Smb eszközkészlet: hogyan válasszuk ki a megfelelő adatmegjelenítést

A táblázatok olyan régóta támogatták az üzleti tevékenységet, hogy néhány embernek nehézségekbe ütközött, hogy elengedjék őket. A legtöbb vállalkozás azonban ma elmozdult a nosztalgia rövid pillanatától a hatékonyabb önkiszolgáló üzleti intelligencia (BI) eszközök javára. Sok oka van annak, hogy ezek az eszközök felülmúlják a táblázatokat, de a legnyilvánvalóbb az, hogy hatékonyan és kényszerítő adatmegjelenítéseket készíthetnek. Ez az egyik tényező nagyban meghaladja a táblázatok alátámasztására felhozott érveket egy egyszerű okból: Az emberi agy gyorsabban és jobban képes felvenni és feldolgozni az információ vizuális ábrázolását, mint a számok.

Ez az emberi szándékú képek iránti vágyakozás messze nem egy közelmúltbeli felfedezés. A történelem azt mutatja, hogy a koncepciót idővel sikeresen kipróbálták, a korai barlang rajzoktól kezdve a modern, univerzális közlekedési jelzőtáblákig, amelyeket a világ minden tájáról elismernek, nyelvtől függetlenül. Egy pillantás a képeken alapuló üzenetekre és az információra, bármilyen nyelvetől vagy matematikai készségektől függetlenül megértsék. A modern adatmegjelenítések ezt a hatékony kommunikációs közeget egy teljesen új szintre állítják, és a gazdag adatokkal létrehozott gazdag táblázatokat és grafikonokat infúzióba helyezik.

A megfelelő adatmegjelenítés kiválasztása azonban nem egyszerűen a kördiagram kiválasztását jelenti egy oszlopdiagramon vagy szórt grafikonon. Ez nem annyira egyszerű, mint a hagyományos avantgárd megjelenítések kiválasztása, mint például a 3D virtuális valóság (VR) ábrázolások. A játéknál sokkal több, mint a személyes ízlés és preferenciák.

A megjelenítés minden eleme továbbítja a teljes üzenet egy részét. A színválasztástól és a tinta arányától egészen az adatokig (és az összes réteget, amelybe bele lehet mélyíteni) az adatmegjelenítések az összetett, adatvezérelt üzleti betekintések egyetlen, megtévesztő módon ábrázolását jelentik.

Tehát milyen megjelenítést kell választania? Végül a választás az, hogy meghatározza-e azt a vizuális ábrázolást, amely a bemutatott adatokkal legjobban megfelel az elküldendő üzenetnek. Ezek a dolgok, amelyeket tudnia kell a megalapozott és stratégiai döntés meghozatalához.

A megjelenítések típusai

Nem fogom unatkozni az összes kipróbált és újból összerakott anyagból. Ha észrevehető ideig üzleti tevékenységet folytat, vagy az adatokkal nem csupán a szoftverbe írja, akkor már ismeri a hagyományos megjelenítési formákat: kördiagramok, oszlopdiagramok, vonaldiagramok, szórt grafikonok és térképek a szimbólumok. Ezeket - többek között a grafikus ábrázolások között - általában két vagy három tulajdonság szervezi, beleértve az időt, az egységek számát és a költségeket vagy az eladásokat.

Semmi baj van a megjelenítés ebben a csoportjában. Már jó ideje használják őket jó ok miatt: dolgoznak.

Valóban, nagyon ismerősségük azt jelenti, hogy a közönségnek nem kell megállnia és kitalálnia az űrlapot, mielőtt megértené az üzenetet. Pontosan ez az, amire meg akarod kerülni. Akkor miért nem állna itt meg, és egyet választana ezek közül? Vagy, ahogyan ez a lehetőség számos BI alkalmazásban, hagyja, hogy a szoftver válasszon egyet az Ön számára?

