Visuele gegevensanalyse is het proces waarbij visuals worden gebruikt om gegevens te analyseren. Visual data analytics helpt bedrijven beter geïnformeerde beslissingen te nemen door gegevens in een afbeeldingsformaat te bekijken in plaats van alleen als cijfers of tekst. Door visuals zoals diagrammen en grafieken te gebruiken om gegevens over jouw bedrijf te analyseren en te begrijpen, kun je gemakkelijker trends zien, verbanden leggen en potentiële probleemgebieden identificeren. In dit artikel ontdek je waarom visuele gegevensanalyse zo belangrijk is voor jouw bedrijf.
Lees verder en ontdek de belangrijkste redenen waarop het visualiseren van gegevens met Power BI kan helpen om sneller slimmere strategische managementbeslissingen te nemen.
1. Visualiseer jouw gegevens in Power BI om sneller en slimmere beslissingen te nemen
Wanneer je gegevens analyseert zonder visuals te gebruiken, ben je beperkt tot het zien van de gegevens in primaire data. Beelden in Power BI helpen ondernemers om gegevens om te zetten in iets wat je kunt zien, begrijpen en toepassen om eenvoudiger beslissingen te nemen. Door het visualiseren van gegevens zul je sneller trends, patronen en toekomstige problemen in jouw gegevens herkennen. Dit is handig om slimmer en sneller beslissingen te nemen.
2. In Power BI het grotere plaatje zien met visuele gegevensanalyse
Met visuele analyses in Power BI kun je het grote plaatje van al jouw gegevens zien. Zonder data te visualiseren is het moeilijker om verbanden te leggen en afwijkingen te signaleren. Met visualisaties kun je gemakkelijker probleemgebieden in jouw gegevens identificeren en zien hoe verschillende factoren met elkaar samenhangen. Zo kun je correlaties ontdekken tussen verschillende gegevens. Welke marketinginvesteringen leiden bijvoorbeeld tot extra leads en verkopen? Welke invloed heeft de buitentemperatuur op het aantal te verkopen eenheden. Kortom door jouw data te visualiseren uit één of meerdere gegevensbronnen zul je in Power BI sneller verbanden leggen die je anders onopgemerkt waren gebleven.
3. Het leggen van verbanden met behulp van visuele analyse in Power BI
Met visuele gegevensanalyses leg je verbanden en zie je in Power BI correlaties die misschien niet zo gemakkelijk te zien zijn wanneer je gegevens als ruwe data bekijkt. Met visuele gegevensanalyse leg je visueel verbanden tussen verschillende databronnen, zoals klanten, artikelen, verkopen en andere waardevolle bedrijfsinformatie. Je kunt zelfs verbanden zien tussen verschillende gegevensbronnen en visualisatietypes, zoals grafieken of diagrammen. Zo beschik je over bijvoorbeeld verkoopgegevens tussen verschillende producten, of maak je inzichtelijk welke klanten het meest waardevol voor jouw organisatie zijn. Denk hierbij aan demografische gegevens, grootte van organisaties en in welke nichemarkten je het meest actief bent. Doordat de data veel nauwkeuriger is neem je betere beslissingen.
3. Potentiële problemen sneller indentificeren door visueel geanalyseerde gegevens
Met visuele gegevensanalyse kun je sneller potentiële problemen in jouw organisatie identificeren. Denk bijvoorbeeld aan trends in de verwachte productvoorraad, een toename in het aantal retourbestellingen of waardoor het komt dat klanten minder tevreden zijn door een toename in het aantal klachten. Door deze data te visualiseren zul je deze problemen sneller herkennen dan dat je alleen een rapport in bijvoorbeeld Excel bekijkt zonder een visuele weergave. Door te werken met Dashboards kun je direct ageren op de voor jouw belangrijkste stuurinformatie. Vervolgens meet je welke stappen leiden tot het gewenste verbeterde resultaat.
Conclusie van het visualiseren van gegevens
Visuele gegevensanalyse met Power BI helpt je om direct het grote geheel te zien en verbanden en waarnemingen te doen die anders moeilijk te maken zouden zijn. Het helpt ondernemers om nauwkeurige beslissingen te nemen, omdat je gegevens over jouw organisatie beter zal gaan begrijpen. Met deze inzichten wordt informatie beter te geïnterpreteerd met als doel het nemen van betere managementbeslissingen.