Θέλετε να πουλήσετε μια ιδέα, ένα προϊόν ή μια υπηρεσία χωρίς κόπο; Πρέπει να υιοθετήσετε την έννοια της αφήγησης της οπτικοποίησης δεδομένων!
Η αφήγηση μιας συναρπαστικής ιστορίας με τεμαχισμό και κοπή δεδομένων έχει γίνει απαραίτητη δεξιότητα για κάθε καριέρα και επιχείρηση. Εάν θέλετε να εξασφαλίσετε μια θέση εργασίας σε μια φημισμένη επωνυμία, πρέπει να αποδείξετε τι μπορείτε να κάνετε για την εταιρεία δείχνοντας στοιχεία που βασίζονται σε δεδομένα.
Ή, εάν η επωνυμία σας πουλά κάτι, πρέπει να επιδείξετε, με βάση δεδομένα, πώς το προϊόν/η υπηρεσία σας μπορεί να κάνει τη διαφορά.
Θέλετε επίσης να κάνετε τα πόδια σας υγρά στην οπτικοποίηση δεδομένων και να γίνετε επιτυχημένοι ως επαγγελματίας ή επιχείρηση; Διαβάστε αυτό το άρθρο μέχρι το τέλος!
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι η Οπτικοποίηση Δεδομένων;
Όταν αναπαριστάτε γραφικά δεδομένα σε μια εύκολα κατανοητή οπτική μορφή, αυτό είναι η οπτικοποίηση δεδομένων. Σε αυτή τη διαδικασία, οι επιστήμονες δεδομένων και οι αναλυτές χρησιμοποιούν διάφορα στοιχεία οπτικοποίησης δεδομένων, όπως γραφήματα, γραφήματα, άξονες, χάρτες θερμότητας, χάρτες και άλλα.
Στόχος είναι να γίνουν τα δεδομένα πιο προσιτά και κατανοητά στο κοινό. Οι εργαζόμενοι, οι διευθυντές και οι ενδιαφερόμενοι μπορούν εύκολα να επισημάνουν μοτίβα, τάσεις και ακραίες τιμές σε σωστά οπτικοποιημένες διαφάνειες δεδομένων.
Θα βρείτε οπτικοποίηση δεδομένων παντού στην προσωπική και επαγγελματική σας ζωή. Οι πολύχρωμοι πίνακες εργαλείων που βλέπετε στις εφαρμογές προπόνησης, χρηματοδότησης, χρηματιστηρίου, έξυπνων οικιακών βοηθημάτων, πλοήγησης στην κυκλοφορία κ.λπ., είναι τα αποτελέσματα της οπτικοποίησης δεδομένων.
Πώς λειτουργεί η οπτικοποίηση δεδομένων;
Η οπτικοποίηση δεδομένων λειτουργεί μετατρέποντας τους αριθμούς σε εύκολα κατανοητές εικόνες. Αν εξηγήσετε την ανοδική τάση της θερμοκρασίας περιβάλλοντος σε μια μέρα χρησιμοποιώντας απλούς αριθμούς, οι άνθρωποι δύσκολα θα το καταλάβουν.
Ωστόσο, όταν σχεδιάζετε ένα γραμμικό γράφημα από τα δεδομένα εισόδου και δείχνετε ότι η θερμοκρασία συνεχίζει να αυξάνεται από το πρωί, φτάνει στο μέγιστο και στη συνέχεια πέφτει καθώς πλησιάζει η νύχτα, το γράφημα θα δημιουργήσει ένα ανεστραμμένο σχήμα V. Το κοινό θα καταλάβει πλέον εύκολα την κίνηση της θερμοκρασίας κατά τη διάρκεια της ημέρας.
Η οπτικοποίηση δεδομένων λειτουργεί επειδή:
- Οι άνθρωποι χωνεύουν εύκολα εικόνες όπως σχήματα, χρώματα, φωτογραφίες, σχέδια κ.λπ., σε σύγκριση με αριθμούς και κείμενα σε ένα υπολογιστικό φύλλο.
- Γραφήματα, χάρτες, γραφήματα κ.λπ., είναι οπτικές μεταφορές. Δεδομένου ότι τα ανθρώπινα όντα επεξεργάζονται οπτικά στοιχεία πιο γρήγορα από τα κείμενα, μπορούν εύκολα να συνδέσουν τις κουκκίδες κατά την οπτικοποίηση δεδομένων.
