Парочка советов по выбору визуализации

TLDR: в самых кратких руководствах указывают, какую визуализацию использовать, исходя из того, что люди должны увидеть в данных. На этапе анализа, когда вы еще не знаете, что там нужно видеть, такой выбор сделать сложнее. Вместо этого я создал новый селектор, который базируется на структуре отображаемых данных.

Как бы вы нанесли эти данные на график?

Представьте, что я даю вам 8 цифр и прошу вас нанести их на график так, чтобы вы могли раскрыть природу этих данных.

Краткие руководства по визуализации (также известные как «селекторы диаграмм») – это отличное решение данной проблемы, которое позволяет абстрагироваться от изощренных теорий, чтобы дать прямое предложение о том, как представлять данные. Эти руководства, как правило, организованы для зрителя – захочет ли разработчик, чтобы зритель видел ранжирование, изучал распределение, проверял отношения или делал сравнение? Эти руководства затем используют задачи для классификации (или блок-схемы) жизнеспособных альтернативных проектов. Студенты и практики (и исследователи) ценят то, как эти инструменты помогают им избавиться от перегруженности опциями и не дают зацикливаться на одной возможности.

Есть несколько отличных селекторов диаграмм на основе задач (вот пример из Financial Times), так зачем делать новый? Выбор визуализации на основе задачи может быть полезным ограничением, когда приходит время сообщить об известной картине данных аудитории. Но на этапе анализа, когда у вас есть только смутные представления о потенциально важных задачах это будет менее полезно. Ранний выбор средства визуализации, которое подходит для конкретной задачи, может даже заставить вас сосредоточиться на одном шаблоне и пропустить другой. А некоторые задачи определены неоднозначно. Я нахожу «Увидеть взаимосвязи» и «Провести сравнение» крайне размытыми задачами. Разве Тюфте не говорил, что все на свете – это сравнение? Как правило, лучший формат визуализации для аналитиков – это тот, который гибко используется в различных задачах, помогая в общем исследовании картины данных.

Но если не сама суть задачи, то что же еще поможет сделать выбор? Когда я решил установить новый селектор, мне понравилась простая объективность выбора средства визуализации в соответствии со структурами, которые необходимо отобразить.

Небольшой набор данных ниже иллюстрирует обычные типы количественных данных в любом файле Excel: категории, упорядоченные категории и непрерывные метрики. Как только вы решите, какие столбцы набора данных следует объединить, селектор (теоретически) предложит вам лучшие варианты. Ниже я расскажу, как это работает.

У вас есть куча метрик (чисел), возможно, вы хотите связать их по отдельным категориям (обычно это делает гистограмма), или, может быть, две категории одновременно, как в двумерной таблице (за это я и люблю столбчатые диаграммы). Или, может быть, вы хотите, чтобы эти метрики были организованы вдоль непрерывной оси (другой метрики), как при построении значений, которые меняются с течением времени (как правило, линейный график), а затем, возможно, вы захотите показать, что они разбиты на отдельные категории (обычно это линия-граф с несколькими линиями на нем). Если вместо абсолютных значений метрики следует интерпретировать как проценты, это обычно влечет за собой пространственное размывание графика в виде кругов или столбцов.

Образец данных

Горизонтальная ось из краткого руководства «Дискретные категории к непрерывным метрикам»

Я исследую и анализирую свои данные с помощью Tableau, он автоматически меняет дизайн визуализации в зависимости от того, организует ли визуализация данные по полям, обозначенным как дискретные или непрерывные (что, в свою очередь, основано на истории работы в области визуализации данных). Это дискретное и непрерывное различие стало основным организационным принципом для выбора горизонтальной оси. Метрики, организованные дискретными ячейками категорий, находятся слева, а метрики, организованные другими непрерывными метриками – справа. Метрики, организованные их совместным неуклюжим упорядочиванием категорий, находятся на средней позиции.

Есть два ключевых изменения дизайна, которые происходят слева направо. Во-первых, организация метрик по дискретным категориям (левая сторона селектора диаграмм) приводит к гистограммам с несколькими дискретными столбцами, а организация метрик по другим непрерывным метрикам (справа) приводит к линейным графикам с непрерывными линиями. Это изменение дизайна сильно влияет на то, правильно ли зрители интерпретируют структуру данных, как это видно в психологических экспериментах (см. графики роста населения и типичные соответствующие интерпретации ниже).

Значение высоты для граждан двух стран. Серьезно, люди буквально говорят такое.

Во-вторых, для дискретных категорий столбцы слева организованы вертикально в виде «графа строк», так что метки «A, B, C», которые на самом деле обычно представляют собой целые слова или фразы, могут иметь пространство для записи в виде текста в горизонтальном направлении. В вертикально организованной столбчатой диаграмме эти слова должны быть сильно сжаты или перевернуты по диагонали или по вертикали, и это трудно считывать. Для непрерывных метрик справа (оранжевые упорядоченные значения категорий в середине) значения организованы слева направо, потому что именно этого и ожидают люди. В человеческом сознании время движется слева направо, и так же увеличиваются непрерывные величины, как числовая ось, размещенная над доской в вашем классе.

Принцип вертикальной организации более комковатый. В верхнем ряду отображаются метрики, организованные записями одной категории (один набор столбцов или точек или один набор точек, соединенных линией или областью). Затем в строках внизу показаны похожие схемы организации метрик по записям в двух категориях одновременно, как в двумерной таблице. В следующем разделе, который повторяет ту же организацию, но для метрик, которые должны интерпретироваться как проценты или части целого, а не как независимые абсолютные значения.

В нижнем разделе с синим фоном левая сторона просто показывает привлекательные способы отображения отдельных чисел или процентов, а правая сторона показывает способы сопоставления двух непрерывных метрик друг с другом (в основном разновидности перпендикулярно скоординированных диаграмм рассеяния, хотя также есть появление параллельных координат). Обратите внимание, что метрики на диаграммах рассеяния по-прежнему делятся на записи категории (количество записей в этой категории определяет количество точек на диаграмме рассеяния или количество линий для параллельных координат).

Возвращаясь к таблице из 8 чисел вверху, структура данных представляет собой метрики (проценты), сгруппированные по 2 категориям (ABC – это регион: N, S, E, W, а XYZ – это тип продукта: виджеты, корзинки). Таким образом, если метрики следует рассматривать как абсолютные значения, лучше использовать таблицу гистограмм, а если процент является предпочтительным фокусом, то в качестве альтернативы следует рассмотреть Stacked Bars (Row).

Это требует некоторого времени для изучения, просто ужасный вариант для быстрой коммуникации с аудиторией. Но для аналитиков, или когда у вас есть 3 минуты, чтобы обучить свою аудиторию, как читать такой график, он может быть полезным визуализациями для сложных данных.

