ЭФФЕКТИВНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА И ИНТЕРПРЕТАЦИИ БИЗНЕС-МЕТРИК

EFFECTIVE USE OF DATA VISUALIZATION TOOLS FOR THE ANALYSIS AND INTERPRETATION OF BUSINESS METRICS

Vladimir Kovalenko

Master's student, Department of Business Informatics, Ural State University of Economics,

Russia, Ekaterinburg

АННОТАЦИЯ

Цель данной статьи - исследовать важность эффективного использования инструментов визуализации данных в контексте анализа и интерпретации бизнес-метрик. Визуализация данных играет ключевую роль в понимании сложных бизнес-показателей, позволяя более наглядно представить информацию, выявить тенденции и принять обоснованные решения.

ABSTRACT

The purpose of this article is to explore the importance of effective use of data visualization tools in the context of analysis and interpretation of business metrics. Data visualization plays a key role in understanding complex business indicators, allowing you to more clearly present information, identify trends and make informed decisions.

Ключевые слова: визуализация данных; бизнес-метрики; анализ данных; интерпретация данных; инструменты визуализации.

Keywords: data visualization; business metrics; data analysis; data interpretation; visualization tools.

Современный бизнес основывается на данных, и их правильный анализ и интерпретация становятся все более важными для принятия обоснованных решений. Бизнес-метрики предоставляют информацию о производительности, эффективности и успешности компании в различных областях, таких как продажи, маркетинг, финансы и операции. Однако, часто эти данные представлены в виде больших объемов цифр и статистики, что затрудняет их понимание. В этом контексте, эффективное использование инструментов визуализации данных становится большой необходимостью.

Визуализация данных играет ключевую роль в анализе и интерпретации бизнес-метрик. Она позволяет наглядно представить информацию и выделить ключевые аспекты, которые не всегда заметны при анализе числовых или текстовых данных. Эффективное использование инструментов визуализации данных позволяет:

• Обнаруживать взаимосвязи и тренды: Визуализация данных помогает выявить скрытые шаблоны и зависимости между различными бизнес-метриками. Графическое представление позволяет увидеть тенденции, пики, спады и цикличность данных.
• Идентифицировать аномалии и выбросы: Визуализация позволяет обнаруживать необычные или непредсказуемые значения, которые могут указывать на проблемы или возможности для бизнеса.
• Сравнивать и сопоставлять данные: Визуализация данных облегчает сравнение различных бизнес-метрик, что помогает выявить влияние одних переменных на другие и принять обоснованные решения.
• Поддерживать принятие решений: Визуализация данных предоставляет ясное и наглядное представление информации, что помогает более уверенно и обоснованно принимать решения на основе анализа бизнес-метрик. [1]

Для эффективного использования визуализации данных необходимо выбрать подходящие методы и инструменты. Одним из основных типов инструментов визуализации данных являются графики и диаграммы. Они позволяют представить числовые данные в форме визуальных образов, что упрощает их анализ. Например, линейные графики могут помочь в выявлении тенденций и изменений в бизнес-метриках, круговые диаграммы - в сравнении долей различных факторов, а столбчатые графики - в анализе различных категорий. Кроме выбора подходящих типов графиков, важно также учесть визуальные атрибуты, такие как цвет, форма, размер и прочие. Цвета могут использоваться для выделения особых значений или категорий, а форма и размер - для передачи дополнительной информации или сравнения данных. Эффективное использование этих визуальных атрибутов может значительно повысить понимание данных и помочь выявить скрытые паттерны и взаимосвязи. Например, российская компания "Яндекс" является примером успешного использования визуализации данных для анализа бизнес-метрик. Они разработали инструмент "Яндекс.Метрика", который позволяет визуализировать данные о посещаемости сайтов, поведении пользователей, эффективности рекламных кампаний и других важных показателях. [4] Благодаря этому инструменту, компании могут более детально изучать данные и принимать обоснованные решения по улучшению пользовательского опыта и оптимизации маркетинговых усилий.