- Τα ίδια τα ακατέργαστα δεδομένα σε μια βάση δεδομένων ή ένα εργαλείο υπολογιστικού φύλλου δεν έχουν καμία αξία. Όταν οργανώνετε τα ακατέργαστα δεδομένα και τα οπτικοποιείτε, προσθέτετε αξία στα δεδομένα. Τα οπτικοποιημένα δεδομένα είναι πληροφορίες με δυνατότητα δράσης και το κοινό μπορεί να τις χρησιμοποιήσει για να λύσει προβλήματα ή να λάβει αποφάσεις.
Γιατί είναι σημαντική η οπτικοποίηση δεδομένων;
- Βοηθά στην γρήγορη απορρόφηση πληροφοριών.
- Εφόσον έχετε οπτικές ουρές, η επεξεργασία πληροφοριών, η εξαγωγή πληροφοριών και η λήψη αποφάσεων γίνονται αβίαστα.
- Μπορείτε να μοιραστείτε οπτικοποιήσεις με εξωτερικούς και εσωτερικούς συνεργάτες με μερικά κλικ.
- Η αναγνώριση των συσχετίσεων μεταξύ ανεξάρτητων μεταβλητών γίνεται εύκολη υπόθεση.
- Μπορείτε να αναλύσετε πολύπλοκα δεδομένα σε απλά κομμάτια και στη συνέχεια να τα οπτικοποιήσετε ώστε να έχουν νόημα εύκολα.
Διάφοροι τύποι και παραδείγματα οπτικοποίησης δεδομένων
#1. Γραμμικά γραφήματα
Πρέπει να χρησιμοποιήσετε γραμμικά γραφήματα ή γραφήματα για να οπτικοποιήσετε δεδομένα χρονοσειρών. Μοιάζουν πολύ με τα διαγράμματα διασποράς, αλλά παρουσιάζουν σημεία δεδομένων που διαχωρίζονται με χρονικά διαστήματα. Τα γραφήματα γραμμής ενώνουν τμήματα χρησιμοποιώντας γραμμές και ως εκ τούτου το όνομα.
#2. Διαγράμματα περιοχής
Παρόμοια με τα γραφήματα γραμμών, οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν γραφήματα περιοχής για να παρακολουθούν δεδομένα με την πάροδο του χρόνου. Ωστόσο, το εργαλείο χρωματίζει την γραφική περιοχή μεταξύ των γραμμών για πολλά στοιχεία. Για να μετρήσετε τους συνολικούς όγκους, όπως τους όγκους διαφόρων προϊόντων που πωλούνται σε διάφορες χώρες, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτόν τον τύπο οπτικοποίησης δεδομένων.
#3. Γραφήματα Δικτύου
Τα γραφήματα δικτύου αποτελούνται από δίκτυα, κόμβους, αλληλεπιδράσεις μεταξύ δικτύων και μονοπάτια για να σχηματίσουν εξαιρετικά πολύπλοκα γραφικά. Εάν χρειάζεται να εντοπίσετε μοτίβα μεταξύ δικτύων συμπλεγμάτων, τότε μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτήν τη μορφή οπτικοποίησης δεδομένων.
#4. Γεωγραφικοί Χάρτες
Πίστωση εικόνας: UBS.com
Μπορείτε να παρουσιάσετε και να εξηγήσετε δεδομένα για συγκεκριμένες τοποθεσίες εύκολα και με νόημα χρησιμοποιώντας μια οπτικοποίηση δεδομένων τύπου γεωγραφικού χάρτη. Θα δείτε ως επί το πλείστον τη διανομή δεδομένων με βάση τον όγκο για τα ανθρώπινα όντα, όπως μερίδιο ψήφου, μερίδιο φύλου, κάλυψη από το Διαδίκτυο, ηλεκτρική κάλυψη αποχέτευσης κ.λπ., σε γεωγραφικούς χάρτες.
#5. Δενδροχάρτες
Οι δεντροχάρτες χρησιμοποιούν ένθετα ορθογώνια για να απεικονίσουν ιεραρχικά δεδομένα. Τέτοια διαγράμματα χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τον χώρο της οθόνης. Ως εκ τούτου, μπορείτε να συγκρίνετε εκατοντάδες ομάδες και τα στοιχεία απόδοσής τους σε μία μόνο οθόνη. Το μοντέλο οπτικοποίησης χρησιμοποιεί επίσης διάφορες αποχρώσεις και θερμοκρασίες χρωμάτων για να αναπαραστήσει τα στοιχεία απόδοσης που φέρει κάθε ομάδα.
#6. Ραβδόγραμμα
Τα γραφήματα ράβδων ή τα γραφήματα σάς βοηθούν να απεικονίσετε κατηγορικά δεδομένα σε σχέση με διαφορετικές τιμές. Στον άξονα Χ, πρέπει να τοποθετήσετε τα στοιχεία που παρατηρείτε. Στη συνέχεια, στον άξονα Υ, σχεδιάζετε τις τιμές των αντίστοιχων στοιχείων. Έτσι, έχετε κάθετες ράβδους. Όσο μεγαλύτερη είναι η αξία ενός αντικειμένου, τόσο υψηλότερη είναι η μπάρα.
#7. Gantt διάγραμμα
Το γράφημα Gantt είναι ο πιο κοινός τύπος οπτικοποίησης δεδομένων που μπορείτε να βρείτε στη διαχείριση έργου.
Είναι η οριζόντια παραλλαγή του ραβδωτού γραφήματος. Το γράφημα Gantt απεικονίζει τις εργασίες και την εξέλιξή τους σε σχέση με τη διάρκεια κάθε εργασίας. Το οριζόντιο μήκος των ράβδων εξαρτάται από την έναρξη, την εξέλιξη και το τέλος μιας εργασίας.
#8. Διάγραμμα πίτας
Αυτός ο τύπος οπτικοποίησης δεδομένων παρουσιάζει δεδομένα σε ένα γράφημα σε σχήμα κύκλου. Όταν χρειάζεται να συγκρίνετε διαφορετικά προϊόντα ή υπηρεσίες ανάλογα με τα έσοδα τους, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτό το γράφημα. Εδώ, θεωρείτε ολόκληρη την περιοχή των κυττάρων ως 100%. Στη συνέχεια, σύμφωνα με την ποσοστιαία τιμή κάθε στοιχείου, τα κατανέμετε σε όλη την περιοχή του κελιού.
Χρήση Περιπτώσεων Οπτικοποίησης Δεδομένων
Προσδιορισμός Τάσεων και Αιχμών
Η κύρια περίπτωση χρήσης είναι ο εντοπισμός τάσεων, προτύπων, σχέσεων μεταξύ προϊόντων/υπηρεσιών κ.λπ., από ένα ακατέργαστο σύνολο δεδομένων. Εάν δείτε οποιαδήποτε ξαφνική αύξηση των τάσεων σε ένα μακροπρόθεσμο σύνολο δεδομένων, μπορείτε να θεωρήσετε ότι τα συμβάντα αυξάνονται κατά τη διάρκεια αυτών των διαστημάτων.
Για παράδειγμα, κατά τη διάρκεια της εκδήλωσης της Μαύρης Παρασκευής, μπορεί να παρατηρήσετε γρήγορα μια άνοδο στις πωλήσεις προϊόντων/υπηρεσιών σε πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου.
Στόχοι Παρακολούθησης
Οι επιστήμονες δεδομένων δημιουργούν διαδραστικούς πίνακες εργαλείων χρησιμοποιώντας οπτικοποίηση δεδομένων. Αυτοί οι πίνακες ελέγχου θα μπορούσαν να σας δείξουν παραγωγικότητα, χρήση πόρων, μετρήσεις απόδοσης, πωλήσεις, απόδοση επένδυσης (ROI) μάρκετινγκ κ.λπ. Μπορείτε επίσης να κάνετε μικρές επιλογές και τροποποιήσεις στον πίνακα εργαλείων για προσαρμοσμένη οπτικοποίηση σημείων δεδομένων.
