2021'de Verileri Görselleştirmenin 5 Kullanışlı Yolu

Yayınlanan: 2021-10-11

IDC Worldwide Global Data Sphere Forecast , 2021–2025'e göre , iş ve tüketici verilerinin 2025 yılına kadar 180 zettabayta ulaşması bekleniyor. Ham veriler arttıkça, onu anlamak ve anlamlandırmak zor olabilir. Verilerin kuruluşlar ve işletmeler için yararlı olması için, işletmelerin veriyi anlayabilmesi ve ondan içgörüler çıkarabilmesi ve verimli bir şekilde kullanabilmesi gerekir. Çeşitli veri görselleştirme araçlarını kullanarak verileri görselleştirmek, verileri daha iyi bir şekilde yönetmeye ve anlamaya yardımcı olur.

Verileri çeşitli çizelgeler ve grafikler biçiminde görsel olarak sunmanın, verilerin daha iyi anlaşılmasına nasıl yardımcı olduğunu tartışacağız.

Verileri Görselleştirmek Nasıl Yararlı?

Veri görselleştirme, verileri daha iyi bir şekilde temsil etmek için görseller oluşturmak olarak tanımlanır. Verileri görselleştirmek, verileri daha iyi anlamamıza ve hızlı bir şekilde anlamlandırmamıza yardımcı olur. Verilerin görselleştirilmesi amacıyla çeşitli veri görselleştirme araçları kullanılmaktadır.

Kuruluşlar, görselleştirmeleri etkin bir şekilde kullanarak, kuruluşun genel çıktısını geliştirmek için iyileştirilebilecek mevcut boşlukların yanı sıra yeni ve ortaya çıkan fırsatları hızlı bir şekilde belirleyebilir. Ayrıca, mevcut ürünler veya hizmetler oluşturabilir veya pazar teklifleri portföylerine yeni ürünler veya hizmetler ekleyerek gelir akışlarını çeşitlendirebilirler.

Veri görselleştirme sadece kuruluşlar ve işletmelerle sınırlı değildir. İlgili ancak karmaşık bilgileri paydaşlara iletmek için de kullanılır. Verileri görselleştirmek aynı zamanda kamu politikasını yeniden şekillendiriyor ve çeşitli endeksler kullanarak hükümet düzeyinde hayati bilgileri halkla paylaşmak için kullanılıyor.

Verileri Görselleştirmek Temel İçgörüleri Ortaya Çıkarmaya Nasıl Yardımcı Olabilir?

Verileri görselleştirmek, insanların zor, uzun ve karmaşık bilgileri görsel bir bağlamda temsil ederek daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Veri toplama, işleme ve modellemeden sonra görselleştirme, çeşitli veri kümeleri arasında bir ilişki kurar ve bunlardan sonuçlar çıkarır.

Verileri görselleştirmek insan beyni için de daha uygundur çünkü insan beyni görselleri düz basit metinden 60.000 kat daha hızlı işler. Bu yüzden infografiklerin hatırlanması çok daha kolaydır.

Verilerin akıllı ve etkili bir şekilde uygulanması büyümeyi yönlendirdiği için bu günlerde kuruluşlar giderek daha fazla veri odaklı hale geliyor. Verileri görselleştirmek, kuruluşların daha verimli bir şekilde ölçeklenmesine ve daha iyi sonuçlar yayınlamasına yardımcı olur. Veriye dayalı kuruluşlar, geleneksel geleneksel şirketlerden sürekli olarak daha çözüm odaklıdır.

1. Üretkenliği Artırır

Verileri görselleştirmek, bilgilerin çok daha hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesine ve anlaşılmasına yardımcı olur. Toplantı başına harcanan zamanı azaltır, altta yatan sorunları bulmak için harcanan zamanı azaltır ve genel kurumsal üretkenliği artırır.

McKinsey & Company'ye göre , bir metal imalat şirketi, üretim hatlarından birindeki üretim oranlarını, verileri haritalandırarak ve işletim istasyonlarında gerçek zamanlı performans görselleştirmeyi kullanarak yüzde 50'ye kadar artırdı.

2. Gizli Sorunları Belirleyin

Veri görselleştirme, kuruluşlara performansı hızlı bir şekilde değerlendirme ve genel iş veya kuruluşun performansını geliştirmek için iyileştirilmesi gereken temel alanları belirleme gücü verdi.

Örneğin, bir marka ekibi reklam verilerine bakar ve gösterimlerin ve tıklamaların hafta sonları düştüğünü ve marka için ekstra maliyete neden olduğunu belirler, bu nedenle hafta sonları reklamları kapatırlar. Bu, genel performansı ve yatırım getirisini etkileyeceğinden, marka ekibinin artık sorunun zaten farkında oldukları için reklamın sunulduğu zamanlamaları ve günleri ayarlaması gerekecek.

3. Desen Tanımlama

Bir işletmedeki kalıpları analiz etmek, yöneticilerin çeşitli süreçlerdeki temel darboğazları belirlemesine yardımcı olabilir. Desenler, döngüler halinde belirli bir süre boyunca tekrarlanır. Bu modeller, kuruluşların gelecekteki eğilimleri analiz etmelerine, tahmin etmelerine ve tahmin etmelerine yardımcı olur. Çeşitli hisse senetleri, tahviller ve organizasyonel performanslar farklı kalıpları takip eder. Bu nedenle örüntü tanımlama, yaklaşan tahmin edilen olaylara önceden hazırlanmamızı sağlar.

Verileri Görselleştirmenin Beş Yolu

Verileri görselleştirmek için çeşitli yöntem ve teknikler kullanılmaktadır. Verileri görselleştirmek için en sık kullanılan beş yöntemin listesi aşağıda verilmiştir. Onlar sadece en yaygın yollar değil. Aslında, etkili veri görselleştirme için uygulanması en kolay yöntemlerdir.

1. Sütun Grafikleri

Sütun çizelgeleri genellikle çubuk grafikler olarak da bilinir. Sütun grafiklerini kullanarak verileri görselleştirmek, verileri temsil ederken elde ettiği kadar kolaydır. Öğrencilere ikinci sınıftan itibaren öğretilirler. Sütun grafiklerinin bazı yaygın kullanımları şunlardır:

  • Sütun çizelgeleri genellikle belirli bir kümede bulunan alt kümelerin sayısını göstermek için kullanılır.

  • Tipik olarak, ham verilerde bulunan farklı değerlerin yan yana analizi için kullanılırlar.

  • Sütun çizelgeleri, belirli bir zaman dilimindeki değişimi görsel olarak temsil etmek için de kullanılır.

Sütun grafiklerindeki diğer bir seçenek, belirli bir süre boyunca bir olayın sıklığını izlemek için birden çok sütunu istiflemektir. Kısacası, çubuk grafikler veya sütun grafikler, çeşitli veri kümeleri arasındaki farkları veya belirli bir veri kümesinin zamana göre nasıl değiştiğini ölçmenin harika bir yoludur.

Veri analizinde sütun grafiklerinin kullanımına bir örnek, hangi ürünlerin en çok sattığını ve hangilerinin en az sattığını bulmak için satış verilerini analiz etmektir. Bu veriler, gelecekteki satışları tahmin etmek ve arz ve talebi karşılayacak kadar ürün üretmek için de kullanılabilir.

Marka tercihlerini gösterme

2. Pasta Grafikler

Tipik olarak bir pasta grafiği, farklı boyutlarda dilimlenmiş bir daireye benzer. Her dilim belirli bir yüzde payını temsil eder. Tüm dilimlerin tüm bölümleri toplanırsa, toplamları 100 olur.

Pasta grafikler, en fazla trafiği getiren pazarlama kampanyasını veya istenen diğer herhangi bir ölçümü temsil etmek için kullanılabilir. Pasta grafiğine tek bir bakış, pazarlama ekibinize hangi kampanyanın en fazla sonucu verdiğini söyleyebilir.

3. Çizgi Grafikleri

Çizgi grafikler de yaygın olarak çizgi grafikler olarak adlandırılır. Çeşitli kullanımlar için popülerdirler. Verileri görselleştirmek ve ardından çizgi grafikler şeklinde görsel olarak temsil edilen verileri anlamak ve işlemek, genel bir eğilimi gösterir.

Bu eğilimler, yöneticilerin satışların, hisse senedi fiyatlarının veya başka herhangi bir değişkenin hangi yöne gittiğini anlamalarına yardımcı olur. Daha sonra buna göre harekete geçebilir ve çok daha bilinçli kararlar verebilirler.

Aşağıda verilen çizgi grafiği, çeşitli ülkelerin satış verilerini göstermektedir. Y ekseninde satış hacmi, x ekseninde ise ay yer almaktadır. Her ülke, haritada farklı renkte bir çizgi ile temsil edilir.