Я попытался включить только известные визуализации, типы, которые присутствуют в существующих типичных селекторах диаграмм. Я включил несколько новомодных вариантов, потому что я думаю, что их стоит изучить. Диаграммы Маримекко, связанные диаграммы рассеяния и параллельные координаты – потребуется немного времени на то, чтобы освоить их, но они могут быть мощным инструментом в визуализации.

Бизнес-аналитики, пожалуйста, прекратите использовать это

Я включил древовидные карты, которые я на удивление часто вижу в деловом мире, прежде всего, чтобы предотвратить их использование. Древовидные карты предназначены для показа большого иерархического набора данных с двумя метриками, закодированными по отдельности в виде размера и цвета, но я часто вижу, что они используются для отображения неиерархических данных, как правило, с размером и цветом (сбивает с толку), избыточно кодируют одни и те же значения, как правило, с расходящейся цветовой шкалой (так, чтобы маленькие прямоугольники были красными, средние – серыми, а большие – голубыми). Тысячи рабочих часов потеряны в попытках разобраться в этом графике, который должен был быть просто гистограммой.

Та же ДНК.

Вы думаете, что знаете что-то до, тех пор, пока вам не придется записать это, объяснить кому-то или создать что-то на его основе. В этот момент вы начинаете понимать, что знаете меньше, чем думали, или многое из того, что вы знаете не имеет ценности. Создание этого селектора диаграмм помогло мне посмотреть на визуализации по-новому. В какой-то момент я перестал понимать, где находится тепловая карта (на тот момент она сместилась минимум к трем разным точкам на странице). В настоящее время это способ разделить метрики по двум упорядоченным категориям, но я по-прежнему открыт для его перемещения. Теперь я вижу, что диаграммы рассеяния и карты Рослинга имеют одну и ту же ДНК, причем карты используют широту и долготу в качестве осей диаграммы рассеяния (именно так Tableau обрабатывает карты).

Я понял, что у меня нет никаких доказательств чтобы утверждать, например, что столбчатые таблицы лучше, чем чередующиеся столбцы, хотя одно из исследований показывает обратное. Я думаю, что правильный тест пока все еще не проведен. Эта рекомендация может быть весьма спорной, поскольку столбчатая таблица ставит некоторые штриховые сравнения вдоль внеблоковой базовой линии, что делает сравнение менее точным (потому что вы можете только сравнить длину и теряете способность сравнивать концы столбцов). Но я думаю, что небольшое снижение визуальной точности компенсируется большей ясностью и гибкостью двумерной визуальной организации таблицы. Также нет эмпирических доказательств утверждения селекционера о том, что усеченная ось Y на линейном графике хуже, чем гистограмма, и я могу в итоге удалить этот фактоид.

Большинство разработчиков визуализаций не видят причин, чтобы когда-либо делать такое, но есть горстка аналитиков, которые клянутся, что они лучше воспринимают корреляцию

Стандартный римейк дизайнера визуализации выше

Создание и использование селектора диаграмм заставило меня научиться видеть сквозь визуализации структуру их базовых данных, и это помогает преодолеть фиксацию на дизайне. На недавнем семинаре мы критиковали визуализацию денежного потока, где деньги поступали из набора источников X, Y и Z, и каждый источник был дифференцированно распределен по расходам A, B и C. Первоначально был поток в стиле Диаграммы Сэнки, куда направлялись деньги из каждого источника. Это были милые, но непрактичные спагетти. Даже я застрял с этим дизайном, и мне пришлось заставить себя взглянуть на руководство, чтобы определить, что Маримекко действительно хорошо вписывается в структуру этих данных.

Север и Юг асимметричны, Восток и Запад похожи

Это руководство фокусирует свой выбор на структуре данных, а не на задаче просмотра. Но обе модели важны. Оно указывает пользователю на группу визуализаций, но я советую все же рассмотреть задачу, быстро набросав или нанеся на график ваши данные в нескольких форматах, и посмотрев, какой из них презентует ваш шаблон лучше всего (или перекрестные ссылки с помощью руководства на основе задач). Например, зеркальный столбец справа кричит «обратная зависимость» так, как таблица выше никогда не могла бы показать, даже имея те же данные. Вероятно, есть способ добавить в настоящее руководство 3-е измерение «задачи», и я с нетерпением жду, когда кто-нибудь выяснит, как визуализировать этот куб.

Как определить требования к отчетности на информационной панели?

Информационная панель – это отчет в цифровом или печатном виде с несколькими представлениями данных, которые обеспечивают консолидированное, многомерное представление о том, что происходит в организации или процессе. Элементы отображения информационной панели могут включать таблицы, диаграммы, элементы электронной таблицы, текстовые отчеты и другие визуальные компоненты в любом сочетании.

Компании используют информационные панели для сбора информации о продажах, расходах, ключевых показателях эффективности и так далее. В бизнес-аналитических проектах часто используются дисплеи информационной панели, поскольку они помогают пользователям принимать решения на основе анализа сложных наборов данных. Приложения для биржевой торговли содержат такой массив диаграмм и данных, что это может ошеломить новичка, но даже опытный глаз не может их достаточно быстро обработать. Некоторые дисплеи информационной панели могут динамически обновляться в режиме реального времени при изменении входных данных. На рисунке 1 показана гипотетическая панель с отчетностью благотворительного фонда с использованием различных методов представления.

Широкими мазками

Определение требований для информационной панели – это более сложный процесс, чем определение отдельных отчетов. Между элементами на дисплее могут быть взаимосвязи, требующие синхронизации обновлений всякий раз, когда значения в одном элементе изменяются. Пользователям могут потребоваться сложные и гибкие элементы управления для настройки внешнего вида и воспроизведения данных. Моя статья описывает, как можно понимать требования к отчетности на информационной панели.

Изучение требований к информационной панели включает определенную последовательность действий по выявлению и анализу. Многие действия также будут полезны в работе с отдельными отчетами.

  • Определите, какая информация нужна пользователям информационной панели для того, чтобы принять решение или сделать выбор. Понимание того, как будут использоваться представленные данные, поможет вам выбрать самые подходящие методы отображения.
  • Определите источники, из которых будут поступать все данные, которые будут затем представлены. Это поможет вам убедиться, что у приложения есть доступ к этим каналам. Определите, являются ли каналы данных статическими или динамическими, меняющимися в режиме реального времени.
  • Выберите самый эффективный тип отображения для каждого набора связанных данных. Как будет представлена информация – в виде простой таблицы с данными, изменяемой электронной таблицы с формулами, текстом, диаграммой (гистограммой, круговой диаграммой, линией), видео или каким-то другим образом?
  • Определите оптимальное сочетание и относительный размер различных дисплеев на панели инструментов в зависимости от того, как пользователь будет воспринимать и применять информацию.

