La visualización de datos: la adopción del usuario entendimiento
Conseguir una alta tasa de adopción de usuario para la visualización de datos (es decir los datos para abreviar) es el objetivo más importante. Aunque esto puede parecer obvio, la adopción del usuario (UA) es una ocurrencia tardía en muchas organizaciones. Es lo que todo el mundo se centra en después la solución se extenderá a los usuarios.
la adopción del usuario (UA) se define como la medida de la cantidad de la audiencia prevista utiliza la solución proporcionada (en este caso, la visualización de datos). Este concepto se hace un poco turbia, sin embargo, al profundizar en lo que realmente debe ser medido. En caso de medir la cantidad de veces que se está visualizando el saber, los datos o la duración media de tiempo para el que se considera que los datos? Tal vez usted debe medir cuántas veces se usan los datos para llevar a cabo actividades de exploración.
El secreto de la medición de la AU es la AU que es una combinación de muchos elementos. En el mundo de los datos de negocio, UA no es sólo una medida de uso, sino también una medida del valor añadido a un usuario.
Al comenzar a analizar las tasas de UA, es necesario comprender los siguientes cinco parámetros:
Frecuencia de uso: La frecuencia de uso mide el número de veces que un usuario individual utiliza su saber datos. Para obtener un número exacto, desea hacer de este un promedio métrica basada en la frecuencia de uso general.
Intervalo de frecuencia de uso: Estas medidas, cuando en realidad se está utilizando su saber, datos, al igual que en la hora del día, mes, trimestre, año, y así sucesivamente. Por ejemplo, usted podría mirar a los datos que se han utilizado entre enero 2013 hasta diciembre de 2013. Intervalo de frecuencia de uso implica la frecuencia de actualización de los datos que se muestran, pero se debe medir cuando los usuarios acceden a saber el de datos y tal vez cuando se encuentra la mayor parte valor.
Área de la frecuencia de uso: Esta métrica es uno de los más importantes a tener en cuenta. Es que las secciones de los datos a saber usuarios más visitan dice. También le dice lo que necesitan ser mejorados o retirado de las actualizaciones futuras áreas. Por último, se ofrece un enfoque claro en lo que es más valioso para el usuario. Cuando vea lo que se usa y lo que se ignora, se obtiene una idea clara acerca de lo que es verdaderamente útil para los espectadores.
Video: Introducción a la visualización de datos
Tipo de uso: La medición de cómo un saber, los datos se está utilizando realmente puede ser un poco complicado, pero es fundamental para la adopción y el éxito de la herramienta a largo plazo. Si ha creado un saber los datos que tiene la capacidad de drill-down, y nadie hace clic para ir a más detalles, esa particular característica (o tipo de uso) pero no está ejerciendo gran valor para el usuario.
Video: Visualización de datos en tiempo real con D3.js : Trailer | video2brain
Por desgracia, muchas de las herramientas a saber datos o sistemas en el mercado carecen de la capacidad de seguimiento de las métricas UA. Es posible que desee realizar encuestas o sondeos de sus usuarios mensuales o trimestrales para comprender mejor cómo, cuándo y con qué propósito se utiliza el saber datos. Hacer su propia investigación es la única manera segura de garantizar que se puede proporcionar mejoras continuas a su saber, datos de manera que se va a utilizar continuamente por su público.
Si se considera que los usuarios están exportando con frecuencia los datos en bruto en una visualización, que es una clara indicación de que los usuarios no confían en los datos a saber sí y están utilizando el saber datos como nada más que una herramienta de exportación. Esta medida junto con la frecuencia de uso métrica que dice mucho sobre el valor real, o falta de ella, de que los usuarios están recibiendo desde el saber datos.
Número de usuarios totales en comparación con el tamaño del público objetivo: Esta métrica es quizás la medida más popular de la adopción del usuario y se mide mejor en porcentaje. Que se derivan mediante la adopción de la cuenta total de los destinatarios previstos y el número de usuarios que están utilizando realmente el saber, los datos y la expresión de esa cifra como un porcentaje. Supongamos que se construye un saber los datos de una organización de ventas de 500 personas. Si el 50 de esas personas acceden a saber datos sobre una base regular, usted tiene una tasa de 10 por ciento UA.