오늘날 우리는 이전과는 전혀 다른 방식으로 데이터 시각화를 수용하고 있습니다. 그것을 알고 이해하는 조직은 그 존재 자체를 사랑합니다. 빅 데이터는 오늘날 금융에서 통신에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 기술 세계에서 널리 사용되는 용어이므로 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 필요가 있습니다. 결과적으로 조직은 필수적인 데이터로드를보다 이해하기 쉬운 것으로 전환하기 위해 더 나은 데이터 시각화 도구를 찾고 있습니다.
스마트 데이터 시각화의 필요성
비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 애플리케이션 개발자는 정보 근로자가 분석 결과를 더 잘 해석하는 데 도움이되는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 고급 데이터 시각화 기술을 점점 더 많이 사용하고 있습니다.
오늘날 기업은 데이터의 폭격을 받고 있으므로이를 현명한 비즈니스 결정으로 전환해야합니다. 대부분의 기존 비즈니스 인텔리전스 도구는 시장 분석가 또는 소수의 의사 결정자를 대상으로하지만 데이터 시각화는 비즈니스 분석을 더 많은 청중이 사용할 수 있도록하는 방법으로 간주됩니다.
Dygraphs, ZingChart, FusionCharts와 같은 Data Visualization의 대화 형 도구는 데이터 세트의 관계와 추세를 더 잘 이해할 수있게 해줍니다. 이러한 도구는 특정 데이터 집합 내의 특정 질문을 해결하기 위해 조직에서 임시 솔루션으로 처음 개발되었으며 엄청난 인기를 얻었습니다. 결과적으로 기업은 더 빠르고 더 나은 데이터 시각화 도구를 개발하기 위해 경쟁하고 있으며 데이터 시각화가 빅 데이터를 처리하는 마술 지팡이라는 기대를 갖게되었습니다.
귀사에 데이터 시각화가 정말로 필요합니까?
성공 사례는 데이터 시각화의 필요성을 활용했지만 데이터 분석가와 프로그래머는 데이터에 대한 귀중한 분석을 생성하기 위해 올바른 질문을하고 올바른 방법을 사용하는지 확인하는 것이 필수적입니다. 결국 데이터 시각화가 모든 사람의 차 한잔이 될 수는 없습니다. 조직은 이러한 도구가 정말로 필요한지 스스로에게 물어볼 필요가 있습니다.
데이터 시각화는 특히 막대한 데이터와 복잡한 알고리즘이 포함 된 경우 비용이 많이들 수 있습니다. 간단한 문제에 대한 솔루션을 판매하는 경우 데이터 시각화는 그만한 가치가 없습니다. 예를 들어 Coca-Cola 및 Nestle과 같은 회사는 제품을 설명하는 데 대화 형 그래픽이 필요하지 않습니다. 조직에서 제품이 아닌 아이디어를 판매하는 경우 데이터 시각화를 허용 할 수 있습니다.
반면에 많은 비정부 조직과 게시자는 다른 전문 회사와 함께 데이터 시각화를 채택했습니다. 자금이 어디로 가는지 면밀히 주시 할 수 있도록 이러한 도구를 채택한 금융 서비스가 있습니다. 또한 복잡한 아이디어를 온라인 청중에게 설명하려면 대화 형 시각화 만이 제공 할 수있는 수준의 개인화, 세부 사항 및 개방성이 필요합니다.
이러한 조직은 청중이 데이터를 활용하여 결과를 더욱 유용하고 설득력있게 만들 수 있도록합니다. 물론, 이러한 경험은 사용자에게 가치를 제공해야하므로 판매 및 추천의 형태로 조직에 대한 수익을 창출 할 수 있어야하기 때문에 이것이 가장 중요합니다.
데이터 시각화의 이점
IDC에 따르면 2015 년 말까지 전 세계 연간 데이터 생산 속도는 2012 년보다 두 배로 증가 할 것으로 예상됩니다. 데이터 시각화 도구 및 기술은 경영진 및 기타 정보 은닉 능력을 극적으로 향상시킬 수있는 새로운 접근 방식을 제공합니다. 그들의 데이터에서.
