How To Visualize Data: 5 krachtige voorbeelden van datavisualisatie

Als u ooit naar een spreadsheet vol gegevens hebt gekeken, kent u waarschijnlijk dat overweldigende gevoel van informatie-overbelasting. En als u een handelaar, bedrijfseigenaar of analist bent die elke dag meerdere gegevensbronnen binnen handbereik heeft, dan kent u het zeker. Hoe organiseert en presenteert u alle gegevens die uw bedrijf (of uw team) genereert op een manier die anderen gemakkelijk kunnen begrijpen – en die u helpt de meest relevante inzichten voor strategie en besluitvorming eruit te halen? Natuurlijk kunt u altijd een samenvatting schrijven van wat de gegevens aangeven, maar als u wilt dat uw rapporten impact hebben bij belanghebbenden, potentiële investeerders of andere zakelijke partners – en niet te vergeten beter schaalbaar zijn naarmate de gegevens en inzichten in de loop van de tijd veranderen – zult u datavisualisatie willen gebruiken. Visualisatie is de meest efficiënte en effectieve manier om inzicht te krijgen in uw multichannelgegevens – en deze te gebruiken om uw bedrijfsstrategie te verbeteren. Hier bespreken we wat datavisualisatie is, hoe u ermee aan de slag kunt, de verschillende soorten datavisualisaties en wanneer u ze gebruikt, en de opties voor het leveren van datavisualisaties en rapporten aan belanghebbenden.

Wat is datavisualisatie?

In een notendop zijn datavisualisaties afbeeldingen die gegevens onthullen, of mapping tussen grafische tekens en overeenkomstige gegevenswaarden. Ze helpen overweldigende spreadsheets of gegevenstabellen te vereenvoudigen in beeldmateriaal dat gemakkelijker te verteren is en waaruit inzichten kunnen worden afgeleid. Het mooie van dit soort presentatie? Het kan een enorme hoeveelheid gegevens comprimeren tot de meest eenvoudige vorm, zodat complexe ideeën en inzichten duidelijk kunnen worden overgebracht. Mensen zijn een visuele soort (65% van ons leert visueel), en we kunnen veel informatie verwerken door reeksen kleuren, vormen en patronen te zien die in de juiste context worden gepresenteerd. Dit maakt het voor ons gemakkelijk om terugkerende trends, inzichten en uitschieters te herkennen, die ons vervolgens helpen bij het maken van keuzes over hoe we ons bedrijf willen aansturen. Onze wereld wordt steeds meer data-gedreven, het bijhouden van de mogelijkheid om een steeds groter volume van gegevens te consolideren, sorteren en presenteren is een must voor elk bedrijf – en data visualisatie kan helpen.

Hoe werkt datavisualisatie?

Als u wilt beginnen met het gebruik van datavisualisatie om uw rapportage te verbeteren en uw bedrijfsvoering te verbeteren, zijn er een aantal verschillende manieren om aan de slag te gaan. Er bestaan veel verschillende business intelligence-platforms om u te helpen uw gegevens te organiseren en te visualiseren – op het hoogste niveau hebt u een systeem nodig dat de gegevensbronnen verbindt die u wilt analyseren (of dat nu spreadsheets zijn die u hebt gemaakt of de gegevensbronnen zelf via API) en waarmee u toegang hebt tot vooraf opgestelde visualisaties of uw eigen rapporten kunt maken. Welke oplossing het beste voor u werkt, hangt af van de gegevensbronnen die u wilt analyseren, uw kennisniveau op het gebied van gegevensanalyse en de mate van maatwerk die u nodig hebt. Maar om het meeste te halen uit de gegevens die u verzamelt, is het belangrijk om een basiskennis te hebben van welke visualisaties u moet gebruiken en wanneer. Zonder deze basis zullen uw datavisualisaties en -rapporten niet zo veel impact hebben op uw bedrijf.

• Stel uzelf en uw team de volgende vragen voordat u begint:
• Voor wie is de visualisatie of het rapport bedoeld (interne versus externe belanghebbenden, leidinggevenden versus marketinganalisten)?
• Welke meetgegevens worden geanalyseerd, en over hoeveel gegevenssets wordt gerapporteerd?
• Hoe is het zinvol om uw gegevens te groeperen (dagelijks, wekelijks of maandelijks)
• Wat is de kernvraag die u probeert te beantwoorden of welk inzicht probeert u te bereiken?
• Welke vorm van visualisatie past het beste?

Houd deze vragen in gedachten terwijl u de onderstaande lijst met visualisatieopties doorleest. Er zijn verschillende visualisatiemethoden om uit te kiezen, maar dit is zeker geen volledige lijst – zie de voorgestelde bronnen aan het einde voor meer manieren om uw gegevens te laten schitteren.