А теперь к деталям

После того, как вы определите, какая информация должна отображаться в каждом элементе информационной панели, а также в общем макете, необходимо указать детали каждого отображения. Предоставьте достаточное количество информации для каждого дисплея, чтобы разработчик мог понять функциональные возможности, которые потребуются пользователям для динамической работы со своими данными, а не просто для их просмотра. Ниже приведены некоторые дополнительные примеры тем, которые можно изучить для каждого варианта отображения:

  • Если отображаемые данные являются динамическими, то, как часто они должны обновляться, или дополняться и каким образом? Например, прокручиваются ли влево текущие данные, когда новая информация добавляется в правый конец окна с фиксированной шириной?
  • Какие параметры нужно изменить пользователю, чтобы настроить отображение, например, диапазон дат?
  • Хочет ли пользователь, чтобы какое-либо условное форматирование изменяло разделы отображений на основе данных? Это полезно при создании отчетов о прогрессе или статусе: используйте зеленый, если данные соответствуют критериям «хорошо», желтый, чтобы обозначить «осторожно», и красный, если «Ой, что-то пошло не так!» При использовании цветов на дисплее также используйте шаблоны – они помогут зрителям, которым трудно различать цвета, а также тем, кто печатает и распространяет изображение в монохроме.
  • Для каких дисплеев необходимы горизонтальные или вертикальные полосы прокрутки?
  • Должен ли пользователь иметь возможность увеличить изображение на информационной панели, чтобы увидеть больше деталей? Должен ли он иметь возможность свернуть или закрыть дисплей, чтобы освободить место на экране?
  • Должны ли настройки пользователя сохраняться в течение сеансов использования, например, в профиле конфигурации?
  • Хочет ли пользователь изменить форму какого-то дисплея, возможно, для переключения между представлением в таблице и графическим представлением?
  • Хочет ли пользователь развернуть какой-то дисплей, чтобы увидеть более подробный отчет или основные данные?

Детали, детали

Поскольку бизнес-аналитик выявляет и задает такую информацию, вам нужно принять решение касательно того, какие детали следует хранить в письменном виде, а не в устной форме. Разработчики, тестировщики и пользователи должны достичь консенсуса в отношении того, что строится.

Я считаю, что спецификации должны быть письменными, чтобы была общая память о принятых решениях. Эти спецификации не должны быть слишком формальными или строгими, они нужны, чтобы избежать путаницы. Можно сэкономить время, обращаясь к другим существующим системам с аналогичными функциональными возможностями или характеристиками, вместо того, чтобы подробно документировать существующие организационные знания.

Поскольку информационная панель – это, по сути, агломерация нескольких отчетов, вам необходимо понимать детали каждого элемента информационной панели. Ниже приведены некоторые вопросы для изучения каждого их таких элементов.

  • Как называется отчет?
  • Какие источники данных и критерии выбора для их извлечения из хранилища используются?
  • Какие вычисления или другие преобразования данных необходимы?
  • Каковы критерии сортировки, разрывов страниц и промежуточных итогов?
  • Как должна реагировать система, если данные не возвращаются в ответ на запрос при попытке создать отчет?
  • Должны ли основные данные отчета быть доступны пользователю для специальных отчетов?
  • Существуют ли ограничения безопасности, конфиденциальности или управления, ограничивающие доступ к отчету для определенных лиц или классов пользователей, или ограничивающие данные, которые могут быть включены в отчет, в зависимости от того, кто его генерирует?

Определите бизнес-правила, касающиеся безопасности.

Прототипы

Прототипы информационной панели – это отличный способ работы с заинтересованными сторонами. Он гарантирует, что используемые макеты и стили представлений соответствуют их потребностям. Можно наметить возможные компоненты отображений в заметках и попросить заинтересованные стороны просматривать их, пока они не найдут макет, который им нравится. Простой макет или бумажный прототип, способствует итерации и становится существенной помощью при уточнении требований и в изучении альтернатив дизайна. Создание и оценка прототипа стоит дешевле, чем создание «реального» продукта, даже если потом его перестраивать.

Как это обычно бывает в спецификации требований, количество деталей в спецификации отчетов или в информационной панели, зависит от того, кто принимает решения об их внешнем виде и когда эти решения принимаются. Чем больше деталей вы планируете передать дизайнеру, тем меньше информации вам нужно предоставлять в требованиях. И, как всегда, тесное сотрудничество между бизнес-аналитикой, представителями пользователей и разработчиками гарантирует, что все будут довольны результатом.

Искусство сбора требований от пользователей – 6 шагов на пути к совершенству

Самая важная веха в создании информационной панели – это встреча всех заинтересованных сторон, особенно конечных пользователей, для обсуждения и согласования результатов. Этот процесс называется сбором требований. В настоящей статье мы обсудим критические точки процесса, чтобы предоставить то, что нужно пользователям быстро, не тратя на пользовательские исследования лишнего времени.

1. Не собирайте требования. Открывайте их.

Слово «собирать» связано с двумя опасными предположениями о требованиях. Во-первых, это звучит так, будто требования похожи на фрукты на дереве, а наша задача – либо их сорвать, либо попросить об этом. Во-вторых, предполагается, что пользователи знают, чего хотят. А это влечет за собой фундаментальную ошибку – не стоит спрашивать у пользователей, чего они хотят.

Вот первый принцип проектирования пользовательского опыта:

Люди не знают/не понимают, чего они действительно хотят.

И, скорее всего, они дадут вам неправильный ответ. Поскольку люди не часто признают, что сами не знают, что им нужно, конечные пользователи назовут то, что, по их мнению, является решением их проблем. Опытный дизайнер поможет выяснить, что нужно пользователям, прислушиваясь к ним и понимая их проблемы и мотивы. Первый шаг на пути к выявлению требований – это отказ от любых предположений, нужно по-настоящему встать на место пользователя, чтобы понять их проблемы, важно испытывать радость от выявления требований.

Но как найти то, чего хотят пользователи? Изучайте их цели, рабочий процесс и болевые точки.

2. Постарайтесь понять цели пользователя

Главная функция информационной панели или любого другого инструмента бизнес аналитики – это помощь пользователю. Необходимо помочь ему достичь определенных целей. Неважно, сколько классных функций или функциональных возможностей есть у инструмента, пользователь должен достичь поставленных целей, чтобы быть довольным. Поскольку постановка целей – это не технический, а человеческий процесс, крайне важно вести целенаправленный и отдельный разговор о целях и задачах, не обращаясь к инструменту.

То, чего хотят достичь пользователи, во многом связано с их работой и обязанностями. Определение целевой аудитории для информационной панели и их роли и обязанностей в организации – это первый шаг. Например, в отделе продаж у разных групп пользователей разные роли:

  • Торговый представитель должен учитывать цели продаж или максимизировать продажи в течение определенного периода времени.
  • Менеджер по продажам должен оценить работу торговых представителей и определить, кто заслужил бонусы, и кому дать повышение.

Просматривая одни и те же данные о транзакциях продаж, они будут искать разные ответы.

