme for at se dem, sætter digital skiltning dem i centrum. Du kan endda og vis dataene på storskærme, der fanger alles opmærksomhed. forvandle et tv til digital skiltning Lad os undersøge de forskellige måder, teknologivirksomheder kan omdanne rå data til meningsfuld indsigt. Vigtigste fordele ved datavisualisering for teknologivirksomheder Den vigtigste forskel mellem de teknologivirksomheder, der trives, og dem, der kommer bagud, er, hvordan de bruger de største . Uden at give mening ud af det hele, risikerer virksomheder at nå frem til beslutninger, der enten er forældede eller bare helt forkerte. aktivdata Her er fordelene ved at fortolke abstrakte data til visualiseret, handlingsvenlig information. Datadrevet beslutningstagning Datadrevet beslutningstagning er rygraden i at forblive konkurrencedygtig. Det handler om at udvinde indsigt og forstå det store billede for at foretage vigtige forretningstræk. Netflix er et godt eksempel på datavisualisering til beslutninger. De besvarer alle mulige vigtige spørgsmål baseret på data: hvordan man gør oplevelsen bedre, hvilke shows og film der er de mest foretrukne, eller hvem de kunne samarbejde med for at ekspandere til nye markeder. Ifølge Netflix TechBlog har de analytikere og visualiseringsingeniører, der arbejder med datasæt og laver visualiseringer og dashboards. Realtidsindsigt I teknologien har du ikke den luksus at vente på, at der kommer svar. Realtidsindsigt er det, der virkelig holder virksomheder oven vande. Data visualiseret og øjeblikkeligt leveret, for eksempel på skærme spredt på tværs af strategiske afdelinger, sparer virksomheder fra tabte indtægter. Hold får "her & nu"-adgang til live-performancemålinger eller advarsler, så de kan begynde at svare på dem så hurtigt som muligt. Identifikation af tendenser At spotte trends er som at have en køreplan med områder, hvor der skal investeres, hvilke produkter der skal udvikles, og markeder der skal ind på. Når virksomheder holder styr på, hvad der er varmt, og hvad der ikke er, kommer de foran kurven. De tilbyder det, som kunderne begynder at kræve, før de selv indser det. Det handler også om simpelthen at forblive relevant og dermed . Trends afspejler, hvad forbrugerne har brug for eller måske ønsker. Dette hjælper teknologivirksomheder med at opfylde disse krav direkte. forblive konkurrencedygtig Forbedret kundeforståelse Virksomheder, der prioriterer kundefokus, sammen med forbedring af drift og IT kan øge deres indtjening med af deres omkostninger (McKinsey). Kundeforståelse starter med data-first-filosofien. Virksomheder, der er afhængige af mavefornemmelse, kan vinde i nogle situationer, men stærke performere er kun dem, der får kundedata, behandler dem og handler ud fra dem. 20-50 % Et af de bedste eksempler her er, hvordan Foursquare bruger datavisualisering til deres kunders forretningsmål. De omdanner geospatiale data til virkningsfulde billeder, der viser kort med årlig solskinsvarighed, solaregnede områder, flyvninger osv. Er din strategi på niveau? Det, der gør datavisualisering til en konkurrencefordel, er den hastighed, hvormed indsigt bliver til . For teknologivirksomheder er tid ofte den største faktor, der adskiller ledere fra efternøler. Hvis en virksomhed kan tage store datasæt fra flere kilder (brugeradfærd, systemydelse, salgsanalyse osv.) og oversætte dem til et visuelt format, bliver det væsentligt nemmere at træffe beslutninger. Med platforme som , vises data på digital skiltning i realtid, hvilket giver dit team forspring til at handle hurtigt. Det handler om at være proaktiv, ikke reaktiv. en handling Kitcast Data er kun så kraftfuldt som din evne til at bruge det. Sidder dine data stille i regneark som tal eller arbejder for dig?