Mivel nem minden elemzési eredményt lehet kifejezni és kell kifejezni ilyen túl egyszerűsített közvetítésben. A jelzőlámpa három funkcióra csökken, mivel csak három üzenet van továbbítandó: menjen, lassítson és álljon meg. Ha valami mást szeretne mondani, akkor hozzá kell adnia egy újabb képet. Lehet, hogy egy olyan jel, amely a "Nincs jobb piros bekapcsolás" feliratot jelenít meg, vagy esetleg egy másik lámpatestet is felvesz a forduló sávjához. A műszerfalakban és a jelentésekben az összes hozzáadott kép felhalmozódhat, és mire a közönség a halom végére kerül, elfelejtették, hogy az információ hogyan kapcsolódik a halom első vagy más látványához. Ez nem hatékony és nem is tanulságos. Ezenkívül a túl sok vizualizáció a felhasználó fáradtságát okozhatja. Az üzenet elveszik azon a tudaton, amely vándorol.

Mindenesetre ezeket a vizualizációkat már ismeri. Menjünk tovább és vegyük figyelembe az újabb formákat.

'Twixt és' Tween

Ez a vizualizációs osztály több funkciót ábrázol, mint a hagyományos csoport, de az üzenetnek általában egyetlen nyomása van. Vegyük például a "szó felhő" -t. Ez a megjelenítés sok szót mér egymással kapcsolatban, így minden szót méretükben ábrázolnak, a felhasználásuk arányában a többi szóval összehasonlítva. A színek felhasználhatók a csoporton belüli alcsoportok ábrázolására vagy más információkra, vagy egyszerűen megkönnyítik az egyes szóméretek áttekintését.

Mikor hasznos használni a szó felhő megjelenítését? Számos felhasználási eset létezik, beleértve az ügyfelek / felhasználók hangulatát a közösségi médiában, az ügyfelek ügyeinek eszkalálódását és / vagy eszkalációjának csökkentését a telefonos ügyfélszolgálatban, egyes termékekkel kapcsolatos ügyfelek érdeklődését, termékértékesítést és egyéb eseteket. Az ilyen típusú egyéb példákat gyakran látják az infographicsban, mivel egy témán alapuló adatokat ábrázolnak.

Eladó-barát, de felhasználóbarát

Aztán ott vannak a megjelenítések, amelyeket a BI gyártók büszkén kínálnak, de kevés vásárló és felhasználó érti meg őket. De várj, mondhatnád. Ha nem tudok megnézni egy vizualizációt, és nem tudom megmondani, hogyan működik, akkor hogyan tudnám a közönség kitalálni, hogy az adatok mit mondnak nekik?

Igaz, hogy a megjelenítés néha tartalmazza az információt, de nem adja át azt. Vegyük például Vincent van Gogh "A csillagos éjszakát", melyet 1889-ben festett. Az ikonikus mű pontosan ábrázolja a szél turbulenciáját, ám egyetlen matematikus vagy tudós nem ismerte fel ezt a megértést évszázadokkal később. Beszéljen arról, hogy nem juttatta el az információt.

"A tudósok évszázadok óta küzdenek a turbulens áramlás leírása érdekében - állítólag egyesek szerint a problémát nehezebbnek tekintik, mint a kvantummechanikát" - nyilatkozta a Nature beszámolója. "Van Gogh számos munkája megmutatja Kolmogorov méretarányát a fényerősség-valószínűség-eloszlásukban. A szem számára ez a mintázat különféle méretű örvényeknek tekinthető, beleértve mind a nagy örvényeket, mind az ecsetkeretek által létrehozott apró örvényeket."

Bár a megjelenítés sikere legalább részben a néző perspektívájától és ismereteitől függ, néha az információ annyira összetett, hogy kifinomultabb és pontosabb megjelenítést igényel. Ellenkező esetben az információ elveszik a szállítás vagy a fordítás során.

Egyes BI-gyártók ezt a szintű kifinomultságot kínálják a megjelenítési palettáikban. Az egyik példa egy Sankey-diagram, amely nagyon hasznos az adatkészletben az információáramlás leírására.

"Például ez a megjelenítés megmutathatja azt a folyamatot, amelyen keresztül egy banki ügyfél átutalja a pénzt, tranzakciónkénti pénzforgalom mérésével. A Sankey diagramok minden alkalommal hasznosak, amikor meg akarja mutatni az információáramlást a folyamat különálló lépésein" - magyarázta Daphne Tan, Termékmarketing-vezető a MicroStrategy-nél, amely az alábbiakban elkészítette a Sankey Diagram megjelenítést.

Időbe telhet, hogy megtanítsa a közönséget, hogyan kell olvasni a kifinomultabb vizualizációkat. Érdemes azonban megtenni, ha rendszeresen át kell adnia az általánosabb információkat, és nem akarja vontatni egy van Gogh-ot. Mindazonáltal számos közönséget talál, akik már ismerik ezeket a pontosabb mutatókat és adatreprezentációkat, köztük a statisztikusokat, mérnökeket és a tudományban dolgozó szakembereket.

Az alábbiakban röviden ismertetjük a kategória néhány megjelenítését, amelyeket érdemes megfontolni, és ahol ezeket használni szeretné:

1. Ívdiagramok: Ezek a diagramok egyedülálló módon képesek komplex mintákat ábrázolni a karakterlánc-adatokban, azaz olyan sorozatok, amelyek gyakran ismétlődő szekvenciákat is tartalmaznak. Gondoljon a DNS-re és az adatfolyamra vonatkozó adatokra a tárgyak internetéből (IoT). Az ívdiagramokról részletesebb információt talál az IBM Research ebben a cikkben.

2. Sunburst-diagram: Többszintű kördiagramoknak is hívják, ezeket elsősorban a hierarchikus adatok koncentrikus körökkel történő megjelenítésére használják. Ezek létrehozhatók például a Microsoft Excel programban. Az alábbiakban bemutatunk egy példát:

3. Paraméterek: A Microsoft és a GitHub egy patakábrát úgy definiálnak, mint "halmozott területdiagramot sima interpolációval, amelyet gyakran használnak az értékek időbeli megjelenítésére". Ebben a grafikonban egy áramló szerves forma alakul ki, és az eredmény lehet váratlan és izgalmas is. Ennek ellenére nagyon érvényes felhasználása van, például nagy mennyiségű adatkészlet megjelenítésével, a trendek és minták időbeni felismerésére számos kategóriában. Igen, ez egy nyílt forráskódú megjelenítés, így a Microsoft Office áruházban vagy a GitHub-on lehet beszerezni.

4. Hiperbolikus fa: Hipertóriusnak is nevezik, ezt a megjelenítést a hiperbolikus geometria ihlette, és alapvetően ez egy módszer arra, hogy egy nagyon nagy fát rajzzon egy korlátozott helyre, elkerülve a foltot. Mindent a lemezen, nem pedig egy síkban helyez, úgy, hogy a távolabbi ágak kisebbek legyenek. De húzza azokat magához, így nagyobb és könnyebben megvizsgálható. A hiperbolikus fák nagy információt mutatnak, részletesen és összefüggésben egy nézetben (ellentétben a lapozáskal, vagy más módon összehívva és a szemcsés részleteket ábrázolva egy másik nézetben).

Megjelenítések az új technológiából származnak

Olyan sokféle vizualizáció létezik manapság, valószínűleg számíthat arra, hogy az adatok vizuális ábrázolásához minden elképzelhető eszközt rendelkezésre bocsátottak. Sajnos nem. Az új technológiák és a használati esetek elkerülhetetlenül új vizuális megjelenési formákat is létrehoznak.

A kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) rendszerek azonnal eszébe jutnak. A BI gyártók ezen rendszerek egyedi megjelenítésén dolgoznak. Példa erre a Vantage Data Centers új adatmegjelenítő rendszere egy 3D, VR-kompatibilis virtuális túrarendszerben. Ez így néz ki:

"2017 májusában indítottuk először a concept3D platformot, hogy elősegítsük új adatközpont-létesítményünk reklámozását Santa Clara-ban, amely akkoriban még építés alatt állt. A platform hihetetlen, ha olyan épületre próbálkozik, amely még nem létezik. "- mondta Steve Lim, a Vantage Data Centers alelnöke és marketing igazgatója.

Az adatok átfedésként jelennek meg a képernyőn a VR-ben, de ez a hely önmagában túl korlátozó lenne.

"Rövid távon arra számítunk, hogy ügyfeleink és alkalmazottaink többsége VR nélküli rendszert használ az asztalon vagy a mobiltelefonon. Ez lenyűgöző, amikor először látja, és nagy a lehetősége annak, hogy ez a rendszer hogyan segíthet nekünk a műveletekben és az igazi hozzáférésben. - időbeli adatok a világ bármely pontjáról "- tette hozzá Lim.

Válasszon a Feladat szerint

A megjelenítés mindegyik típusa egy speciális analitikai feladathoz épül, például eloszlás, összetétel, kapcsolat vagy összehasonlítás céljából. Ügyeljen arra, hogy megértse az egyes feladatokat, és ennek megfelelően válassza ki a vizualizációkat. Például a termékértékesítés megértése olyan ünnepnapokon, mint a karácsony, kapcsolatvizsgálat. Megfelelő megjelenítési választás lenne szórási diagramok, szó felhők és Venn diagramok.

Összehasonlító ábrázolás annak megértése, hogy a kabátok vagy a gumik jobban árulnak-e. Az oszlopdiagramok, kördiagramok, felsorolásdiagramok és vonaldiagramok jó választás itt. A piaci részesedés és a versenyképesség elemzése kompozíciós feladat. Vegye figyelembe egymásra rakott sáv- / területi táblázatokat, kördiagramokat, vízesést vagy bármelyik fa térképet, attól függően, hogy mekkora információval kell összefüggésben megjelennie.

Az elosztási feladatok között szerepel annak megértése, hogy milyen típusú árukat küldnek el az áruházakhoz és / vagy melyik raktárakban tárolják, valamint annak elképzelése, hogy a kormányok hogyan osztják el az erőforrásokat a különféle demográfiai adatok szerint. A jó megjelenítési lehetőségek között szerepel a hisztogramok, a csík ábrák és a doboz ábrák.

"Ebben az esetben olyan nézetet akarunk, amelyben egyszerre láthatjuk az összes adatot, és megpróbálhatjuk megtalálni az értékek, alakzatok vagy kiugró értékek tartományát" - magyarázza Patrik Lundbald, a BI vizuális megjelenési ügyvédje és a Qlik megjelenítő szoftver cég.

Ellenőrzőlista a megjelenítés kiválasztásához

1. Ismerje meg közönségét: Válasszon egy megjelenítést, amelyet a közönség valószínűleg relativált és vonzónak talál. Tehát, ha az infographic vicces hotdogjai a járdán gyártó eladásait ábrázolják a legjobban, akkor vegye fel. Ne hagyja ki az információkat, ha statisztikai, adattudományi, mérnöki vagy egyéb legjobban felkészült ismeretekkel továbbadott közönségnek továbbítja azokat. Válasszon egy olyan vizualizációt, amely megadja a részleteket és a környezetet, amelyre szükségük van az információhoz való működéshez anélkül, hogy végig kellene válogatnia a látszólag végtelen halmaz kapcsolódó vizualizációkat.

2. Tegye világossá a legfontosabb prioritást: Legyen világos és tömör, még nagyon részletezett és összetett információkkal is. Célja, hogy könnyen olvasható vizualizációkat készítsen még akkor is, ha a tartalom nem más, mint a tartalom.

3. Ügyeljen minden részletre: Tehát azt szeretné, ha a BI alkalmazás oszlopdiagramja továbbadná ezt az információt. De a rudak helyesen kapcsolódnak-e egymáshoz, vagy nincs-e a skála? A részletek számítanak. Minden megjelenítésben minden történetet mond. Ne felejtsd el elmondani azt a történetet, amelyet el akart mondani.

4. A felhasználói fáradtság megelőzésének terve: Túl sok megjelenítés fárad ki a nézőt, csakúgy, mint az ismeretlen ábrázolások vagy a túlságosan összetett grafikák. Adja meg az információkat egy pontos és rövid narratívával, hogy a néző továbbra is elköteleződjön és emlékezzen arra, amit megtanult. Korlátozza a megjelenítések számát az irányítópulton és a jelentésekben.

5. Vizualizációs tesztlapok: A megjelenítések olyanok, mint a viccek. Ha el kell magyaráznia őket, akkor kudarcot vallott. Ennek képesnek kell lennie arra, hogy minimális szöveggel továbbítsa az információkat. Mielőtt elkezdené a vizualizáció rutinszerű használatát, tesztelje azt olyan embereknél, akik nem állnak közel a tárgyhoz. Válassza ki az embereket, akiknek meg kell találniuk az információt a vizualizációban, és ne azokat, akik már tudják. Megvilágosodtak vagy össze vannak zavarodva? Ha zavarodott, akkor válasszon másik megjelenítési űrlapot, vagy készüljön fel a közönség oktatására.

"Hacsak nem a mesterséges intelligencia, a blokkláncok, a petehiás vérzés vagy a kvantumfizika mély ismereteit igénylő speciális információról van szó, a megjelenítés akkor szolgálja az olvasót, ha önmagában, és nemcsak a cikk összefüggésében értelmezhető, " - mondta Mark Nicholson, alelnök marketing és üzleti fejlesztés szakértője a NiceJob-nál, a szociális média / ügyfél-áttekintő hírnévépítő cégnél.

6. Ne feledje van Gogh-ot: Összetett információk elveszhetnek egy megtévesztően egyszerű ábrázolás során. Ezért az egyszerű megjelenítés nem feltétlenül a megfelelő választás. Összpontosítson az információ közvetítésére, ez a fontos dolog. Van Gogh azt is megtanította nekünk, hogy a színek nem az egyetlen, vagy csak a legjobb módszer az információk gyors továbbítására. Van Gogh "csodálatos ecsetkezelése olyan tulajdonságot használt, amelyet fényerősségnek hívnak, amely a különböző pontok közötti relatív fényerő mértéke. A szem érzékenyebb a fénysűrűség változására, mint a színváltozásra, azaz gyorsabban reagálunk a fényerő változására, mint a színekre, " "jelentette az NPR. Használjon különféle fényerőt és színt az információk kiemeléséhez vagy a mozgás megmutatásához.

7. Ismerje meg az új szállítói megjelenéseket: Kérjen oktatóanyagokat, példákat és egyéb információkat az eladó által kínált vizualizációkhoz, amelyeket Ön nem ért. Jobban megtanulni a munkát, mint ragaszkodni a már ismert vizualizációkhoz. Miért? Mivel a technológia változik, és ahogy ez történik, a megjelenítés újabb formái is megjelennek. Olyan, mintha soha nem frissítené vagy frissítené telefonját. Előbb vagy utóbb senki nem fogja elérni.

8. Időnként az automatizált a legjobb: Néhány BI-gyártó sok gondolatot fordított az automatizált megjelenítési funkciójára. Az egyik emlékezetes példa a Salesforce Einstein Analytics. A cég éves tapasztalattal rendelkezik az ügyfelek, az értékesítés és a marketing elemzésében, a korai ügyfélkapcsolat-menedzsment (CRM) napjaikból nyúlik vissza. Automatizált megjelenítésük tükrözi ezt a tapasztalatot. Tehát, ha nap mint nap értékesíti az értékesítést és az ügyfelek adatait, az intelligens és praktikus megoldás az, ha Einsteinre bízza a vizualizációk kezelését. Nincs ok a kerék feltalálására.

9. Fontolja meg a narratívát: Válasszon vizualizációkat, amelyek javítják a narratíváját, és amelyek egy történetet mesélnek el. Ellenkező esetben visszatér a számok ábrázolásához, és üzleti kollégái vagy főnöke nem fogja átvenni és megőrizni az információkat. Ellenőrizze, hogy a reprezentációk összefüggésben vannak-e, használja a helyes intézkedéseket (pl. Az abszolút értékeket és a relatív értékeket), és ellenőrizze a skálát. Használjon színeket a fontos pontok kiemelésére, de korlátozza a használt színek számát. Maga a megjelenítés nem a néző középpontjában áll, hanem a tartalomnak.

10. Ne feledje a feladatát: Ne felejtse el, hogy a vizualizációkat bizonyos feladatokra tervezték, és használja azokat ennek megfelelően. Az egyszerű azonban szinte mindig jobb, mint a komplex. A cél az, hogy megtalálják a legjobb, leggyorsabb és legtisztább eszközt az információk továbbítására a gépekről az emberekre.