Pritaikykite savo duomenų vizualizavimo dizaino pasirinkimą pagrindinėms suinteresuotosioms šalims, kad sukurtumėte organizacijos įpirką

Apie ką mes kalbame?

Duomenų vizualizavimo galia slypi gebėjime supaprastinti sudėtingumą, todėl net patys sudėtingiausi duomenų rinkiniai tampa prieinami ir suprantami plačiajai auditorijai. Šiuolaikinėse organizacijose vizualizacija nėra tik analizės įrankis – tai pagrindinis komunikacijos metodas, kuris užpildo atotrūkį tarp duomenų ekspertų ir sprendimus priimančių asmenų. Dėl veiksmingų vizualizacijų duomenys ne tik atrodo patrauklūs; jie paverčia neapdorotus duomenis veiksmingomis įžvalgomis, leidžiančiomis sprendimus priimantiems asmenims priimti geresnius, greitesnius ir labiau pagrįstus sprendimus. Duomenis paverčiant istorijomis, vizualizacija padeda perduoti įžvalgas, kurios skatina strategiją, gerina efektyvumą ir sukuria bendrą supratimą tarp komandų.

Kodėl svarbi duomenų vizualizacija?

• Patobulintas supratimas : Vaizdai sumažina pažinimo apkrovą, nes leidžia vartotojams greitai įsisavinti sudėtingą informaciją, paverčiant abstrakčius duomenis reikšmingomis įžvalgomis. Žmonės vaizdinę informaciją apdoroja greičiau nei tekstą ar skaičius. Nors dažnai minimas skaičius, kad vaizdinius vaizdus apdorojame 60 000 kartų greičiau nei žodžius, yra nepagrįstas, tiesa, kad gerai suplanuotos vizualizacijos leidžia greičiau priimti sprendimus, nes pasinaudoja mūsų natūraliu gebėjimu greitai apdoroti vaizdinę informaciją.
• Patobulintas sprendimų priėmimas : išryškindamos tendencijas, anomalijas ir nuokrypius, vizualizacijos suteikia kritinį kontekstą sprendimų priėmėjams. Šis kontekstas leidžia jiems pastebėti galimas problemas ar galimybes, kurių jie kitu atveju galėtų praleisti, paversdami duomenis veiksmingomis įžvalgomis, kurios lemia rezultatus.
• Duomenimis pagrįsta komunikacija : duomenų vizualizacija veikia kaip universali kalba, užtikrinanti, kad tiek techninės, tiek netechninės suinteresuotosios šalys galėtų gauti tas pačias įžvalgas ir dalyvauti sprendimų priėmimo procese. Šis duomenų demokratizavimas leidžia užmegzti visapusiškesnius, informuotus pokalbius visais organizacijos lygiais.
• Strateginis planavimas : Ilgalaikio planavimo metu vizualizacijos padeda atskleisti istorinių duomenų modelius ir tendencijas, kurios gali padėti kurti ateities strategijas. Juose pateikiama sudėtingų procesų apžvalga, padedanti įmonėms nustatyti tobulinimo, inovacijų ir išteklių paskirstymo sritis. Šios įžvalgos dažnai informuoja apie pagrindines strategines iniciatyvas, tokias kaip rinkos plėtra, produktų kūrimas ar veiklos efektyvumas.

Pagrindinis svarstymas Nr. 1: vizualizacijų pritaikymas suinteresuotosioms šalims

Vienas iš pagrindinių efektyvaus organizacinių duomenų vizualizavimo komponentų yra rezultatų pritaikymas specifiniams įvairių suinteresuotųjų šalių poreikiams:

• Vadovai ir C-Suite : Vadovams reikalingos aukšto lygio strateginės apžvalgos, orientuotos į pagrindinius verslo rodiklius, tokius kaip pajamų augimas, pelno marža ir bendras efektyvumas. Šiose vizualizacijose pirmenybė teikiama paprastumui, todėl sprendimus priimantys asmenys gali akimirksniu pamatyti tendencijas ir raudonas vėliavėles. Ypač naudingos yra interaktyvios informacijos suvestinės, kuriose apibendrinamas funkcijų ar regionų veikimas ir pabrėžiama pažanga siekiant pagrindinių strateginių tikslų. Vadovams naudinga, kad jie gali įsigilinti į tam tikrus rodiklius, tačiau tik tada, kai tai svarbu norint įvertinti aukšto lygio našumą.
• Vyresnysis vadovybė : direktoriams ir vyresniesiems vadovams reikia vizualizacijų, kurios susieja strateginius tikslus su veiklos realijomis, dažnai sutelkiant dėmesį į departamento lygio veiklos metriką arba konkrečius projekto KPI. Pavyzdžiui, jie gali stebėti produkto našumą, regionines pardavimo tendencijas arba klientų pasitenkinimą įvairiuose segmentuose. Interaktyvūs prietaisų skydeliai, kuriuose pateikiamos smulkesnės detalės, pvz., našumas pagal regioną ar produktų liniją, padeda vyresniesiems vadovams nustatyti tendencijas ir įgyvendinti strateginius tikslus.
• Vidutinio lygio vadovai : Vidutinio lygio vadovai yra atsakingi už strategijos pavertimą kasdienėmis operacijomis, todėl jiems naudingos aukštesnio detalumo informacijos suvestinės. Jų vizualizacijose dažnai pabrėžiama komandai ar procesui būdinga metrika, leidžianti stebėti efektyvumą, produktyvumą ir artimiausius tikslus. Pavyzdžiui, pardavimų vadybininkas gali stebėti komandos nario veiklą, o gamybos vadovas gali peržiūrėti gamybos greičio ir kokybės metrikas. Atnaujinimai realiuoju laiku ir galimybė filtruoti duomenis pagal kategorijas (pvz., komandą, procesą) leidžia jiems operatyviai spręsti iškilusias problemas.
• Komandos vadovai ir prižiūrėtojai : prižiūrėtojai ir komandos vadovai remiasi išsamiomis, realiojo laiko vizualizacijomis, kad valdytų individualų ir komandos lygį. Prietaisų skydeliai, kuriuose pateikiama užduočių atlikimo rodiklių, išvesties kokybės ir trumpalaikių tikslų metrika, yra būtinos norint nedelsiant atlikti pakeitimus ir padėti komandos nariams. Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo srityje vadovas gali stebėti vidutinį reakcijos laiką ir sprendimo greitį realiuoju laiku, kad būtų galima greitai reaguoti į iškilusias problemas.
• Pirmieji darbuotojai : darbuotojams, kurie tiesiogiai bendrauja su klientais, gamina prekes ar atlieka pagrindines užduotis, vizualizacijos turi būti prieinamos ir orientuotos į užduotis. Paprasta realaus laiko metrika, pvz., individualūs produktyvumo rodikliai arba klientų pasitenkinimo balai, padeda darbuotojams suprasti jų poveikį ir suderinti savo veiksmus su platesniais tikslais. Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo agentas gali matyti kasdienius atsiliepimų balus, o gamyklos darbuotojas gali stebėti produkcijos skaičiavimus realiuoju laiku pagal tikslus.

Pritaikydamos vizualizacijas pagal kiekvieno organizacijos lygio reikalavimus, įmonės gali pagerinti suderinimą, įgalinti sprendimų priėmimą ir užtikrinti, kad įžvalgos paremtų strateginius ir veiklos tikslus visoje hierarchijoje. Negalima pervertinti, kad ataskaitos ar informacijos suvestinės teikiama vertė yra tiesiogiai susijusi su jos gebėjimu įgalinti tikslinę auditoriją imtis veiksmų . Bendras skaičių rinkinys, kurį auditorija turi toliau interpretuoti, sukels prastą įsitraukimą – kūrėjo laiko švaistymą ir praleistą galimybę teikti verslo vertę.

2 pagrindinis dalykas: pasirinkite gerą dizainą

Duomenų vizualizacija dažnai yra tikslaus pasakojimo pateikimas, kad auditorijos gautas pranešimas nebūtų klaidinantis, dviprasmiškas arba, dar blogiau, neteisingas. Atsižvelgdami į savo auditorijos poreikius, taikoma ši geriausia praktika:

Paprastumas prieš sudėtingumą: vienas iš pagrindinių geros vizualizacijos principų yra paprastumas . Vaizdo tikslas – sudėti sudėtingus duomenis į formatą, kurį būtų lengva interpretuoti, neapkraunant žiūrinčiojo. Venkite netvarkos pašalindami nereikalingus elementus, pvz., dekoratyvinę grafiką ar perteklinį ženklinimą, kurie atitraukia dėmesį nuo pagrindinės žinutės. Kurdami vizualizaciją visada paklauskite: ar šis elementas padeda aiškiau perduoti duomenis, ar sukelia painiavą?