Πρόσβαση στα δεδομένα
Οι επιχειρήσεις πρέπει να παρέχουν πληροφορίες στους υπαλλήλους τους σε εύπεπτη μορφή. Εδώ μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε την οπτικοποίηση δεδομένων. Στη θέση των πρωτογενών δεδομένων, μπορείτε να στείλετε διάφορα γραφήματα και γραφήματα για πωλήσεις, μάρκετινγκ, προϋπολογισμό, έσοδα εσόδων, γενικά έξοδα κ.λπ.
Τώρα, βρείτε παρακάτω τις βέλτιστες πρακτικές που πρέπει να ακολουθήσετε για να κάνετε επιτυχημένο το έργο αφήγησης της οπτικοποίησης δεδομένων:
Προδιαγραφές κοινού στόχου
Πρέπει να δημιουργήσετε μια παρουσίαση οπτικοποίησης δεδομένων αναλύοντας το κοινό-στόχο. Εάν το κοινό προέρχεται από ισχυρό τεχνικό υπόβαθρο, μπορείτε να συμπεριλάβετε πολύπλοκα εργαλεία οπτικοποίησης όπως Γραφήματα Δικτύου, Ιστογράμματα, Δενδροειδείς Χάρτες, Γραφήματα Gantt κ.λπ.
Αυτές οι ομάδες συμμετεχόντων θα μπορούσαν να είναι επαγγελματίες, δάσκαλοι, επιστήμονες, στελέχη κ.λπ., και γνωρίζουν περίπλοκα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων.
Αντίθετα, εάν παρουσιάζετε τα ευρήματά σας σε ένα μη τεχνικό κοινό, επιμείνετε σε απλά γραφήματα όπως Scatter Plots, Bar Charts, Line Charts κ.λπ.
Αυτή η ομάδα κοινού κυρίως τελικούς χρήστες, παρευρισκόμενους σε μια εκδήλωση μάρκετινγκ, υποψήφιους πελάτες, υποψήφιους πελάτες κ.λπ., που κατανοούν δεδομένα με οπτικές ουρές. Μπορεί να μην γνωρίζουν τις βασικές αρχές των διαγραμμάτων και των γραφημάτων που χρησιμοποιείτε.
Καθορίστε τον Σκοπό
Είτε χρησιμοποιείτε ένα είτε πολλά οπτικά γραφήματα στην παρουσίασή σας, βεβαιωθείτε ότι ορίζετε τον σκοπό κάθε γραφικού. Μην το αφήνετε στο κοινό. Εάν το κάνετε, μπορεί να μην τραβήξετε την προσοχή που θέλετε από αυτούς.
Για παράδειγμα, στην παραπάνω οπτικοποίηση δεδομένων ιστότοπου μάρκετινγκ του Google Analytics, υπάρχουν τέσσερα γραφικά: γραφήματα γραμμών, γεωγραφικοί χάρτες, γραφήματα οριζόντιων ράβδων κ.λπ. Τώρα, αν κοιτάξετε προσεκτικά την εικόνα, θα δείτε διάφορους ορισμούς για κάθε οπτικοποίηση.
- Ένα γραμμικό γράφημα για την τάση της περιόδου σύνδεσης ιστότοπου
- Ένας γεωγραφικός χάρτης για την τάση ανά χώρα
- Ένα οριζόντιο γράφημα ράβδων για τάσεις που βασίζονται σε κανάλια
Χρήση των σωστών στοιχείων οπτικοποίησης
Τα διαφορετικά γραφήματα έχουν διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης. Δεν μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα γράφημα δικτύου στη θέση ενός γραφήματος ράβδων. Επομένως, κατανοήστε τα δεδομένα και, στη συνέχεια, επιλέξτε μια μέθοδο οπτικοποίησης. Ανατρέξτε στην ενότητα «Τύποι και παραδείγματα οπτικοποίησης δεδομένων» παραπάνω για περισσότερες οδηγίες σχετικά με την επιλογή του σωστού γραφήματος.
Σήμερα, πολλά εργαλεία χειρισμού δεδομένων, όπως τα Φύλλα Google, το Excel, κ.λπ., παρέχουν τρισδιάστατες εκδόσεις πολλών κοινών γραφημάτων και γραφημάτων. Για παράδειγμα, ένα τρισδιάστατο γράφημα πίτας. Ωστόσο, η χρήση τρισδιάστατων γραφημάτων έχει διάφορους περιορισμούς.
Μερικές φορές, ένα τρισδιάστατο γράφημα πίτας δεν απεικονίζει τα δεδομένα με τον τρόπο που θα έπρεπε να το κάνετε. Σε ένα τρισδιάστατο επίπεδο, πρέπει επίσης να βάλετε πολλές ετικέτες. Τέλος, θα μπορούσατε να παραμορφώσετε την οπτικοποίηση και την ιστορία. Ως εκ τούτου, μείνετε σε 2D διαγράμματα και γραφήματα, καθώς το κοινό τα καταλαβαίνει εύκολα.
Σωστή επισήμανση
Μην ξεχάσετε να επισημάνετε τα γραφήματα και τα γραφήματα που χρησιμοποιείτε στο έργο οπτικοποίησης δεδομένων σας. Για παράδειγμα, πρέπει να αναφέρετε τις τιμές για τον άξονα X/Y, τα ονόματα των στοιχείων, τους μύθους, το χρονικό πλαίσιο συλλογής δεδομένων κ.λπ.
Στην παραπάνω εικόνα, θα βρείτε ετικέτες για κάθε στοιχείο στη διαφάνεια οπτικοποίησης δεδομένων. Βοηθά το κοινό να διαβάσει τα γραφήματα, τα γραφήματα και τους πίνακες.
Κάθε φορά που χρησιμοποιείτε ράβδους και γραφήματα 2D, βεβαιωθείτε ότι ξεκινάτε το γράφημα από τη διασταύρωση X και Y όπου και τα δύο είναι μηδέν. Εάν το αντιστρέψετε και ξεκινήσετε από ένα σημείο όπου ο άξονας Υ δεν είναι μηδέν, η οπτικοποίηση θα μπορούσε να παραπλανήσει τον χρήστη.
Εύπεπτα και απλούστερα σημεία δεδομένων
Συμπεριλάβετε μόνο μερικές απεικονίσεις με δεδομένα ανά οθόνη. Βασιστείτε κυρίως σε εικόνες, εικονογραφήσεις και βίντεο για να πείτε την ιστορία. Όταν εξηγείτε σημεία δεδομένων, χρησιμοποιήστε κοινούς όρους αντί για ορολογία του κλάδου.
Για παράδειγμα, στην παραπάνω εικόνα για την Αναφορά επισκόπησης του Google Ads, χρησιμοποιήσαμε μόνο τέσσερα εργαλεία για την οπτικοποίηση δεδομένων: πίνακες εργαλείων, γραφήματα γραμμών, γραφήματα πίτας και πίνακα.
Ωστόσο, μπορείτε να βελτιώσετε την ίδια οπτικοποίηση εξηγώντας τους όρους του κλάδου όπως CTR, Εμφανίσεις, Μετατροπές κ.λπ.
Σωστή χρήση χρώματος και γραμματοσειρών
Πρέπει να χρησιμοποιήσετε διαφορετικά χρώματα για να διαχωρίσετε τα σημεία δεδομένων. Όταν χρησιμοποιείτε χρώματα, βεβαιωθείτε ότι η συνολική διαφάνεια φαίνεται καταπραϋντική στα μάτια. Μην χρησιμοποιείτε χρώματα με έντονη αντίθεση. Το κοινό θα αισθάνεται κουρασμένο στα μάτια του ενώ κοιτάζει τα charts για πολλή ώρα.
Επίσης, χρησιμοποιήστε ευανάγνωστες γραμματοσειρές για τους αριθμούς και τα αλφάβητα. Χρησιμοποιήστε γραμματοσειρές Sans Serif καθώς φαίνονται πολύ καλύτερα όταν παρουσιάζετε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Επιπλέον, προσπαθήστε να χρησιμοποιήσετε μια μεγάλη και έντονη γραμματοσειρά, ώστε το κοινό να μπορεί εύκολα να οπτικοποιήσει τα δεδομένα.
Δημιουργία αφήγησης
Η αφήγηση που βασίζεται σε δεδομένα χρειάζεται μια αφήγηση ή μια ιστορία. Ξεκινήστε με ένα συναρπαστικό θέμα με το οποίο το κοινό μπορεί να σχετιστεί προσωπικά. Στη συνέχεια, αρχίστε να εξηγείτε τους αριθμούς που δημιουργεί το προϊόν/η υπηρεσία σας. Τέλος, προτείνετε το προϊόν/την υπηρεσία σας ως λύση.
