Bagaimana Visualisasi Data Mempengaruhi Strategi Bisnis Anda

Visualisasi data adalah alat penting untuk persenjataan strategis Anda karena alasan berikut:

 

95% bisnis AS mengatakan mereka menggunakan data untuk mendorong peluang bisnis, dan 84% mengatakan data adalah bagian penting dalam mengembangkan strategi bisnis, menurut studi Experian.

 

Tampaknya pembuat keputusan kaya dan harus bersiap untuk menuai keuntungan besar dari aset mereka yang berlipat ganda mengingat pertumbuhan data yang eksponensial. Namun, tidak selalu lebih banyak lebih baik. Jika bisnis tidak mengatasi hambatan tertentu sebelum masuk ke era yang didorong oleh data, berurusan dengan data dalam jumlah besar bisa membuat kewalahan dan menyebabkan “tenggelam”.

 

Tantangan dalam Bekerja dengan Big Data

1.Sebelum Anda mulai berpikir tentang apa yang harus dilakukan dengan data Anda, Anda perlu menghilangkan hambatan pertama. Nyatanya, laporan optimis yang sama dari Experian mengungkapkan bahwa kurang dari setengah pembuat keputusan (44%) memiliki kepercayaan pada data mereka, dan Eksekutif tingkat C pada umumnya skeptis, percaya bahwa 33% dari data mereka salah. Membersihkan data mentah adalah langkah pertama bagi bisnis yang benar-benar mengandalkan aset mereka dan merasa percaya diri mencadangkan keputusan mereka dengan data berukuran terabyte, meskipun fakta bahwa alasan untuk data “kotor” bervariasi, termasuk ketidakkonsistenan, ketidaklengkapan, dan kesalahan manusia.

 

2. Kendala lainnya adalah memahami cara mengekstrak ketergantungan yang bermakna dan mengidentifikasi pola data, serta mendapatkan wawasan dari aliran data. Pada akhirnya, korelasi dan wawasan yang relevanlah yang memungkinkan bisnis memecahkan masalah bisnis, meningkatkan penjualan, mengurangi biaya, dan temukan aliran pendapatan baru. Jika tidak, bisnis mungkin berakhir dengan grafik terstruktur sempurna yang memiliki nilai yang sama dengan bagan yang menunjukkan jumlah orang yang makan keju mozzarella per kapita dan dianugerahi gelar doktor di bidang teknik sipil, atau berapa banyak orang yang tenggelam karena jatuh ke dalam kolam dan film-film di mana Nicolas Cage muncul.

3.Ada juga strategi data dalam daftar. Sementara wawasan dan data telah dibersihkan, Anda masih perlu memutuskan apa yang harus dilakukan dengan harta karun tersebut. Strategi data melibatkan sejumlah langkah, termasuk analisis pasar dan industri, memilih dan memberikan prioritas ke aliran data real-time atau lama, internal atau eksternal, atau keduanya, dll., untuk memilih sumber dan alat untuk pemrosesan dan analisis data: algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut dan analisis ilmuwan data manual. Namun, seperti dalam contoh sebelumnya, keseluruhan investasi dan upaya yang dilakukan untuk memanfaatkan data mungkin terbukti tidak efektif tanpa strategi data yang dipikirkan dengan matang.

 

Bagaimana Visualisasi Membantu Data Mempengaruhi Bisnis

 

Pembersihan

Cara paling mudah untuk menyampaikan pentingnya visualisasi adalah dengan menganggapnya sebagai sarana untuk memahami data. Memang, bahkan perangkat persepsi informasi yang paling mendasar dan paling banyak digunakan yang menggabungkan diagram lingkaran sederhana dan grafik visual membantu individu memahami banyak data dengan cepat. dan efektif, kontras dengan laporan kertas dan lembar perhitungan.

 

Ilmuwan data dan pembuat keputusan dapat dengan cepat memahami makna, mengidentifikasi tren, dan bahkan melihat ketidakkonsistenan dan kesalahan berkat keunggulan visualisasi yang kuat ini dan, tentu saja, korteks visual dan kemampuan pengenalan pola otak manusia.

 

Dengan kata lain, visualisasi berfungsi sebagai kontrol kualitas awal untuk aliran data. Alat visualisasi menggabungkan data dari berbagai sumber, melakukan standarisasi awal, membentuk data secara terpadu, dan menghasilkan objek visual yang mudah diverifikasi. Hasilnya, alat-alat ini menjadi penting untuk pembersihan dan pemeriksaan data dan untuk membantu bisnis dalam mempersiapkan aset berkualitas tinggi sehingga wawasan berharga dapat diperoleh.

 

Mengekstrak

Instrumen untuk visualisasi data telah ada sejak lama—diagram pai langsung berusia lebih dari 200 tahun. Namun, kondisi alat ini saat ini belum pernah terjadi sebelumnya.

 

Elastic Stack, Tableau, dan Highcharts, alat yang terkenal dan mudah beradaptasi untuk visualisasi dan analitik data, serta solusi database yang lebih kompleks seperti Hadoop, Amazon AWS, dan Teradata, memiliki banyak aplikasi dalam bisnis, mulai dari memantau kinerja hingga meningkatkan pengalaman pelanggan di alat bergerak.

 

Misalnya, ketika Anda melihat dasbor Fitbit Anda, itu adalah bagan dan grafik Highcharts yang Anda lihat sambil benar-benar melihat konsumsi energi dan kalori Anda.

Namun, keuntungan dalam mengidentifikasi pola dan mendapatkan wawasan dari berbagai aliran data yang sebelumnya tidak mungkin dicapai kini dimungkinkan dengan visualisasi data generasi baru berdasarkan teknologi AR dan VR.

 

Pengenalan visualisasi imersif dengan manfaat baru untuk bisnis dan seluruh industri dimungkinkan dengan penggunaan teknologi AR dan VR oleh platform yang sangat terspesialisasi seperti Virtualitics dan raksasa seperti IBM.

 

Perusahaan dapat menciptakan lingkungan yang intuitif bagi ilmuwan data dengan membuat ruang visualisasi data 3D. Ruang ini memungkinkan ilmuwan data untuk memahami dan menganalisis lebih banyak aliran data secara bersamaan, mengamati titik data dari berbagai dimensi, mengidentifikasi dependensi yang sebelumnya tidak tersedia, dan memanipulasi data dengan objek yang bergerak secara alami, melakukan zoom, dan berfokus pada area yang lebih terperinci.

 

Selain itu, alat ini memungkinkan kami membuat lingkungan 3D kolaboratif berbasis tim, sehingga memperluas kemampuan visualisasi data kami. Sebagai hasilnya, teknologi baru membantu ekstraksi wawasan yang lebih berharga dari volume data yang sama.

 

Strategi

Menjadi lebih sulit untuk mengikuti pertumbuhan jumlah data. Akibatnya, aplikasi data bisnis yang sukses memerlukan strategi data.

 

Visualisasi data adalah alat penting untuk persenjataan strategis Anda karena hal-hal berikut:

 

Pertama, ini membantu dalam pemurnian data. Kedua, Anda dapat mengidentifikasi dan menyimpulkan informasi yang relevan darinya. Terakhir, alat untuk visualisasi data memungkinkan untuk memantau secara real time bagaimana strategi dan keputusan yang Anda buat berdasarkan data memengaruhi kinerja dan hasil bisnis. Dengan kata lain, alat ini tidak hanya membantu memperbaiki dan mengoptimalkan strategi saat dalam perjalanan, tetapi juga membantu memvisualisasikan data dan hasil.

 

Kita harus menerima tahap Applixure misalnya. Singkatnya, alat pemantauan perangkat keras dan perangkat lunak Applixure mengumpulkan data kinerja real-time dari infrastruktur TI klien, menampilkan data ini, dan memberikan tinjauan menyeluruh tentang kesehatan sistem.

 

Gambaran umum ini digunakan oleh klien, misalnya, untuk menjadwalkan pemeliharaan terjadwal, menemukan dan mengurangi biaya TI yang tersembunyi, dan meningkatkan kinerja. Data kinerja berkembang dari waktu ke waktu sebagai respons terhadap tindakan klien, mengilustrasikan hasil dari keputusan berbasis data mereka, dan menyediakan wawasan yang membantu pengayaan dan pengoptimalan strategi di masa mendatang.

 

Pengambil keputusan menggunakan tampilan data terkini untuk mencari tahu apakah mereka perlu menambah atau mengurangi ukuran aset data mereka, memilih kombinasi baru dari berbagai sumber data untuk mempelajari analitik lebih dalam, memutuskan apa yang harus dilakukan dengan data lama, dan mencari tahu cara mendapatkan hasil maksimal dari streaming data real-time dengan memanfaatkan pembelajaran mesin mutakhir dan solusi ilmu data.

 

Salah satu langkah pertama untuk mendapatkan nilai dari data adalah memvisualisasikannya. Ini juga merupakan salah satu langkah paling penting karena menentukan seberapa efektif analis dapat bekerja dengan aset data, wawasan mana yang dapat mereka ekstrak, dan bagaimana strategi data mereka akan berubah seiring berjalannya waktu. waktu.

 

Akibatnya, keuntungan yang dapat diberikan oleh aplikasi data kepada bisnis dan industrinya secara langsung dipengaruhi oleh kualitas dan kemampuan visualisasi data.