• Geriausia praktika : naudokite švarų, minimalistinį dizainą, kuriame dėmesys sutelkiamas į pačius duomenis, o ne per daug stilių ar efektus. Mažiau dažnai yra daugiau, kai reikia padaryti duomenis suprantamus.
• Dažnas spąstas : bandymas „būti viskuo visiems žmonėms“ paprastai sukelia kažką per daug sudėtingo, kas netinka jokiai auditorijai.

Tinkamos vizualizacijos pasirinkimas: skirtingų tipų duomenims reikia skirtingų tipų vaizdų. Pavyzdžiui, skritulinė diagrama geriausiai tinka proporcijoms rodyti, o linijinė diagrama idealiai tinka tendencijoms rodyti laikui bėgant. Pasirinkus netinkamą vizualizacijos tipą, gali kilti klaidinga interpretacija arba trūkti aiškumo.

• Geriausia praktika : suderinkite vizualizaciją su duomenų pobūdžiu:
  • Juostinės diagramos : palyginkite kiekius įvairiose kategorijose.
  • Linijinės diagramos : rodykite tendencijas laikui bėgant.
  • Sklaidos diagramos : iliustruokite ryšius arba koreliacijas tarp kintamųjų.
  • Šilumos žemėlapiai : paryškinkite intensyvumą arba dažnį duomenų rinkiniuose.
• Dažna klaida: naudojant kombinuotą diagramą bandant palyginti du matmenis, nė vienas iš jų gali būti neįskaitomas. Dvi gerai sukalibruotos diagramos gali būti veiksmingesnės nei viena.

Spalvos naudojimas: spalva gali būti galinga priemonė norint pabrėžti svarbius duomenų taškus arba atkreipti dėmesį į pagrindines įžvalgas. Tačiau netinkamas spalvų naudojimas taip pat gali būti klaidinantis arba sukelti vizualinę painiavą. Visada naudokite spalvas tikslingai, užtikrindami, kad jos atitiktų duomenis, kuriuos norite pabrėžti, ir liktų prieinami visoms auditorijoms, įskaitant daltonikus.

• Geriausia praktika : apribokite savo spalvų paletę iki kelių pagrindinių spalvų. Naudokite kontrastingas spalvas, kad paryškintumėte svarbius dalykus, tačiau neperkraukite vizualizacijos per daug atspalvių. Naudodami spalvų derinius, kuriuos gali atskirti visi žiūrovai, įsitikinkite, kad jūsų vizualizacijos yra tinkamos daltonikai . Jūsų organizacija gali turėti spalvų gaires arba nusistovėjusius standartus, rodančius gerą ar prastą našumą. Priimkite juos, kad skaitytojai galėtų lengviau interpretuoti vienos ataskaitos našumą.
• Dažnas spąstas : venkite „madingo“ spalvų ir stiliaus naudojimo (juodo fono, 3D stulpelių ir t. t.), kai jie skiriasi nuo organizacinių standartų, nes tai dar viena kliūtis suinteresuotosioms šalims, kurias jau gąsdina duomenys ir prietaisų skydeliai.

Klaidinančių vaizdų vengimas: nesunku netyčia suklaidinti žiūrovus duomenų vizualizacijomis, ypač kai vaizdiniai elementai yra perdėti arba neproporcingi. Manipuliuojant mastelėmis, ašimis ar proporcijomis tendencijos gali atrodyti svarbesnės, nei jos yra, todėl galima padaryti neteisingas išvadas.

• Geriausia praktika : visada įsitikinkite, kad ašys yra tinkamai sureguliuotos, o proporcijos pateikiamos tiksliai. Venkite sutrumpinti ašių, nebent tai būtina, ir aiškiai pažymėkite visas duomenų anomalijas.
• Dažnas spąstas : gali kilti pagunda koreguoti vizualizacijas taip, kad jos rodytų kažką , o ne nieko. Tačiau aiškinant našumą lemia kontekstas ir nedidelis ketvirčio pajamų kritimas, kai metinis našumas gerėja, neturėtų blaškyti auditorijos, kuri tikriausiai turi daug problemų dėl veiklos ir džiaugsis rodiklių rinkiniu, kuris praneša „dėl to nesijaudinkite“. šiuo metu'.

