Video: FBI vs CIA - How Do They Compare? 2025
Một số công ty chọn bỏ qua việc tăng trưởng các dữ liệu và tiếp tục dựa vào các phương pháp tiêu chuẩn như bảng tính cung cấp ít hiểu biết khách hàng. Những người khác lại nhảy vọt và đưa phần mềm giúp họ phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc của chúng (chẳng hạn như dữ liệu truyền thông xã hội). Sau đó, họ có thể tạo ra các hình ảnh hóa dữ liệu giúp họ thực hiện các quyết định và dự đoán kinh doanh dựa trên thực tế có nhiều giáo dục hơn.
Ban giám khảo vẫn chưa giải thích được liệu hầu hết các công ty sẽ tận dụng dữ liệu của mình vì mục đích cạnh tranh. Các công ty nhận ra rằng việc có thể phân tích nhiều dạng dữ liệu cùng một lúc dưới dạng hình ảnh tương tác có lợi thế cạnh tranh. Từ sự hiểu biết tình cảm của khách hàng để kiểm tra thói quen mua hàng của họ, khả năng vượt qua đối thủ của một người bằng cách xem dữ liệu của họ là vô tận.
Tự phục vụ:-
Người dùng có thể thao tác dữ liệu để tìm ra những thứ cụ thể họ cần biết. Tính liên tục:
-
Người dùng có thể được cảnh báo đến những tình huống đòi hỏi sự chú ý ngay lập tức. Cải thiện sự cộng tác:
-
Khi mọi người trong nhóm đều nhìn vào cùng một dữ liệu, nhóm có thể giải quyết vấn đề dễ dàng hơn.
Sự đơn giản: -
Người dùng chỉ được trình bày với những yếu tố then chốt giúp họ có được cả hình ảnh và chi tiết trong một lần hiển thị. Thông tin chi tiết:
-
Người dùng có thể thu thập những phát hiện quan trọng về hiệu suất của công ty từ một hình ảnh tương tác tốt. Sự mô tả các mẫu:
-
Các mẫu giúp người dùng dễ dàng phân tích dữ liệu và xác định xu hướng. Không chắc rằng người dùng sẽ có thể nhận ra các mẫu khi được trình bày với hàng triệu dòng dữ liệu trong một bảng tính; các hình ảnh minh họa giúp bạn dễ dàng nhận ra các mẫu trong nháy mắt.
