Visualización de datos: la comprensión adopción del usuario

Conseguir una tasa de adopción de alta de usuario para la visualización de datos (es decir los datos para abreviar) es su meta 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.

Adopción de usuario (UA) se define como la medida de la cantidad de la audiencia destinado utiliza la solución proporcionada (en este caso, la visualización de datos). Este concepto pone un poco turbia, sin embargo, al profundizar en lo que debe ser realmente medida. En caso de medir cuántas veces se está viendo el saber, de 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 medir UA UA es que es una combinación de muchos elementos. En el mundo de los datos empresariales, UA no es sólo una medida de uso, sino también una medida del valor añadido para el usuario.

Al comenzar a analizar las tasas de UA, es necesario comprender los siguientes cinco indicadores:

• Frecuencia de uso: Frecuencia de uso mide el número de veces que un usuario individual utiliza su saber datos. Para obtener un número exacto, usted desea hacer esta métrica un promedio basado en la frecuencia general de uso.

• Intervalo de frecuencia de uso: Esta medidas, cuando en realidad se está utilizando su saber, de datos, como en tiempo de día, mes, trimestre, año, y así sucesivamente. Por ejemplo, usted podría mirar a los datos que se han utilizado entre enero de 2013 hasta diciembre de 2013. Intervalo de frecuencia de uso implica con qué frecuencia se actualizan los datos que se muestran, pero debe medir cuando los usuarios acceden al saber los 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 considerar. Es usted el que las secciones de los datos a saber usuarios visitan más dice. También le dice lo que necesitan ser mejorados o retirados 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 sobre lo que es realmente útil para los espectadores.

• Tipo de uso: Medición de cómo en realidad se está utilizando un saber datos puede ser un poco complicado, pero es fundamental para la adopción y el éxito de la herramienta a largo plazo. Si construyes 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) no está proporcionando mucho valor para el usuario.

  Por desgracia, muchas de las herramientas a saber datos o sistemas en el mercado carecen de la capacidad para realizar un seguimiento de las métricas UA. Es posible que desee llevar a cabo encuestas o sondeos de sus usuarios mensuales o trimestrales para comprender mejor cómo, cuándo y con qué fin se utiliza el saber datos. Hacer su propia investigación es la única manera segura de garantizar que usted puede proporcionar mejoras continuas a tu a saber los datos de manera que se va a utilizar continuamente por su público.

  Si usted encuentra que los usuarios están frecuentemente exportando 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 te dice mucho sobre el valor real, o falta de ella, 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 forma de porcentaje. Usted derivarlo al tomar el recuento total de la audiencia prevista y el número de usuarios que están utilizando realmente el saber, los datos y la expresión de esa cifra como porcentaje. Suponga que usted construye un saber los datos de una organización de ventas de 500 personas. Si el 50 de esas personas acceder al saber datos sobre una base regular, usted tiene una tasa UA 10 por ciento.