Kontekstas ir ženklinimas: gerai suplanuota vizualizacija turėtų būti suprantama iš pirmo žvilgsnio, tačiau jai taip pat reikia konteksto, kad perteiktų visą jos prasmę. Tai apima aiškias ir glaustas etiketes, legendas ir pavadinimus, paaiškinančius, ką reiškia duomenys ir kodėl tai svarbu. Tinkamas ženklinimas yra būtinas norint nukreipti žiūrovą į vaizdinį vaizdą ir padėti suprasti skirtingų duomenų taškų ryšius.

• Geriausia praktika : įtraukite aprašomąjį pavadinimą, kuriame apibendrinamos pagrindinės diagramos dalys, ir užtikrinkite, kad visos ašys ir duomenų taškai būtų aiškiai pažymėti.
• Dažnas spąstas : naudojant per daug etikečių, prarandama tų, kurios pasakoja apie vaizdinį istoriją, vertę, kaip aprašyta aukščiau esančioje Paprastumo ir sudėtingumo dalyje.

Etiška vizualizacija: vizualizuojant duomenis svarbu išlikti skaidriai ir etiškai. Tai reiškia, kad duomenys pateikiami sąžiningai, jų nemanipuliuojant ir neiškraipant, kad jie atitiktų konkretų pasakojimą. Etiška vizualizacija taip pat apima privatumo susirūpinimą, ypač vizualizuojant neskelbtinus duomenis.

• Geriausia praktika : pirmenybę teikite duomenų anonimiškumui vizualizuodami neskelbtiną informaciją, kad apsaugotumėte asmens privatumą. Duomenų šaltinių, apribojimų ir vizualizacijos tikslo skaidrumas padeda stiprinti pasitikėjimą ir sumažinti etinę riziką.
• Dažni spąstai : įprasta priežiūra nėra asmens duomenų anonimiškumas arba duomenų grupavimas taip, kad būtų galima netyčia atskleisti pažeidžiamas grupes.

Prieinamumas: geras dizainas reiškia, kad vizualizacijas gali pasiekti kuo daugiau žmonių. Tai reiškia, kad reikia užtikrinti, kad diagramas ir grafikus lengvai suprastų žiūrovai, turintys negalią, pvz., daltonizmas ar regėjimo sutrikimų. Prieinamo dizaino principų įtraukimas ne tik apima, bet ir padidina aiškumą visiems žiūrovams.

• Geriausia praktika : naudokite didelio kontrasto spalvų schemas ir nepasikliaukite vien spalvomis, kad atskirtumėte kategorijas. Pridėkite alternatyvųjį tekstą, skirtą ekrano skaitytuvams, ir įsitikinkite, kad vaizdiniai elementai yra skaitomi pilkos spalvos tonais, kai spalva nėra parinktis.
• Dažnas spąstas : žiūrima į pritaikymą neįgaliesiems, kad vaizdas būtų vizualiai patrauklesnis. Pridėjus per daug dekoratyvinių elementų arba pasikliaujant vien spalvomis, vizualizacija gali būti mažiau prieinama tiems, kurie turi spalvinio matymo trūkumų arba silpnaregiai, o tai sumažina supratimą ir naudojimo galimybes.

Šie du svarstymų rinkiniai gali padaryti duomenų vizualizavimą veiksmingesnį, kai jis naudojamas organizacijoje, ir yra naudingas principų rinkinys, kurio reikia laikytis dirbant analitikui, ataskaitų ar prietaisų skydelio kūrėjams ir vadovams, norintiems efektyviai naudoti duomenis savo įmonėje ar verslo padalinyje.

Šis straipsnis yra pritaikytas iš autoriaus knygos „ Data: Principles To Practice – II tomas „Analysis, Insight & Ethics “, kurią galima įsigyti „Amazon“ minkštais viršeliais, kietais viršeliais ir „Kindle“ formatais.