eLearning Expertise 2030: Datavisualisering

eLearning Skills 2030 Data Visualization

[ad_1]

eLearning Skills 2030 Data Visualization

Vær bevisst, velg riktig verktøy, fortell historien

Etter hvert som maskiner blir stadig mer nøyaktige og intelligente, vil vi mennesker trenge å skjerpe ferdighetene våre. En av dine hovedoppgaver som lærings- og utviklingsleder er å skjerpe ferdighetene dine og sørge for at du styrker arbeidsstyrken til å utvikle de fireplace settene med ferdigheter som er avgjørende for å trives i 2030. Jeg har satt sammen en serie artikler med tittelen “eLearning Expertise 2030” for å utforske nøkkelferdighetene for å hjelpe deg med å fremtidssikre karrieren din og lede teamet ditt. Denne artikkelen utforsker ferdighetene til datavisualisering, hvorfor det er kritisk, og hvilke handlingsrettede skritt du kan ta i dag for å forbedre den.

Hva er datavisualisering?

Datavisualisering er den grafiske eller billedmessige representasjonen av information. Ordtaket om at et bilde er verdt tusen ord passer perfekt her. Når vi gjennomgår information beskrevet i tall eller ord, kan vi gå glipp av viktig informasjon. En graf eller et bilde av dataene kan avsløre trender, uteliggere, mønstre, feil, og enda viktigere, en historie vi ellers kan gå glipp av. Datavisualisering er en del av det bredere datakompetansesettet. Datavisualisering brukes overalt. I salg og markedsføring, der organisasjoner gjennomgår sosiale medier-beregninger for å oppdage mønstre og drive strategi. I finans, hvor analytikere vurderer bevegelser i aktivapriser over tid for å oppdage trender og ta investeringsbeslutninger. Innen logistikk og transport, hvor organisasjoner kan spore bevegelsene til skip og fly, og vurdere de beste rutene for å legge til rette for hastighet og sikkerhet.

Hvorfor er datavisualisering viktig?

Informasjon er makt, og datavisualisering lar deg se mønstre, oppdage feil og få mer informasjon og innsikt om hva som fungerer bra, hva som må forbedres, og hvor du skal allokere ressursene dine i virksomheten for å forbedre kundeopplevelsen og ansattes opplevelse, og levere forretningsresultater. Den anerkjente dataforskeren Hans Rosling, som jeg hadde æren av å møte på TEDxSummit i 2012, hadde en uhyggelig måte å visualisere information på, ikke naked ved å bruke 3D-diagram, males også ved hjelp av husholdningsartikler, og som et resultat hjalp det oss å forstå den virkelige virkningen av information i næringslivet og i livet. I dag, ettersom maskinvaren har blitt raskere, kunstig intelligens (AI) mer allestedsnærværende, og datavisualiseringsprogramvare mer robuste, er grafisk representasjon av information umiddelbar og presis. Datavisualisering hjelper ledere og organisasjoner til å absorbere informasjon raskt og som et resultat ta raskere og bedre beslutninger. Visualisering av information hjelper deg med å se tydeligere hvor og hvordan du skal iverksette tiltak og drive virksomheten fremover.

Hvordan kan du skjerpe dine datavisualiseringsferdigheter?

Datavisualisering er en viktig og ettertraktet ferdighet. Flere elementer spiller inn når man skjerper datavisualisering, inkludert å være bevisst, velge de riktige verktøyene, bruke fargesignaler og fortelle en overbevisende historie for å inspirere til dealing with.

Vær bevisst med å bruke og skildre information

For å få dataene til å fortelle historien, må du være bevisst på forretningsmålet ved å stille flere spørsmål før du dykker ned i datavisualiseringsarbeidet. Du må definere publikum, vurdere hvilke spørsmål de kan ha, og hvilke svar de leter etter eller kanskje ikke er villige til å vurdere. Hvilket drawback prøver du å løse, eller hvilken dealing with prøver du å inspirere til publikum som et resultat av datavisualiseringen? I tillegg, før du begynner å skildre information, må du også være bevisst på å forberede og rense dataene, sikre tilgjengelighet, kontekst og kildetroverdighet. Georgetown College har utviklet en hendig rubrikk som kan hjelpe deg med dataforberedelsen din.

Velg riktig verktøy

Med så mange måter å avbilde information på, er det viktig å vite hvilken sort graf og det riktige verktøyet å velge for å avbilde ulike databiter. Når det gjelder diagrammer, for å skildre forholdet mellom to eller flere variabler, kan du for eksempel bruke et spredningsdiagram eller et linjekolonnediagram. For å vise endring over tid kan du bruke et linjediagram eller kolonnediagram. For å vise en ordnet liste kan et stolpediagram enkelt vise hvordan verdiene rangeres når de sorteres etter et spesifikt kriterium. Når du skal skildre hvordan en del forholder seg til helheten, kan et sektordiagram eller et trekart være ganske nyttig. Det finnes flere retailer ressurser for å tjene som guider til hvilket diagram som skal brukes når man inkluderer et utviklet av Monetary Occasions [1]. Selvfølgelig kan kunstig intelligens i dag anbefale det riktige diagrammet for deg. I tillegg til diagrammer kan infografikk inkludere en samling grafer, tekst og diagrammer for å drive et poeng, for eksempel denne infografikken om de mest nyttige oppfinnelsene gjennom tidene. Datakunst-avbildninger som dette vindkartet er enda en måte å presentere en idé visuelt og overbevisende på. Når det gjelder verktøy og plattformer, er det mange tilgjengelige. Et raskt nettsøk kan avdekke flere slike plattformer, og guider som denne kan gi veiledning.

Bruk Coloration Cues

Farge kan være ganske nyttig for å skildre en visuell representasjon av information fordi den er kraftig. Du kan bruke farger til å fremheve eller understreke information. Det er viktig å ikke gå over bord med fargebruk, som kan forvirre budskapet og fortynne det. Det er også viktig å sikre at fargebruk tar hensyn til fargeblindhet hos publikum, som faller inn beneath tilgjengelighetselementet som ble adressert tidligere.

Fortell historien for å inspirere til dealing with

Det mest virkningsfulle resultatet av vellykket datavisualisering er handlingen historien deres inspirerer til. Historiefortelling er viktig og utfyllende for vellykket datavisualisering. Når du velger den riktige måten å skildre information på for å understreke de viktigste funnene som information gir, kan du fremheve ny læring og ideer og dele dem mer overbevisende. På sin facet kan datavisualiseringen generere nye spørsmål og peke på nye veier som ikke tidligere er vurdert. Det overordnede resultatet er at bedre datavisualiseringer kan generere bedre beslutninger og drive forretningshandlinger og resultater raskere.

Konklusjon

Datavisualisering omfatter flere elementer, inkludert fokus på forretningskonteksten, publikum og problemet. Vellykket datavisualisering krever å velge de riktige verktøyene og plattformene, og være bevisst med datakvalitet, skildring, kildetroverdighet og tilgjengelighet blant annet. Som leder må du skjerpe ferdighetene dine til datavisualisering og teamet ditt slik at du kan trives i dag, i 2030 og videre.

Referanse:

[1] Visuelt ordforråd

[ad_2]

admin

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *