Adapteu les vostres opcions de disseny de visualització de dades per a les parts interessades clau per crear una acceptació organitzativa

De què estem parlant?

El poder de la visualització de dades rau en la seva capacitat de simplificar la complexitat, fent que fins i tot els conjunts de dades més complexos siguin accessibles i comprensibles per a un públic ampli. A les organitzacions modernes, la visualització no és només una eina d'anàlisi, sinó que és un mètode clau de comunicació que uneix la bretxa entre els experts en dades i els responsables de la presa de decisions. Les visualitzacions efectives no només fan que les dades semblin atractives; transformen les dades en brut en coneixements accionables que permeten als responsables de prendre decisions prendre decisions millors, més ràpides i més informades. En convertir les dades en històries, la visualització ajuda a comunicar coneixements que impulsen l'estratègia, milloren l'eficiència i creen una comprensió compartida entre els equips.

Per què és important la visualització de dades?

• Comprensió millorada : els elements visuals redueixen la càrrega cognitiva permetent als usuaris absorbir informació complexa ràpidament, convertint dades abstractes en coneixements significatius. Els humans processen la informació visual més ràpidament que el text o els números. Tot i que la xifra que es cita sovint que processem els elements visuals 60.000 vegades més ràpid que les paraules no té cap prova, és cert que les visualitzacions ben dissenyades permeten una presa de decisions més ràpida aprofitant la nostra capacitat natural de processar la informació visual ràpidament.
• Presa de decisions millorada : en destacar tendències, anomalies i valors atípics, les visualitzacions proporcionen un context crític per als qui prenen decisions. Aquest context els permet detectar possibles problemes o oportunitats que d'una altra manera podrien perdre's, convertint les dades en informació útil que impulsa els resultats.
• Comunicació basada en dades : la visualització de dades actua com un llenguatge universal, assegurant que tant els agents tècnics com els no tècnics puguin accedir als mateixos coneixements i participar en el procés de presa de decisions. Aquesta democratització de les dades permet converses més inclusives i informades a tots els nivells d'una organització.
• Planificació estratègica : en la planificació a llarg termini, les visualitzacions ajuden a revelar patrons i tendències en dades històriques que poden informar estratègies futures. Ofereixen una visió general dels processos complexos, ajudant a les empreses a identificar àrees de millora, innovació i assignació de recursos. Aquests coneixements sovint informen iniciatives estratègiques clau com ara l'expansió del mercat, el desenvolupament de productes o l'eficiència operativa.

Consideració clau núm. 1: adaptació de visualitzacions a les parts interessades

Un dels components clau per a la visualització eficaç de dades organitzatives és adaptar els resultats a les necessitats específiques de les diferents parts interessades:

• Executius i C-Suite : els executius requereixen visió general estratègica d'alt nivell centrada en mètriques empresarials clau, com ara el creixement dels ingressos, els marges de benefici i l'eficiència general. Aquestes visualitzacions prioritzen la simplicitat, permetent als responsables de la presa de decisions veure tendències i banderes vermelles d'un cop d'ull. Són especialment útils els taulers interactius que resumeixen el rendiment entre funcions o regions i subratllen el progrés cap als objectius estratègics clau. Els executius es beneficien de poder aprofundir en determinades mètriques, però només quan siguin rellevants per avaluar el rendiment d'alt nivell.
• Direcció sènior : els directors i els alts directius necessiten visualitzacions que uneixin els objectius estratègics amb les realitats operatives, sovint centrades en mètriques de rendiment a nivell de departament o KPI específics del projecte. Per exemple, poden controlar el rendiment del producte, les tendències regionals de vendes o la satisfacció del client en tots els segments. Els taulers interactius que ofereixen detalls més detallats, com ara el rendiment per regió o línia de productes, ajuden els alts directius a identificar tendències i a operar els objectius estratègics.
• Gestors de nivell mitjà : els gestors de nivell mitjà són els responsables de traduir l'estratègia en operacions diàries, de manera que es beneficien de taulers de control amb un nivell més gran de granularitat. Les seves visualitzacions solen emfatitzar les mètriques específiques de l'equip o del procés, cosa que els permet fer un seguiment de l'eficiència, la productivitat i els objectius immediats. Per exemple, un director de vendes pot fer un seguiment del rendiment per membre de l'equip, mentre que un director de producció pot veure mètriques sobre la velocitat i la qualitat de fabricació. Les actualitzacions en temps real i la capacitat de filtrar dades per categoria (p. ex., equip, procés) els permeten abordar els reptes ràpidament.
• Caps d'equip i supervisors : els supervisors i els líders d'equip es basen en visualitzacions detallades i en temps real per gestionar el rendiment individual i a nivell d'equip. Els taulers de control que proporcionen mètriques sobre les taxes de realització de tasques, la qualitat de la sortida i els objectius a curt termini són essencials per fer ajustaments immediats i donar suport als membres de l'equip. Al servei d'atenció al client, per exemple, un supervisor pot fer un seguiment del temps mitjà de resposta i les taxes de resolució en temps real, permetent respostes ràpides als problemes a mesura que sorgeixen.
• Empleats de primera línia : per als empleats que interactuen directament amb els clients, produeixen béns o gestionen tasques bàsiques, les visualitzacions haurien de ser accessibles i orientades a les tasques. Les mètriques senzilles i en temps real, com ara les taxes de productivitat individuals o les puntuacions de satisfacció del client, ajuden el personal de primera línia a comprendre el seu impacte i alinear les seves accions amb objectius més amplis. Per exemple, un agent d'atenció al client pot veure puntuacions diàries de comentaris, mentre que un treballador de fàbrica pot supervisar els recomptes de producció en temps real amb els objectius.

En adaptar les visualitzacions als requisits de cada nivell organitzatiu, les empreses poden millorar l'alineació, permetre la presa de decisions i assegurar-se que els coneixements donen suport als objectius estratègics i operatius de tota la jerarquia. No es pot exagerar que el valor que ofereix un informe o un tauler de control està directament relacionat amb la seva capacitat per permetre que el públic objectiu actuï . Un conjunt genèric de números que requereix una interpretació addicional per part de l'audiència generarà un compromís pobre: una pèrdua de temps del desenvolupador i una oportunitat perduda per oferir valor comercial.

Consideració clau núm. 2: feu bones opcions de disseny

La visualització de dades sovint consisteix a oferir una narració precisa de manera que el missatge rebut per l'audiència no sigui enganyós, ambigu o, pitjor, incorrecte. Tenint en compte les necessitats del vostre públic, s'apliquen les pràctiques recomanades següents:

Simplicitat sobre complexitat: un dels principis bàsics d'una bona visualització és la simplicitat . El propòsit d'un visual és destil·lar dades complexes en un format fàcil d'interpretar, sense aclaparar l'espectador. Eviteu el desordre eliminant elements innecessaris, com ara gràfics decoratius o etiquetats excessius que distreuen del missatge principal. Quan dissenyeu una visualització, pregunteu-vos sempre: aquest element ajuda a comunicar les dades amb més claredat o afegeix confusió?

• Pràctica recomanada : utilitzeu dissenys nets i minimalistes que se centren en les dades en si, en lloc d'un estil o efectes excessius. Sovint, menys és més quan es tracta de fer que les dades siguin comprensibles.
• Error comú : intentar "ser tot per a totes les persones" sol donar lloc a la creació d'alguna cosa massa complicat que no serveix bé al públic.

Escollir la visualització adequada: els diferents tipus de dades requereixen diferents tipus de visuals. Un gràfic circular, per exemple, és millor per mostrar proporcions, mentre que un gràfic de línies és ideal per mostrar tendències al llarg del temps. L'elecció del tipus de visualització incorrecte pot comportar una mala interpretació o una falta de claredat.

• Pràctica recomanada : relaciona la visualització amb la naturalesa de les dades:
  • Gràfics de barres : compareu quantitats entre categories.
  • Gràfics de línies : mostren tendències al llarg del temps.
  • Gràfics de dispersió : il·lustren relacions o correlacions entre variables.
  • Mapes de calor : ressalteu la intensitat o la freqüència dels conjunts de dades.
• Error comú: l'ús d'un gràfic combinat per intentar comparar dues dimensions pot fer que cap sigui fàcil de llegir. Dos gràfics ben calibrats poden ser més efectius que un.

Ús del color: el color pot ser una eina poderosa per emfatitzar punts de dades importants o cridar l'atenció sobre les idees clau. Tanmateix, l'ús inadequat del color també pot ser enganyós o crear confusió visual. Feu servir sempre el color amb propòsit, assegurant-vos que s'alinea amb les dades que voleu destacar i que segueix sent accessible per a tots els públics, inclosos els daltònics.

• Pràctica recomanada : limiteu la vostra paleta de colors a uns quants colors clau. Utilitzeu colors contrastats per ressaltar punts importants, però eviteu sobrecarregar la visualització amb massa tonalitats. Assegureu-vos que les vostres visualitzacions siguin aptes per a daltònics utilitzant combinacions de colors que tots els espectadors puguin distingir. La vostra organització pot tenir directrius de color o estàndards establerts per indicar un rendiment bo o deficient. Adopteu-los per permetre als lectors interpretar més fàcilment el rendiment d'un informe a un altre.
• Error comú : eviteu els usos "de moda" del color i l'estil (fons negre, columnes 3D, etc.) on aquests difereixen dels estàndards organitzatius, ja que representen una barrera més per a les parts interessades que ja estan intimidades per les dades i els quadres de comandament.

Evitar visualitzacions enganyoses: és fàcil enganyar els espectadors sense voler amb visualitzacions de dades, especialment quan els elements visuals són exagerats o desproporcionats. La manipulació d'escales, eixos o proporcions pot fer que les tendències semblin més significatives del que són, donant lloc a conclusions incorrectes.

• Bones pràctiques : assegureu-vos sempre que els eixos estiguin a l'escala adequada i que les proporcions es representin amb precisió. Eviteu truncar els eixos tret que sigui necessari i etiqueteu clarament qualsevol anomalia a les dades.
• Error comú : pot ser temptador ajustar les visualitzacions perquè mostrin alguna cosa en lloc de res. No obstant això, el context ho és tot a l'hora d'interpretar el rendiment i una petita caiguda en els ingressos trimestrals quan el rendiment anual està en marxa no hauria de convertir-se en una distracció per a un públic que probablement té moltes preocupacions operatives i donarà la benvinguda a un conjunt d'indicadors que informen "no us preocupeu per això". de moment'.

Context i etiquetatge: una visualització ben dissenyada hauria de ser comprensible d'un cop d'ull, però també necessita context per transmetre el seu significat complet. Això inclou etiquetes, llegendes i títols clars i concisos que expliquen què representen les dades i per què són importants. L'etiquetatge adequat és essencial per guiar l'espectador a través del visual, ajudant-lo a entendre les relacions entre diferents punts de dades.

• Bones pràctiques : Incloeu un títol descriptiu que resumeixi els aspectes clau del gràfic i assegureu-vos que tots els eixos i punts de dades estiguin etiquetats clarament.
• Trampa comú : l'ús de massa etiquetes elimina el valor d'aquelles que expliquen la història del visual com a Simplicitat vs Complexitat anterior.

Visualització ètica: quan visualitzeu dades, és important ser transparent i ètic. Això vol dir presentar les dades amb honestedat, sense manipular-les ni distorsionar-les per adaptar-les a una narració concreta. La visualització ètica també implica tenir en compte les preocupacions de privadesa, especialment quan es visualitzen dades sensibles.

• Pràctica recomanada : prioritzeu l'anonimat de dades quan visualitzeu informació sensible per protegir la privadesa individual. La transparència sobre les fonts de dades, les limitacions i el propòsit de la visualització ajuda a generar confiança i a mitigar els riscos ètics.
• Errors comuns : una supervisió habitual no és anonimitzar les dades personals o agrupar-les d'una manera que pugui exposar sense voler poblacions vulnerables.

Accessibilitat: un bon disseny inclou fer que les vostres visualitzacions siguin accessibles per a tantes persones com sigui possible. Això vol dir garantir que els espectadors amb discapacitat, com ara aquells amb daltonisme o discapacitats visuals, puguin entendre fàcilment els gràfics i els gràfics. Incorporar principis de disseny accessible no només és inclusiu, sinó que també millora la claredat per a tots els espectadors.

• Pràctica recomanada : utilitzeu esquemes de colors d'alt contrast i eviteu confiar únicament en el color per distingir entre categories. Afegiu text alternatiu per als lectors de pantalla i assegureu-vos que les vostres imatges es puguin llegir en escala de grisos quan el color no és una opció.
• Error comú : passar per alt l'accessibilitat en un intent de fer que les imatges siguin més atractives visualment. Afegir massa elements decoratius o confiar només en el color pot fer que les visualitzacions siguin menys accessibles per a aquells amb deficiències de visió del color o baixa visió, reduint la comprensió i la usabilitat.

Aquests dos conjunts de consideracions poden fer que la visualització de dades sigui més eficaç quan es desplega en una organització i són un conjunt de principis útils per seguir com a analista, desenvolupador d'informes o taulers de control i per als gestors interessats a utilitzar les dades de manera eficaç a la seva empresa o unitat de negoci.

Aquest article està adaptat del llibre de l'autor " Dades: Principis per a la pràctica - Volum II "Anàlisi, visió i ètica "" disponible per a la compra a Amazon en formats de butxaca, tapa dura i Kindle.