Типичный торговый представитель должен знать:

  • Как далеко он(а) находится от достижения целей продаж?
  • Сколько дней осталось до конца цикла продаж?
  • Какова общая стоимость незакрытых сделок? Помогут ли они в достижении целей?
  • Какие возможности компании даст закрытие каждой сделки? Как скоро они могут быть закрыты? (прогностическая аналитика)

Менеджер по продажам захочет ответить на следующие вопросы:

  • Кто достиг целей по продажам, а кто нет в течение этого месяца/ квартала/года?
  • Насколько последовательным был торговый представитель в достижении поставленной цели?
  • Самые эффективные и наименее эффективные сотрудники в определенной категории по определенному продукту или региону.

Понимание того, на какие вопросы должны отвечать пользователи, является важным шагом на пути к созданию значимых визуализаций и раскадровок.

3. Как понять пользовательский рабочий процесс

После определения целей пользователя, необходимо спросить о пути, выбранном пользователем для ее достижения. Этот всеобъемлющий процесс начинается с триггера, инициирования поиска информации и заканчивается выполнением задачи. Анализ потока означает, что мы изучаем детали процесса принятия решений пользователем. Информационная панель или отчет – это информационный портал и лишь часть этого процесса. Структура и взаимодействие внутри информационной панели должны быть тесно связаны с этим рабочим процессом, чтобы пользователь мог найти необходимую ему информацию как можно быстрее. Знание того, что побуждает его искать ответы по данным, даст нам представление о контексте, необходимом пользователю. Насколько часто пользователь просматривает информационную панель – еженедельно, ежедневно или ежемесячно? Или только после получения оповещения от кого-то? Контекст поможет нам понять приоритетность информации или наиболее важных для пользователей сообщений.

Вторым аспектом анализа рабочего процесса пользователя является определение того, какие этапы влияют на процесс принятия решений пользователями непосредственно, а также какие этапы вызывают трение и их стоит устранить. Здесь мы можем количественно оценить значение нашего решения, поскольку понимаем, сколько времени мы сохранили пользователю, устранив лишние шаги.

4. Как понимать проблемы пользователей

Людям нравится рассказывать о своих проблемах. Для компании это хорошая возможность вовлечь пользователей, сосредоточившись на решении наиболее важных проблем. Эти проблемы должны быть напрямую связаны с достижением целей пользователей. Работая с проблемой, нужно оценить целесообразность ее решения: ресурс, технические и временные ограничения. После этого можно расставить приоритеты в ходе решения проблемы в рамках текущего проекта. Проблемы могут быть следующими:

  • Пользователи не доверяют данным (целостность данных)
  • Требуется слишком много времени, чтобы получить желаемое
  • Манипулирование данными в ручном режиме – это сложный процесс, и его трудно подтвердить.

Как только мы выясним болевые точки и попытаемся избавить пользователей от этой боли, они сразу же осознают преимущества. Пользователи могут не увидеть потенциальные возможности новых функций, но они почувствуют облегчение от решения текущих проблем. Если ценности проекта вызовут у пользователей эмоции, это будет мотивировать их оставаться вовлеченными и открытыми при обмене мыслями и при написании отзывов.

5. Напишите историю пользователя

Пришло время объединить всю информацию о пользователе в одну историю. Нужно написать историю о пользователе и его пути к достижению целей для каждой целевой аудитории информационной панели. Пусть у этого героя будет имя (и оно должно быть комфортным), чтобы сделать его конкретным и значимым. Опишите все возможные сценарии, с которыми может столкнуться наш герой.

Вот пример истории о том, как специалист по тестированию выполняет свою работу:

Марк, специалист по тестированию, получает уведомление от менеджера по контролю качества тестового кода о работе производственной линии.. Он должен исследовать историю появления тестового кода на производственной линии. Марк должен знать, как часто происходит сбой. Затем он открывает область поиска для других производственных линий и деталей. Каждый тестовый код содержит много разных описаний проблемы. Марк должен выяснить, какие из них возникают чаще всего, и как эти проблемы решались в прошлом (статус: исправлена или не исправлена). После того, как проблема становится понятной, Марк обобщает свои выводы и предлагает решение менеджеру.

Такая история поможет пользователям прийти к правильным выводам, лучше визуализировать рабочий процесс и даст более содержательные отзывы об улучшении процесса. Таким образом, история должна быть конкретной и соотноситься с опытом пользователя.

6. Выход

В заключение, кратко изложите свои выводы из истории пользователей и убедитесь в том, что все с ними согласны:

  • Целевая аудитория информационной панели, их роль и обязанности (кем являются пользователи?)
  • Основные цели, которых можно достичь с помощью информационной панели (при помощи целевой группы пользователей)
  • Вопросы, на которые пользователи должны ответить для достижения этих целей
  • Текущие рабочие процессы, за которыми следят пользователи для решения вышеуказанных вопросов.

Все эти выводы не только обеспечат конкретный план для вашей панели, но и помогут оценить значения конечного продукта. Во время приемочного тестирования пользователи оценят предложенные значения:

  • Могу ли я достичь своей цели с помощью этого инструмента?
  • Улучшает ли этот инструмент мой рабочий процесс?
  • Способствует ли инструмент решению наиболее важных проблем?

Шесть вышеперечисленных шагов соответствуют принципу дизайнерского мышления, ориентированного на человека. Этот подход направлен на выявление и решение проблем людей путем совместной работы, итераций и визуализации.

Лучшие практики финансовой отчетности: преимущества стандартизации

Внедряя новые технологии в финансовом секторе вам может показаться, что вы поворачиваете большое, громоздкое колесо. Это требует много рук и не всегда приводит к заметному сдвигу, так же, как и переход от устаревших технологий. Тем не менее, чтобы идти в ногу с современной цифровой средой, финансовым командам необходимо принять новые способы работы с информацией.

Приобретая понимания бизнес аналитики – от электронных таблиц до информационных панелей

Сотрудники, которые работают с данными в финансовом секторе, традиционно привыкли полагаться на один устаревший инструмент. Их решение – это электронные таблицы. И это привычная практика в определенных учреждениях. Сотрудники производят тонны электронных таблиц. Комментарии делают в виде пометок прямо на этих же напечатанных страницах. Затем кто-то составляет сводный отчет, который и распространяют среди аналитиков. 

Приверженность таким устаревшим методам плохо согласуется с текущим статусом бизнеса и может даже помешать компаниям сохранить конкурентное преимущество. Для того, чтобы опередить игру, требуется понимание в реальном времени, чего не могут предложить только электронные таблицы. Действенные идеи требуют передовых цифровых решений. 

Современные инструменты бизнес аналитики – это ключ к прогрессу и выживанию бизнеса, особенно в прорывной экосистеме с финтех-стартапами, которые появляются как грибы после дождя. Потребители данных требуют более интерактивные и интуитивно понятные способы получить максимальную отдачу от своего конвейера анализа данных. Финансовые информационные панели не только упрощают отслеживание ключевых финансовых показателей, таких как размер прибыли, расходы или продажи, но и предоставляют бизнес-аналитику в реальном времени.