Krachtige voorbeelden van datavisualisatie

Lijndiagram

Lijndiagrammen zijn een van de meest gebruikte soorten datavisualisatie en bestaan al heel lang – met een goede reden. Ze zijn het meest effectief om het verloop van gegevens in de tijd te laten zien. Als het bijhouden van een bepaalde metric over een bepaalde tijdspanne is uw belangrijkste doel, een lijndiagram is waarschijnlijk uw beste optie. Lijndiagrammen zijn uitstekend voor het bijhouden van verkoop, reclamecampagnes en prestatie-KPI’s in de tijd. Voordelen van lijndiagrammen zijn onder andere:

• Ze zijn eenvoudig te maken en te begrijpen
• Ze kunnen meerdere metrieken tegelijk weergeven
• Ze benadrukken relevante trends en inzichten in de loop van de tijd
• Ze zijn handig voor prognoses en besluitvorming

Wanneer zijn lijngrafieken niet zinvol? Ze zijn niet zo nuttig als u hoeveelheden, categorische gegevens, vergelijkingen van deel tot geheel of zeer schaarse gegevensreeksen probeert weer te geven.

Voorbeeld: Een lijngrafiek in Glew met de omzet per week voor een periode van twee maanden, vergeleken met dezelfde periode in het voorgaande jaar

Verticale en horizontale staafdiagrammen

Staafdiagrammen worden het best gebruikt wanneer u vergelijkende gegevens hebt die u moet visualiseren. Als u verschillende meeteenheden of categorieën gegevens hebt waarvan het nuttig is ze naast elkaar te zien, is een staafdiagram de beste grafiekoptie. Of je de gegevens verticaal of horizontaal wilt presenteren, hangt af van je dataset. Verticaal is meestal ideaal; maar als je categorieën hebt met langere namen, of een veel grotere gegevensverzameling, kan horizontaal de beste oplossing zijn. Staafdiagrammen kunnen worden gebruikt om veel soorten gegevens te vergelijken, zoals marketing-KPI’s en kanaalprestaties, klantgroepen (zoals nieuwe versus terugkerende klanten) en productinzichten (zoals totale orders voor verschillende productcategorieën of SKU’s).

Voorbeeld: Een staafdiagram in Glew met de omzet per kanaal, gegroepeerd per week, voor een periode van twee maanden

Taartdiagram

Wanneer de gegevens die u hebt verzameld vereisen dat een deel-tot-geheel-relatie wordt weergegeven, is een taartdiagram de beste manier om dat samen te vatten. Een deel-tot-hele-verhouding is belangrijk wanneer u wilt weten welk percentage van uw bedrijf een bepaalde categorie vertegenwoordigt, zoals nieuwe klantenwerving of advertentie-uitgaven van verschillende marketingkanalen, of vertegenwoordiging van een bepaalde categorie producten of een bepaald segment van klanten in vergelijking met het geheel. Dit kan u helpen te zien waar u de focus moet verleggen bij het nemen van beslissingen voor uw bedrijf. Volg deze do’s en don’ts bij het gebruik van cirkeldiagrammen om eenvoud en duidelijkheid te garanderen. Do:

• Beperk secties tot 5 of minder voor leesbaarheid en begrijpelijkheid
• Gebruik alleen zoveel kleuren als u nodig hebt om secties te onderscheiden – te veel kan visueel verwarrend zijn
• Zorg ervoor dat de taart optelt tot 100% wanneer u percentages gebruikt, en zorg ervoor dat het een zinvol geheel is

Don’t:

• Effecten in 3D gebruiken of uw grafiek laten exploderen
• Meer dan één taartdiagram gebruiken en van het publiek verlangen dat het over de taartdiagrammen heen vergelijkt
• De percentages van elk van de delen ten opzichte van het geheel weglaten, als u percentages gebruikt

Voorbeeld: Een taartdiagram in Glew dat nul, één, twee, drie, vier en meerdere aankoopklanten over het afgelopen jaar toont (gekoppeld aan een overeenkomstig lijndiagram)

Gebiedsdiagram

Gebiedsdiagrammen zijn vergelijkbaar met lijndiagrammen, maar verschillen enigszins doordat ze worden gevuld met kleur onder de lijnen om de omvang van de veranderingen in de loop van de tijd aan te geven. Hoewel dit soort gegevens kan worden weergegeven met een lijndiagram, kan het opvallender zijn met een vlakdiagram, vooral wanneer de meetwaarden die u meet een grote sprong of daling in de tijd hebben gehad die u wilt benadrukken.

