Perché incorporare analisi e visualizzazioni dei dati nelle app?

Incorporare analisi e visualizzazioni dei dati nelle applicazioni è un modo intelligente per esporre informazioni dettagliate e capacità decisionali direttamente nel flusso di lavoro dei dipendenti e nelle app rivolte ai clienti.

analisi e visualizzazioni dei dati

Oggi molte organizzazioni stanno sviluppando applicazioni ad alta intensità di dati che includono dashboard interattive, infografiche, visualizzazioni di dati personalizzate e grafici che rispondono ai diritti sui dati di un utente. Nei casi in cui un’applicazione deve visualizzare un grafico a barre o un’altra semplice visualizzazione dei dati, è abbastanza facile utilizzare un framework di grafici per configurare e renderizzare l’oggetto visivo. Tuttavia, le funzionalità di analisi integrate di una piattaforma di visualizzazione dei dati possono offrire esperienze e strumenti per l’utente finale più ricchi per supportare miglioramenti più facili e veloci.

L’incorporamento dell’analisi dei dati può essere un approccio ideale per migliorare le applicazioni quando è importante la sperimentazione sulle visualizzazioni. Ad esempio, il proprietario del prodotto di un’applicazione può iniziare con un semplice elemento visivo ma poi rendersi conto che le diverse necessità dell’utente richiedono dashboard specializzate. Una piattaforma di visualizzazione dei dati semplifica notevolmente lo sviluppo, il test e l’iterazione su queste dashboard piuttosto che sulla codifica degli elementi visivi.

Un altro vantaggio chiave dell’utilizzo delle piattaforme di visualizzazione dei dati è che i data scientist e gli esperti in materia possono partecipare al processo di sviluppo delle applicazioni. Invece di dover scrivere i requisiti per uno sviluppatore di software da tradurre in codice, le visualizzazioni vengono migliorate in modo iterativo da un gruppo di persone che conoscono meglio le esigenze aziendali, i dati e le best practice nelle visualizzazioni dei dati.

Perché usare gli strumenti di visualizzazione dei dati

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Diamo un’occhiata ad alcuni casi d’uso per incorporare visualizzazioni di dati quando sono richiesti uno sviluppo e una sperimentazione rapidi.

  • L’analisi può essere incorporata in un sistema aziendale che include dati provenienti da diverse fonti. Un esempio è una dashboard per i responsabili delle vendite visualizzato all’interno dell’applicazione di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) che include dati finanziari dal sistema ERP (pianificazione delle risorse aziendali) e dati di prospezione dalle piattaforme di automazione del marketing.
  • Nelle applicazioni web e mobili rivolte ai clienti, un semplice grafico può favorire l’interazione dell’utente. Pensate a un’applicazione di trading azionario che traccia i titoli nella watch list di un investitore ed evidenzia quelli più bassi quando è potenzialmente il momento giusto per acquistare.
  • Le infografiche di marketing, inclusi progetti grafici o visualizzazioni di dati, sono incorporate nei siti Web e in altri strumenti di marketing.
  • Per le aziende che cercano di essere data-driven, questo potrebbe essere il momento opportuno per selezionare una piattaforma di visualizzazione dei dati per sviluppare analytics e incorporarle nelle applicazioni aziendali o in quelle rivolte ai clienti.
  • Le organizzazioni che stanno già utilizzando strumenti di visualizzazione dei dati potrebbero dover estendere una visualizzazione con integrazioni e funzionalità personalizzate per modificare o elaborare i dati attraverso un flusso di lavoro.
  • Intere applicazioni rivolte ai clienti possono essere visualizzazioni di dati per prodotti e servizi di dati. L’approccio è comune per le aziende di dati, servizi finanziari, assicurazioni ed e-commerce in cui i dati sono il prodotto e l’analisi può essere un elemento di differenziazione. In questi casi, l’utilizzo di una piattaforma di visualizzazione dei dati per sviluppare il prodotto e sfruttare la flessibilità della piattaforma per incorporarlo in un altro sistema consente ai team di innovare e supportare miglioramenti rapidi.

analisi predittiva

L’integrazione degli analytics guida l’innovazione

Ciò che fa la differenza nella visualizzazione dei dati è che è probabile che i requisiti, il design e le funzionalità richiesti siano altamente iterativi. Man mano che più parti interessate e utenti apprendono di più sui dati e su quali informazioni sono utili, è probabile che modifichino l’esperienza, il design e la funzionalità richiesti.

Ecco perché, anche se le librerie di visualizzazione possono essere facili da usare per lo sviluppatore, potrebbero non essere un approccio di sviluppo ottimale per incorporare l’analisi dei dati in cui sono richieste iterazioni frequenti. Il design iterativo è particolarmente adottato nel giornalismo e nel marketing, dove l’obiettivo è consentire agli utenti di progettare, sviluppare e pubblicare visualizzazioni di dati senza richiedere il supporto di sviluppatori e tecnici.

Passaggi per incorporare l’analisi dati nelle app

Quando pensate di incorporare l’analisi dati nelle applicazioni, analizzate queste considerazioni sullo sviluppo:

  • Chi sono gli utenti e a quali domande li state aiutando a rispondere con l’analisi dei dati? Le migliori dashboard e data visual rispondono a domande specifiche ed eseguono una funzione aziendale anziché limitarsi a creare report sui dati.
  • L’app verrà utilizzata sul Web, sui dispositivi mobili o su entrambi? Questo requisito si ripercuote sulle dimensioni dello schermo, sul numero di grafici e contempla le considerazioni sul volume di dati che gli sviluppatori devono considerare nella progettazione.
  • Quanti dati devono essere elaborati e quali sono i requisiti di prestazione? Per set di dati più grandi e prestazioni migliori, potrebbe essere necessario utilizzare viste materializzate del database, database in-memory e visualizzazioni su dati aggregati.
  • I team dovrebbero sviluppare standard e un centro di eccellenza sulle visualizzazioni dei dati che guidino tipi di grafici, combinazioni di colori, etichette e altre regole che forniscano esperienze utente coerenti.
  • Poiché i dati possono cambiare, è consigliabile creare automazioni di test su visualizzazioni di dati che vengono eseguite in pipeline di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD), ma possono anche essere eseguite come monitor di applicazioni che avvisano sugli incidenti di produzione.

Questi sono alcuni dei passaggi che sviluppatori, data scientist e team agili dovrebbero prendere in considerazione quando incorporano l’analisi dei dati nelle app.

Siete alla ricerca di ispirazione? Date un’occhiata agli analytics su Tableau Public, Microsoft Power BI Galleries, dashboard di Sisense e Qlik Gallery per farvi un’idea. Sebbene molte dashboard siano utili come strumenti autonomi, possono fornire un maggiore valore aziendale se integrate in applicazioni di flusso di lavoro interne e rivolte ai clienti.

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