Управление данными дает исключительную бизнес аналитику

Ученые, работающие с данными, борются с устаревшими системами (которые к тому же весьма разрознены), «грязными» данными и неактивными пользователями. Так как же они преодолевают эти барьеры и обретают видимость контроля? Используя управление данными, команда может взять на себя управление и контролировать сбор, отчетность и управление данными в бизнесе.

В финансовом секторе эта функция имеет решающее значение для защиты конфиденциальной информации о клиентах, а также для другого важного компонента – стандартизации данных.  

Бизнес-аналитика опирается на чистые, согласованные данные. А процесс стандартизации обеспечивает согласованность данных во всей организации. Это помогает поддерживать качество данных.

По словам Скотта Тейлора из MetaMeta Consulting (также известного как Data Whisperer), качество данных – это один из пяти столпов основных данных или важных бизнес-данных, вместе с ценностью, структурой, возможностью подключения и охватом. 

Пять столпов основных данных
  • Ценность: действенные, точные данные обеспечивают ценность для бизнеса.
  • Структура: структурируйте свои данные вокруг важных бизнес-компонентов, таких как клиенты, продукты и активы.
  • Возможность подключения: как данные передаются по всему бизнесу.
  • Охват: ваши основные данные должны охватывать всю бизнес-экосистему, например, расширять структуру данных, когда вы вступаете в новый бизнес.
  • Качество: качество данных измеряется точностью, полнотой, своевременностью и уникальностью.

Если какой-либо из этих столбов отсутствует, результат – неверные данные, которые могут повредить всему аналитическому конвейеру, и потенциалу выживания бизнеса. 

«Получив плохие данные, мы продолжим принимать плохие решения. Мы просто не будем понимать, что это плохие решения, пока не станет поздно».

Скотт Тейлор, МетаМета Консалтинг. 

Следовательно, путь к исключительной бизнес аналитике начинается с управления данными, что приводит к улучшению моделей данных и позволяет разработчикам создавать более точные приложения. А добавляя такие инструменты, как аналитика самообслуживания, вы можете настроить пользователей так, чтобы они легко генерировали ценные идеи (самостоятельно!).

Vizlib Self-Service позволяет пользователям данных любого уровня навыков работать с данными. И позволяет тем, кто хочет получить более глубокое представление о своих отчетах о прибылях и убытках, воспользоваться такими расширениями Qlik Sense, как настраиваемый отчет в Vizlib Self-Service. Это расширение позволяет пользователям создавать динамические отчеты, выбирая их измерения и меры в безопасной среде (как определил разработчик). Эти пользовательские отчеты основаны на одном наборе данных и предоставляют пользователю контроль над отчетом. (И, надеюсь, освобождают ваше время!)

Функция категорий пользовательских отчетов Vizlib Self-Service

В дополнение к эффективному контролю данных, исследователи данных могут также извлечь выгоду из стандартизации своей визуальной аналитики. 

Преимущества стандартизированного UX-дизайна в финансовой информационной панели

Хотя прогресс и требует перемен, многие пользователи предпочитают те объекты данных, которые кажутся им знакомыми. Они ищут информационную панель со знакомым дизайном и простым в использовании интерфейсом. 

Но как разработчики могут сбалансировать потребности пользователей информационных панелей в UX с потребностями бизнеса так, чтобы быстро получить действенные идеи? Одно из решений, которое приносит пользу обеим сторонам – использование визуальных стандартов.

Визуальные стандарты в визуализации данных

Стандартизированный дизайн информационной панели – это часть более широкой концепции визуальных стандартов. И хотя визуальные стандарты – это не то, на что мы с готовностью обращаем свое внимание, они широко распространены в бизнесе и нашей повседневной жизни. 

Что произойдет, если разработчик внезапно заменит универсальный символ кнопки питания на символ красного сердца? Пользователи будут озадачены, если не сказать больше, и не будут знать, как включить устройство или приложение. (Но в этом нет ничего нового!)

Точно так же потребность в стандартизации и согласованности имеет решающее значение для информационной панели и принимает форму стандартов визуализации данных. Эти стандарты или руководящие принципы обеспечивают основу для создания унифицированных конструкций данных, с которыми пользователи уже знакомы.

Компании, которые внедряют визуальные стандарты и единообразие панели мониторинга, имеют ряд преимуществ:

  • Лаконичность: ваша информационная панель не должна быть загроможденной, чтобы обеспечить четкое и краткое сообщение от данных.
  • Ясность: Когда все используют одни и те же визуальные стандарты, сообщение становится более четким, поскольку значение визуальных элементов остается неизменным.
  • Понимание: визуальные стандарты помогают вашей аудитории быстрее распознавать и понимать смысл ваших визуальных эффектов, что приводит к более быстрым действиям!
  • Стоимость: простые и понятные информационные панели экономят драгоценное время высшего руководства и руководителей (и, следовательно, время разработчика!).
  • Скорость: Одобренные шаблоны данных ускоряют процесс разработки приложений – как только ваша команда обнаружит визуальную формулу для эффективного проектирования графиков, вам не нужно изобретать велосипед.

Лучшие практики в финансовых информационных панелях

Финансовая информационная панель с Vizlib

Применение лучших практик помогает установить и поддерживать профессиональный стандарт. И, согласно статье Forbes, «Анализ данных – это не просто сбор, упорядочение и интерпретация данных; речь также идет об обучении, упрощении, разъяснении и убеждении». Если вы можете сохранить визуализацию данных простой, ваша аудитория сможет правильно ее интерпретировать с более высокой вероятностью.

Совет: не пытайтесь втиснуть слишком много в свою финансовую информационную панель.

Лучше создайте отдельные информационные панели для контроля денежных средств, прибыли, убытков, и других финансовых показателей, дебиторской и кредиторской задолженностью и анализом прибыли. Это сохранит ясность вашего информационного посыла, ускорит правильные выводы и действия.

  • Информационные панели с отчетами о прибылях и убытках, например, должны предоставлять четкое представление высшему руководству о способах сокращения ненужных расходов и увеличения прибыли.

Они также должны показывать, получила ли организация доход в течение финансового года или потеряла его, почему бизнес получил прибыль или потерял доход, и какие расходы компания могла бы сократить, чтобы повысить итоговую прибыль.

Vizlib Finance Report с отчетом о прибылях и убытках
  • Информационные панели о финансовых результатах должны обеспечивать полный обзор финансового положения компании и могут включать такие показатели, как коэффициент оборотного капитала (WCR), рентабельность активов (ROA), рентабельность капитала (ROE) и коэффициент долга к собственному капиталу (DER).
  • Система показателей финансового директора – еще один полезный финансовый инструмент. Эта информационная панель собирает информацию по всем аспектам бизнеса, что позволяет финансовым директорам легко просматривать отчеты о доходах и управлять своими бюджетами. Сюда входят денежные потоки, обязательства, активы и сравнение доходов с прогнозными показателями.

Вы также можете использовать KPI Object для визуального представления эффективности стратегических бизнес-целей.