Voorbeeld: Een gebiedsgrafiek in Glew met de omzet van alle klanten vergeleken met nieuwe klanten over een periode van een maand

Gegevens tabellen

Tabellen zijn uitzonderlijk handig wanneer u snel grote hoeveelheden gegevens moet kunnen samenvatten, sorteren, groeperen, filteren, optellen of het gemiddelde berekenen. Hoewel een tabel op zichzelf geen indrukwekkende visualisatie is, is het handig om gegevens te ordenen in bruikbare deelverzamelingen – die vervolgens kunnen worden gebruikt om meer overtuigende visualisaties te maken. Terwijl een taartdiagram of lijngrafiek een statische gegevensverzameling perfect kan weergeven, is een tabel dynamisch en kan deze u helpen uw gegevensverzameling op een aantal verschillende manieren te organiseren. In de onderstaande tabel kunt u uw klanten sorteren op relatieduur, totaal aantal bestellingen of klantstatus, of filteren op een aantal extra gegevenspunten, zoals datum eerste of laatste bestelling, omzet, VIP- of loyaliteitsstatus of gemiddelde orderwaarde.

Voorbeeld: Een voorbeeld van een klantentabel in Glew, die metrics voor individuele klanten toont en filterbaar/segmenteerbaar is op verschillende metrics en gedrag
U kunt vervolgens gegevens uit die tabel gebruiken om meer specifieke visualisaties te maken, zoals het onderstaande segment op shoppers met een hoge AOV dat lijngrafieken bevat voor het aantal bestellingen en de gemiddelde orderwaarde in de loop van de tijd.

Voorbeeld: Een klantsegment in Glew dat klanten met een hoge AOV laat zien, inclusief het totale aantal klanten, de inkomsten uit het segment, het totale aantal orders in de loop van de tijd en de gemiddelde orderwaarde in de loop van de tijd

Aflevering van datavisualisaties

Zodra u hebt bepaald welke soorten visualisaties het beste werken voor de gegevens die u hebt verzameld, is het tijd om te kiezen welke aflevermethode zinvol is. Als u informatie moet verstrekken aan klanten, belanghebbenden, investeerders of werknemers, kan een rapport per e-mail een goede distributiemethode zijn, vooral als deze gegevens over een bepaalde periode worden bijgehouden en regelmatige updates gunstig zijn voor uw publiek. Als u gebruik maakt van een data-analyse of business intelligence platform, zijn er vaak in-app visualisatie opties, zoals sjablonen of aangepaste dashboards, e-mail of PDF-rapport levering en zelfs geplande lopende rapporten. Om te beslissen wat de beste methode is voor de levering van uw datavisualisatie, kunt u het volgende overwegen:

• Wie moet uw datavisualisaties zien? Is dat binnen of buiten uw organisatie?
• Moeten uw visualisaties interactief of statisch zijn?
• Moeten de gegevens na verloop van tijd automatisch worden bijgewerkt?
• Moeten er dagelijks, wekelijks of maandelijks terugkerende rapporten worden opgesteld?

Gegevensvisualisaties worden eenvoudiger met Glew De business intelligence-tools van Glew bieden de mogelijkheid van out-of-the-box en aangepaste visualisaties en dashboards (zoals de voorbeelden die u hier hebt gezien), evenals geplande en geautomatiseerde rapporten voor zowel interne als externe belanghebbenden. Meer informatie over datavisualisatie en -rapportage met Glew:

Wrapping up

Datavisualisatie is een krachtige manier om zin te geven aan alle gegevens die u binnen handbereik hebt – en om deze te gebruiken om zinvolle inzichten te verkrijgen voor uw bedrijf. Voor effectieve datavisualisatie moet u echter uw dataset begrijpen, over de juiste hulpmiddelen beschikken om deze te visualiseren, en weten welk type datavisualisatie zinvol is voor de vragen die u probeert te beantwoorden. Voordat u gaat, onthoud deze belangrijke punten:

• Datavisualisaties zijn grafieken die visuele markeringen in kaart brengen met overeenkomstige gegevenswaarden
• Datavisualisaties maken het ons gemakkelijker om terugkerende trends, inzichten en uitschieters te herkennen die ons kunnen helpen complexe datasets te begrijpen en slimmere beslissingen te nemen
• Om datavisualisaties uit te voeren, hebt u een platform nodig dat uw gegevensbronnen kan verbinden en waarmee u visualisaties kunt openen of maken – of dat nu vooraf gebouwde dashboards, aangepaste rapporten of iets daartussenin zijn
• Typen gegevensvisualisaties zijn onder meer lijndiagrammen, staafdiagrammen, taartdiagrammen, vlakdiagrammen en tabellen. Welke visualisatie het beste werkt, hangt af van uw dataset en welke inzichten u eruit probeert te halen
• Wanneer u uw datavisualisaties maakt, bedenk dan wie het publiek is, welke metriek en gegevensbronnen u moet opnemen, hoe u uw gegevens moet groeperen, welke kernvraag u probeert te beantwoorden, en welk type visualisatie het beste aansluit bij uw behoeften
• Gegevensvisualisaties kunnen worden geleverd via een eenmalig e-mailrapport, gepland of geautomatiseerd rapport, PDF, interactief dashboard of een aantal andere methoden, afhankelijk van uw rapportage- en analysesoftware. Bedenk wie uw rapport moet bekijken en welke functionaliteit zij nodig hebben om de beste leveringsmethode te bepalen.