비즈니스 분석 및 데이터 시각화는 동전의 양면과 같습니다. 데이터를 차트, 그래프 및 그림으로 표시하는 기능이 필요합니다. 천 마디 말보다 한 번 보는 게 더 낫다는 말처럼 시각 자료는 천 개의 데이터 요소보다 낫습니다. 현재 상황을 이해하는 능력의 핵심은 패턴을 찾는 것입니다. 이러한 패턴은 표로 정리된 데이터를 들여다볼 때는 명확하지 않은 경우가 대부분입니다. 적절한 시각화는 훨씬 더 빠른 시간 내에 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다.
차트나 그래프를 생성하기 전에 어떤 것을 보여주거나 전달하려고 하는지 결정해야 합니다. 차트는 핵심 성과 지표(KPI), 관계, 비교, 분포 및 구성이라는 정보 유형 중 하나를 제공합니다. 아래 섹션을 클릭하여 각 유형에 대해 자세히 알아보십시오.
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핵심 성과 지표(KPI)
KPI는 일반적으로 특정 영역 또는 기능과 관련된 단일 값으로, 해당 영역이나 기능에서 얼마나 잘 하고 있는지를 반영합니다. KPI는 비즈니스마다 다르고 기능마다 다릅니다. 다음은 기업에서 주로 추적하는 인기 있는 KPI의 일부입니다.
NPS(순 추천 고객 지수): 고객이 귀사의 제품 또는 서비스를 친구에게 추천할 가능성이 얼마나 됩니까?
CPS(고객 수익성 지수): 고객 확보 및 고객 유지 비용을 제외한 후 고객이 귀사의 비즈니스에 기여하는 수익이 얼마나 됩니까?
전환율: 몇 명의 잠재 고객이 고객으로 전환됩니까?
상대적 시장 점유율: 경쟁사와 비교하여 시장에서 점유율이 어떻게 됩니까?
순이익률: 순이익에 해당하는 매출 비율.
KPI를 가장 잘 나타낼 수 있는 방법은 KPI 차트를 사용하는 것입니다.
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관계
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비교
여기에서는 서로 다른 변수가 시간이 지나면서 어떻게 변하는지 보여주거나 살펴보고, 또는 서로 다른 변수를 비교한 정적 스냅샷을 제공하려고 합니다. 선택하는 차트 유형은 사용해야 하는 변수의 수에 따라 달라집니다.
월별 판매 및 웹 트래픽을 보여줍니다. 시간 기간별로 2개의 막대가 표시됩니다. 하나는 판매를 다른 하나는 웹 트래픽을 나타냅니다. X축은 월로 표시된 시간을 나타내고 Y축은 판매와 웹 트래픽을 나타냅니다.
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분포
이름에서 알 수 있듯이 여기에서는 데이터가 특정 간격에 걸쳐 어떻게 분포되는지 보여주려고 있습니다. 여기에서 간격이란 시간이 아니라 데이터의 클러스터링 또는 그룹화를 말합니다.
얼마나 많은 고객이 트랜잭션 1번, 트랜잭션 2번, 트랜잭션 3번 등을 수행했는지 보여줍니다. 일반적으로 무언가의 수를 세고 이를 양, 빈도, 기간 등의 측정 '버킷'이나 '통'에 넣습니다.
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구성
데이터를 이루는 다양한 요소, 즉 구성을 강조하려고 할 때 사용합니다. 먼저 데이터가 정적인지 시간이 지나면서 변하는지를 선택해야 합니다.
위와 동일(원형 차트). 여러 개의 원형 차트에서 원형 조각의 상대적 크기를 서로 비교하는 것보다 여러 세트의 100% 누적 가로 막대형 차트를 나란히 비교하기가 좀 더 쉽다는 것이 장점입니다.
신규 직원에 대한 분기별 성(또는 인구) 비율 또는 분기별 경쟁사 대비 승률(스택의 색상이 승패의 비율을 나타냄) 구성을 보여줍니다.
조직 내에 데이터 중심의 문화를 주입하고 모든 직원에게 비즈니스 분석과 데이터 시각화 기능을 제공하는 것에 대해 고려 중이라면, 배우고 사용하기 간편하고 직원의 요구에 맞춰 확장되고 가격이 저렴한 솔루션을 선택해야 합니다. Amazon QuickSight를 살펴보고 귀사의 요구 사항에 부합하는지 확인하십시오.