Лучшие практики легко применять с помощью шаблонов

Использование шаблонов в визуализации данных позволяет большему количеству пользователей данных получать выгоду от созданных вами высококачественных проектов. Часто эти пользователи имеют меньше доступного времени или не обладают необходимыми навыками для разработки привлекательных визуализаций данных.

И преимущество шаблонов выходит за рамки их профессиональной дизайнерской ценности. Они также помогают поддерживать визуальную согласованность и единообразную разметку – стандартизированный вид, с которым знакомы пользователи информационной панели.

Сохранение передового опыта в области информационной панели передает власть в руки пользователей (и, надеюсь снимает с вас отвественность!).

Шаблоны Vizlib позволяют обычным пользователям данных (даже руководителям) быстро создавать красивые, заранее разработанные графики! Узнайте больше в документации по шаблонам Vizlib.

Возможности шаблонов Vizlib

Как финансовая информация приносит пользу всему бизнесу

Генерирование отличных идей бесполезно, если вы не делитесь со всеми пользователями данных. Если группы аналитиков делятся результатами с остальной частью организации, это гарантируют, что качественные данные дойдут до конца аналитического конвейера, а это в свою очередь приведет к улучшению и росту бизнеса.

Для обмена финансовыми данными не требуется встречи после встречи или электронной переписки на десять страниц. Вы можете оптимизировать совместную работу с данными с помощью практических программных решений бизнес аналитики.  

Возможность комментирования Vizlib Finance Report позволяет пользователям добавлять комментарии к строкам или периодам в Qlik Sense, экономя ваше время и поддерживая совместную работу в контексте и релевантности.

Возможность комментариев в Финансовом отчете Vizlib

Стандартизация качества данных и визуализаций экономит ваше время и позволяет большему количеству пользователей создавать мощную бизнес-аналитику.

Грамотность данных: сокращение разрыва и открытие новых возможностей для бизнеса

«Чем больше уполномоченных сотрудников будут читать, писать, анализировать и изучать данные, тем большей будет их роль и тот вклад, который они делают в своей организации».

Бернард Марр, аналитик данных.

Современным деловым миром управляют данные. И те организации, которые не могут использовать всю мощь данных, ограничивают себя. Проблема обычно заключается не в нехватке данных, а в неспособности работать с ними, и это создает барьер. Это – человеческий фактор.  

Что такое грамотность данных?

Согласно специалистам по бизнес-аналитике Qlik «Грамотность данных – это способность читать, работать, анализировать и общаться с данными. Это умение, которое позволяет всем уровням работников задавать правильные вопросы о данных и машинах, создавать знания, принимать решения и передавать смысл другим».

Изображение предоставлено: Qlik

Грамотность в языковом контексте определяется как способность читать и писать. Но на самом деле грамотность – это путь к пониманию, проживание жизни в полном объеме. Вы опускаете подъемный мост и предоставляете доступ к замку знаний и возможностей. 

То же самое относится и к грамотности данных. Умение читать, использовать и общаться с данными также является языком. Это второй язык бизнеса. И неспособность понимать и общаться на этом новом цифровом языке – больше, чем просто барьер в огромном мире информации. Хранители замка поднимают подвесной мост, когда вы приближаетесь, оставляя вас в шатком положении на краю заполненного аллигатором рва!

Поскольку IDC прогнозирует десятикратное увеличение объемов данных к 2025 году, грамотность в этой сфере является обязательным требованием для бизнеса по всем вертикалям. Lloyds of London, ведущий мировой страховой провайдер, сосредоточен на том, чтобы сотрудники всех уровней квалификации могли достичь большего с помощью данных.

Они создали Центр обработки данных. И вместе с удобным веб-сайтом, который называется «My Data» они предоставили своим сотрудникам обзор всех своих бизнес-данных, включая доступ к приложениям и информационным панелям, а также способы использования данных. С повышением грамотности данных и улучшением обмена, когда из этих данных извлекают ценность, они достигли больших успехов в развитии культуры данных.   

Чтобы идти по следам таких новаторов, как Lloyds, и не попасть в неприятную пропасть, компании должны устранить пробел в грамотности данных. Им необходимо построить собственный разводной мост и предоставить доступ всем пользователям данных – сотрудникам, менеджерам и бизнес-лидерам.

Кто попадает в пробел в навыках передачи данных? 

Согласно недавнему исследованию грамотности данных, проведенному Qlik и Accenture, всего 21% сотрудников по всему миру уверены в своих навыках грамотности в области данных. Это означает, что большой процент сотрудников не используют данные в полной мере.

Распространенной причиной такого соотношения является устаревший подход к анализу данных, когда лишь несколько избранных специалистов работают с данными и извлекают информацию из них. «Рыцари» охраняют хранилище данных. Но этот подход должен измениться, если топ-менеджеры хотят сохранить свое правление в экономической среде.

И хотя лидеры несут ответственность за поощрение и поддержку грамотности данных в рамках всего бизнеса, важно помнить, что они должны сами быть грамотными в отношении данных. Qlik также отмечает, что только 24% лиц, принимающих решения, считают себя по-настоящему ориентированными на данные, оставляя много возможностей для роста.

Руководители, которые показывают пример, расширяя свои навыки работы с данными, не только укрепят собственный потенциал, но также будут способствовать развитию культуры грамотности данных среди сотрудников.

Ник Блевден, руководитель отдела бизнес-аналитики и продуктов данных в Lloyds, комментирует:

«В цифровой экономике все наши сотрудники являются пользователями данных, и мы работаем с огромным спектром навыков грамотности данных. Нет необходимости стыдиться или бояться необходимости повышения квалификации. Однако к этому нужно относиться серьезно – особенно в такой отрасли, как наша, где мы испытываем сильное конкурентное давление и должны действовать максимально эффективно».

Он также добавляет: «В конечном итоге все сотрудники, занимающиеся данными в нашей организации, имеют одну общую черту: они хотят понять, какую ценность они могут извлечь из данных. Получив прямую выгоду от своей трудовой жизни и, возможно, даже от карьерного роста, они захотят продолжать взаимодействовать с нами и получать доступ к данным независимо».

Устраняя пробел в навыках передачи данных, на каком бы уровне он ни возникал, они строят мост к новым бизнес-возможностям.

Влияние грамотности данных на бизнес и бизнес-аналитику

Сотрудники, которым не хватает навыков грамотности данных, не работают на том же уровне, как те, кто уверенно использует данные в своих ролях.

В результате тем, кто не работает с данными, запрещается извлекать информацию, которая может привести к инновациям или повысить их производительность. Когда 48% сотрудников предпочитают доверять своей интуиции, а не результатам аналитической обработки данных, движение в сторону бизнес-аналитики и ценным инсайтам останавливается.

И то же самое относится к бизнесу в целом. Чем выше уровень грамотности корпоративных данных, тем большую ценность может принести бизнес.