Μπορείτε να δημιουργήσετε μια υπέροχη αφήγηση χρησιμοποιώντας τα ακόλουθα:
- Μια γραμμή τάσης για την απεικόνιση των απωλειών με την πάροδο του χρόνου
- Ένα γράφημα σύγκρισης για να δείξει πώς το προϊόν σας διαφέρει από τα άλλα
- Δημιουργήστε έναν πίνακα παραγγελιών κατάταξης για να δείξετε ότι το προϊόν σας βρίσκεται στην κορυφή όταν συγκρίνετε διάφορα χαρακτηριστικά με άλλα προϊόντα
- Μια γραφική παράσταση διασποράς που δείχνει ότι η επιχειρηματική ανάπτυξη του πελάτη είναι ανάλογη με τη χρήση των προϊόντων ή των υπηρεσιών σας
Ακολουθήστε τα τυπικά οπτικά σχέδια
Το κοινό σας στο δυτικό ημισφαίριο διαβάζει από αριστερά προς τα δεξιά, μετά από πάνω προς τα κάτω, και πάλι από αριστερά προς τα δεξιά. Αυτό το μοτίβο ανάγνωσης είναι γνωστό ως Ζ-μοτίβο. Επομένως, εάν στοχεύετε δυτικές χώρες, τοποθετήστε τα γραφικά σας σε μοτίβο Z.
Έτσι, τοποθετήστε το πρώτο γράφημα στην επάνω αριστερή πλευρά της διαφάνειας. Στη συνέχεια, στα δεξιά του, τοποθετήστε μια άλλη οπτικοποίηση δεδομένων που σχετίζεται με το γράφημα στην αριστερή πλευρά. Τώρα, τοποθετήστε το επόμενο σχετικό γράφημα στην κάτω αριστερή γωνία και το τελικό γράφημα στη δεξιά πλευρά στο κάτω μέρος.
Συγχρονίστε την αφήγηση δεδομένων
Τα δεδομένα που παρουσιάζετε πρέπει να υποστηρίζουν την ιστορία σας. Μερικές φορές, δυσλειτουργίες ιστότοπου ή συστήματα ασφαλείας ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ενδέχεται να περιορίζουν το περιεχόμενο ή τις εικόνες. Τότε το κοινό δεν θα μπορεί να κατανοήσει τη γραφική αναπαράσταση των δεδομένων. Ως εκ τούτου, η επισήμανση είναι σημαντική ώστε το κοινό να μπορεί να κατανοήσει την ιστορία απευθείας από τα οπτικά στοιχεία.
Μπορείτε αναμφίβολα να οπτικοποιήσετε από την αρχή χρησιμοποιώντας εφαρμογές υπολογιστικών φύλλων όπως το Microsoft Excel ή τα Φύλλα Google. Ωστόσο, υπάρχουν πιο προηγμένα και έξυπνα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων διαθέσιμα στην αγορά.
Σε τέτοια εργαλεία, απλώς εισάγετε τα ανεπεξέργαστα δεδομένα, ορίζετε μια περίπτωση χρήσης και λαμβάνετε μορφοποιημένες απεικονίσεις σε λίγα δευτερόλεπτα. Μπορείτε να ελέγξετε εργαλεία όπως Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI, Open Refine κ.λπ.
Τυλίγοντας
Μέχρι στιγμής, έχετε διαβάσει τα βασικά της οπτικοποίησης δεδομένων, όπως τον ορισμό, τους τύπους, τη μέθοδο εργασίας, τη σημασία, τις περιπτώσεις χρήσης και τα παραδείγματα. Επιπλέον, έχετε μάθει τις βέλτιστες πρακτικές οπτικοποίησης δεδομένων που πρέπει να ακολουθήσετε για να πείτε μια συναρπαστική και συναρπαστική ιστορία χρησιμοποιώντας επιχειρηματικά δεδομένα.
Ακολουθούν τα καλύτερα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας και το εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων FusionCharts που ίσως δεν θέλετε να χάσετε.