Ещё одним из популярных инструментов визуализации данных является графический дашборд. Дашборд представляет собой набор графиков, диаграмм и других визуальных элементов, отображающих ключевые бизнес-метрики компании. С его помощью можно наглядно представить информацию о продажах, доходах, затратах, клиентах и других важных показателях. [3] Примером компании, которая успешно использует дашборды для анализа и интерпретации бизнес-метрик, является российская компания "Тинькофф Банк". Их платформа собственной разработки для мониторинга и real-time аналитики работы IT-систем Sage с помощью понятных дашбордов наглядно демонстрирует работоспособность всех программ и процессов в каждый момент времени и сигнализирует о проблемах, если на каком-то участке произошел сбой. [5] Это позволяет руководству компании быстро оценить текущую ситуацию и принять решения на основе визуального анализа данных.

Использование инструментов визуализации данных не только облегчает анализ и интерпретацию бизнес-метрик, но также позволяет обнаружить важные тренды и сделать предсказания. Например, российская компания "Mail.ru Group" использовала визуализацию данных для анализа пользовательского поведения на своих платформах. С помощью графических инструментов, они выявили, что пользователи предпочитают более интерактивный контент и взаимодействие с другими пользователями. Это позволило компании пересмотреть свои стратегии и внедрить новые функции и возможности, которые удовлетворяют потребности пользователей и способствуют увеличению вовлеченности.

Также на рынке существует множество других инструментов визуализации данных, которые предлагают широкий спектр функциональности и возможностей. Некоторые из популярных инструментов включают Tableau, Power BI, Python-библиотеки (Matplotlib, Seaborn), R и другие. [2] Выбор конкретного инструмента зависит от потребностей и целей анализа, а также от предпочтений и навыков пользователей.

Однако, эффективное использование инструментов визуализации данных требует не только технической компетентности, но и понимания бизнес-контекста и целей анализа. Необходимо учитывать специфику бизнес-метрик, а также аудиторию, для которой создаются визуализации. Четкое определение целей и соответствующая адаптация визуализаций позволяют достичь максимальной эффективности в анализе и интерпретации бизнес-метрик. Также необходимо помнить, что визуализация данных — это всего лишь инструмент, и важно не забывать о качестве и достоверности самих данных. Только при условии использования надежных и актуальных данных, визуализация может стать полезным инструментом для анализа и интерпретации бизнес-метрик.

Эффективное использование инструментов визуализации данных становится все более важным для анализа и интерпретации бизнес-метрик в российском бизнесе. Использование визуализации позволяет наглядно представить информацию, выявить важные паттерны и зависимости, а также принимать обоснованные решения. Выбор подходящих типов графиков, использование визуальных атрибутов и адаптация визуализаций под бизнес-контекст позволяют повысить понимание данных и получить ценные инсайты. Компании, такие как "Тинькофф Банк", "Яндекс" и "Mail.ru Group", успешно применяют инструменты визуализации данных для более глубокого анализа и понимания своих бизнес-метрик. Это помогает им выявлять важные тренды, принимать обоснованные решения и оптимизировать свои стратегии.

Список литературы:

1. Башлы, П. Н. Способы и инструменты визуализации данных / П. Н. Башлы, Л. Б. Кудрявцева // Академический вестник Ростовского филиала Российской таможенной академии. – 2021. – № 4(45). – С. 88-95.
2. Есенкина, В. С. Визуализация данных как инструмент анализа и обработки больших объемов информации / В. С. Есенкина // Безопасность. Управление. Искусственный интеллект. – 2022. – Т. 2, № 2(2). – С. 13-18.
3. Змеева, Ю. Л. Роль дашбордов и начальный этап внедрения инструмента визуализации / Ю. Л. Змеева // Научный аспект. – 2022. – Т. 3, № 5. – С. 302-306.
4. Колмыков, А. А. Использование Яндекс.Метрики для изучения и классификации посетителей сайта / А. А. Колмыков, В. А. Южаков // Актуальные проблемы современного общества. – 2015. – № 3. – С. 211-215.
5. Tinkoff Sage full-stack observability платформа [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tinkoff.ru/software/sage/ (дата обращения: 15.06.23)