Преодоление барьеров грамотности данных

Информационная перегрузка часто приводит к путанице и заставляет сотрудников отстраняться от выполнения задачи. В игре с данными перегрузка информацией имеет тот же эффект и создает барьер для понимания и применения данных.

Хотя предоставление доступа к данным является ключевым компонентом демократизации, оно является лишь одним из элементов более широкого решения. Просто увеличивая доступ к данным, вы рискуете перегрузить сотрудников информацией. В результате они могут чувствовать себя перегруженными и стать менее продуктивными.  

Еще одним препятствием на пути к грамотности данных является постоянное изменение технологии бизнес-аналитики. Сотрудники должны постоянно учиться и осваивать новые технологии, и это тоже может вызывать стресс. Изучение новых приложений требует времени и умственной энергии как для сотрудников, так и для руководителей. 

Тем не менее, как лидер бизнеса, вы должны обеспечить, чтобы демократизация данных стала реальностью в вашем бизнесе. И убедиться, что эти усилия не идут вразрез с благополучием сотрудников. Речь идет о понимании человечески фактора. Подумайте, как ваш бизнес может активно поддерживать сотрудников в освоении новых методов работы с данными. 

Устранение разрыва в навыках грамотности данных

Повышение квалификации сотрудников повышает их уверенность и готовность работать с данными. Благодаря поддержке и обучению они начнут использовать данные в своей работе.

Вы можете помочь сократить разрыв, выполнив следующие шаги для развития и укрепления рабочей силы, управляемой данными:

1. Четко установите ваши ожидания от данных

Чего вы хотите достичь с вашими данными? Как это принесет пользу вашему бизнесу, которую вы сможете измерить? Определите четкие цели для ваших данных и то, как разные руководители будут достигать этих целей.

Независимо от того, является ли пользователь данных ярким «рыцарем данных» или обычным бизнес-пользователем, все пользователи данных могут извлечь выгоду из анализа и повысить свою производительность и достичь целей бизнеса.

2. Создайте дорожную карту данных

Чтобы проложить путь к рабочей силе, управляемой данными, вам необходимо сначала внимательно изучить состояние данных в вашей организации. Ваши выводы помогут вам определить, какие ресурсы нужны вашим сотрудникам для достижения бизнес-целей.

Следующие три области фокусировки помогут вам удержаться на правильном пути:

  • Оценить отдельные уровни грамотности данных
  • Определить, какую технологию требует каждый тип пользователя
  • Определить потребности данных для каждого пользователя данных, чтобы быть продуктивным

И не забывайте о человеческом факторе – речь идет не просто о предоставлении технологии, например, но и о поддержке их правильного и уверенного использования.

Изображение предоставлено: Qlik

3. Переобучите сотрудников

Как бизнес, вы должны предоставить сотрудникам все инструменты, которые им необходимы для получения максимальной отдачи от данных. И это может включать, например, развитие их базовых знаний о грамотности данных. Кроме того, им потребуется практическое обучение тому, как эффективно использовать технологии, и простые в использовании программные решения для изучения и анализа данных в удобном темпе.

Чтобы объединить преимущества анализа данных и максимизировать ценность для бизнеса, команды также должны иметь возможность легко делиться своими выводами.

Практическое обучение грамотности

Чтобы улучшить знания сотрудников о грамотности данных, Qlik и Data Literacy Project предлагают комплексное обучение от базового до специализированного уровня.

Пользователи данных могут начать с бесплатной оценки проекта «Data Literacy», чтобы измерить уровень своей грамотности. Сайт также предоставляет пользователям персонализированную дорожную карту, чтобы шаг за шагом улучшить свои знания и навыки грамотности данных. Это отличный способ вовлечь их и развить чувство любопытства, чтобы узнать больше.

Простые в использовании решения для анализа данных

Еще один способ поддержки пользователей данных – использование удобных решений, таких как аналитика самообслуживания.

Поскольку все больше пользователей получают доступ к данным в своих повседневных задачах и становятся уверенными пользователями этих данных, им требуются интуитивно понятные решения, соответствующие их возможностям. И этот растущий спрос на рынке удовлетворяется аналитикой самообслуживания. Разработчики получают все больше запросов на создание решений самообслуживания в бизнесе.

И хотя эта тенденция позволяет тем, у кого более низкий уровень грамотности данных, получать доступ к данным и анализировать их независимо от групп, занимающихся наукой о данных, для разработки этих решений может потребоваться время.

Решения для самообслуживания, наподобие тех, которые предлагает Vizlib, предоставляют интуитивно понятные и простые в использовании инструменты бизнес-аналитики. Благодаря дополнительным продуктам Vizlib для Qlik Sense пользователи не нуждаются в каких-либо навыках программирования и могут безопасно создавать индивидуальные, привлекательные визуализации данных.  

Информационные панели Vizlib

Когда пользователи данных получат поддержку, которая им так необходима на пути к грамотности данных, они будут более уверенно изучать и анализировать данные. Их растущее владение этим новым языком откроет путь к собственному росту и большую ценность для бизнеса. Проведите их через подъемный мост в страну знаний, возможностей и производительности.





Использование функции Workflow упростит бизнес-процессы в Qlik Sense

Было бы замечательно, если бы достижение бизнес-целей было таким же быстрым и простым, как и их постановка. Но достижение более сложных бизнес-целей требует привлечения заинтересованных сторон и внедрения бизнес-процессов. Упрощенные процессы помогают сделать организацию хода работы более гладкой и помогают бизнесу экономить время. А когда основные процессы упорядочены, например, получено разрешение на выставление счетов, повышается эффективность работы и производительность.

Что такое Workflow?

Workflow – это визуальное представление последовательности шагов, которые приводят к определенному результату. Оно также содержит подробную информацию о ресурсах, необходимых для достижения конечного результата, и о том, как все эти элементы сочетаются.

Иногда выполнение бизнес-задач бывает быстрым и простым процессом, но оно также может включать множество компонентов и касаться целого ряда заинтересованных лиц. Поэтому существуют различные типы Workflow. Компании часто используют Workflow в качестве меры контроля качества. Например, фармацевтические компании используют эту функцию для обеспечения качества своего сырья. В отделе кадров Workflow помогает упростить процесс найма или управлять циклом отпусков. Функция Workflow также имеет решающее значение для организации и отслеживания того, как решаются проблемы с продукцией, например, в случае системы IT-билетов.

Для поддержания качества важных процессов часто используется особый вид Workflow – утверждающий (approval process Workflow).

Что такое утверждающий Workflow?

Утверждающий Workflow помогает лицам, принимающим решения, анализировать и регулировать качество основных процессов. С его помощью можно проверить, оптимизирован ли каждый отдельный шаг процесса.

Процессы, требующие утверждения, часто включают различные отделы компании, касаются разных функций и задач, например, выставления счетов или утверждения документов и проектов. Поддержание стандарта качества для этих компонентов не подлежит обсуждению, потому что влияет на стабильность и рост бизнеса.