데이터 시각화가 의사 결정권자와 그 조직에 제공하는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
1. 정보 흡수 방식 구축
데이터 시각화를 통해 사용자는 운영 및 비즈니스 조건에 관한 방대한 양의 정보를받을 수 있습니다. 이를 통해 의사 결정자는 다차원 데이터 세트 간의 연결을 볼 수 있으며 히트 맵, 발열 차트 및 기타 풍부한 그래픽 표현을 사용하여 데이터를 해석하는 새로운 방법을 제공합니다. 시각적 데이터 검색을 사용하는 조직은 필요한 정보를 찾을 가능성이 더 높으며 결국 다른 회사보다 생산성이 높아집니다.
설문 조사에 따르면 시각적 데이터 검색 도구를 사용하는 관리자는 관리 형보고 및 대시 보드에만 의존하는 관리자보다시기 적절한 정보를 찾을 가능성이 28 % 더 높습니다. 또한 시각적 데이터 검색을 사용하는 기업의 비즈니스 인텔리전스 사용자 중 48 %는 대부분 IT 직원의 도움없이 필요한 정보를 찾을 수 있습니다.
2. 비즈니스의 관계 및 패턴 시각화
네트워크 제공 업체 회사가 월간 고객 데이터를보고 있고 해당 특정 지역에서 지난 달 동안 회사의 NPS (Net Promoter Score)가 5 포인트 하락했음을 보여주는 막대 차트가 표시되었다고 가정 해 보겠습니다.이 데이터는 문제가 있음을 나타냅니다. 하지만 NPS가 하락한 이유에 대한 통찰력은 제공하지 않습니다.
이는 사용자가 운영 조건과 비즈니스 성과간에 발생하는 연결을 효과적으로 볼 수 있도록하는 데이터 시각화의 주요 이점 중 하나입니다. 경쟁이 치열한 오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터 간의 이러한 상관 관계를 찾는 것은 매우 중요합니다.
비즈니스 및 운영 역학에 대한 다각적 인보기를 제공함으로써 데이터 시각화를 통해 고위 경영진은 해당 지역의 고객 콜 센터에서 첫 번째 연락 해결 률을 확인할 수 있습니다. 이는 최근 하락하여 고객 만족도에 크게 영향을 미칩니다.
이러한 유형의 상관 관계 분석 기능을 통해 경영진은 문제의 근본 원인을 식별하고 신속하게 조치하여 문제를 해결할 수 있습니다.
3. 새로운 트렌드에 더 빠르게 대응
기업이 고객 및 시장 상황에 대해 수집 할 수있는 데이터의 양은 비즈니스 리더에게 새로운 수익 및 비즈니스 기회에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 데이터 시각화를 사용하면 의사 결정자가 여러 데이터 세트에서 고객 행동 및 시장 조건의 변화를 훨씬 더 효율적으로 파악할 수 있습니다.
비즈니스 리더는 데이터 시각화를 사용하여 거시 경제 상황이 개선됨에 따라 고객이 매장에서 더 많이 지출하고있을뿐만 아니라 기성품 구매에 점점 더 관심이 있음을 확인할 수 있습니다. 고객의 감정과 기타 데이터를 살펴보면 회사가 경쟁사보다 먼저 새로운 비즈니스 기회에 대처할 수있는 새로운 기회를 알 수 있습니다.
4. 지리 공간 시각화
확장과 구현의 차이점
최근 비즈니스 세계에서 등장한 데이터 시각화의 또 다른 범위는 지리 공간 시각화입니다. 지리 공간 시각화의 인기는 웹 서비스를 제공하는 웹 사이트가 많아 방문자의 관심을 끌기 시작했습니다. 이러한 유형의 비즈니스는 고객의 우편 번호 형태로 시스템에 이미 존재하는 위치 별 정보를 활용하여 더 나은 일일 분석 경험을 제공해야합니다. 이러한 유형의 시각화는 그림에 새로운 차원을 추가하고 문제를 더 잘 이해하는 데 도움이됩니다.
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