Утверждающий Workflow подразумевает определение необходимых шагов для получения чего-либо утвержденного. И хотя его можно настроить как ручной процесс, для компаний гораздо выгоднее его автоматизировать.

Утверждающий Workflow от Vizlib Collaboration

Зачем отказываться от ручных систем и переходить на автоматизированный Workflow?

Во время использования ручной системы часто возникает путаница – не всегда понятно, кому что делать и когда. Для компании это лишняя трата времени. Процесс утверждения чего-либо вручную часто более ненадежный, поскольку у сотрудников разное чувство ответственности за выполненную задачу. Возникающая в результате этого неопределенность или отсутствие ясности замедляет процесс утверждения и, как следствие, ухудшается общая производительность компании.

Автоматизация повторяющихся процессов экономит время и ресурсы бизнеса. Это касается и процессов утверждения. Компании, использующие ПО для автоматизации хода работы, становятся не только более эффективными и прозрачными, но также улучшают стандартизацию и лучше соответствуют нормативным требованиям. 

Преимущества налаженного хода работы

Автоматизированный Workflow повышает ценность вашей организации следующим образом:

  • Это экономия денег: более разумное управление ресурсами и меньше временных затрат.
  • Это экономия времени: оцифрованные рабочие процессы уменьшают путаницу и неопределенность.
  • Это оптимизация изменений в различных процессах: создание нового хода работы требует глубокого изучения текущего состояния компании, и может привести к большей оптимизации и внедрению инноваций.
  • Это снижает риски: более эффективное управление проектами не дает вам забыть о важных дедлайнах, например, о запуске нового продукта.
  • Предоставление дополнительной информации: лица, принимающие решения, могут в любой момент проанализировать Workflow, чтобы повысить эффективность или повлиять на изменения в зависимости от потребностей бизнеса.

Преимущества утверждающего Workflow распространяются и на пользователей. 

  • Сотрудники становятся полностью автономными, могут легко отправлять и отслеживать свои представления.
  • Можно не только легко просматривать, но и утверждать процессы на одном портале.
  • Менеджеры могут быстро проверить ход процесса утверждения на уровне отдела.
  • Администраторы могут управлять или корректировать утверждение на каждом этапе или процесс в целом по мере изменения потребностей бизнеса.

Из каких компонентов состоит Workflow?

Workflow всегда содержит несколько компонентов, в том числе:

  • Ввод: все необходимое для выполнения одного шага в ходе работы.
  • Преобразование: правила, контролирующие то, что происходит с вводом.
  • Выход: продукт каждого отдельного шага, который затем подается на следующий шаг хода работы.
Пример типичного хода работы

Если мы посмотрим, в частности, на процесс утверждения, то увидим, что он следует определенному циклу. Стандартные компоненты, вероятней всего, будут включать:

  • Представление: любой процесс начинается с того, что сотрудник отправляет что-то для утверждения, например, счет или обзор. В идеале, представление должно быть где-то зарегистрировано, на каком-то портале.
  • Кто будет утверждать: следующий шаг в процессе утверждения – это выбор человека, утверждающего представленную работу. Если уровней утверждения несколько, убедитесь в том, что вы выделяете утверждающего для каждого из уровней.
  • Настройка уровней доступа. Сколько полномочий вы предоставите каждому из утверждающих? Это может быть разрешение на редактирование, на утверждение или отклонение представлений.
  • Установка сроков исполнения: сроки исполнения необходимы для того, чтобы процесс продолжался, и не возникало никаких задержек.
  • Автоматические уведомления: держите всех в курсе с помощью автоматического утверждения – это экономит время. Программное обеспечение хода работы в процессе утверждения может уведомить отправителя о том, что элементы утверждены, или требуют обновления или обновления требует общее состояние.
  • Журнал: в идеале программное обеспечение должно вести учет всех действий в процессе утверждения. Это поможет обеспечить последовательность и прозрачность для всех заинтересованных сторон.
Функции Vizlib Workflows

Каковы типичные случаи использования Workflow? 

У различных проектов разные заинтересованные стороны и они требуют различной степени ввода. Использование функции Workflow увеличивает производительность, а цели бизнеса становятся более доступными. Вот несколько примеров их общего использования:

  • Рабочие процессы в здравоохранении. В сфере здравоохранения часто используется Workflow, в первую очередь для распределения лекарств на всех этапах – от рецепта врача до получения лекарств пациентом.
  • Workflow в обслуживании клиентов. Workflow – это отличный способ отслеживать жалобы клиентов и управлять ими.
  • Workflow во время утверждения чего-либо менеджментом. Такой Workflow является внутренним и требует от менеджеров утверждения выполненной работы. Workflow во время утверждения может обеспечить прозрачность процесса. Кроме того, автоматизация повторяющихся задач должна высвободить время менеджеров для выполнения более сложных задач.
  • Workflow во время утверждения счетов: автоматизация процесса получения и оплаты счетов способствует стандартизации, благодаря чему намного проще отслеживать номера счетов.

Советы о том, как запустить процесс утверждения хода работы

  • Начните с просмотра текущего хода работы и отметьте все этапы, через которые проходит ваш проект.
  • Затем углубитесь в анализ и задайте себе следующие вопросы:
  1. Как сотрудники представляют работу, и в какой форме те, кто утверждает их, будут вносить изменения?
  2. Сколько шагов потребуется?
  3. Кто будет утверждать каждый из шагов?
  4. Что происходит после того, как представление отклонено или одобрено?
Функции Vizlib Workflows

Как повысить производительность с помощью Vizlib Workflow?

Для лиц, принимающих решения, важно следить за ходом бизнес-процессов. Новая функция Workflow в Vizlib Collaboration, является дополнительным продуктом для Qlik Sense и дает им больший контроль над ходом работы.

Функции Vizlib Workflows

Можно определить направление бизнес-процессов, например, отслеживать задачи или процессы от начала до их завершения или отслеживать процесс утверждения от момента отправки документа до его утверждения. Новая функция от Vizlib также дает пользователям возможность создавать новый рабочий процесс для каждого типа совместной работы и определять шаги в рабочем процессе, добавляя или удаляя строку «States» с целью повышения эффективности процесса. Функция Workflows помогает оптимизировать ключевые бизнес-процессы и повысить гибкость вашего бизнеса.

Пять малоизвестных лайфхаков Vizlib для ускорения процесса обработки данных

Лайфхак № 1: Станьте лучшим в управлении проектами с помощью функции Custom Periods в Vizlib Gantt 

Отслеживать множество процессов при управлении проектами – это непростая задача. Планирование, делегирование и сосредоточенное отслеживание задач требуют специализированных организационных инструментов, таких как диаграмма Ганта.

Чтобы менеджеры могли упорядочить компоненты большого или маленького проекта, а поиск идей ускорился, Vizlib разработал Vizlib Gantt. Vizlib Gantt – это интуитивно понятная диаграмма для планирования проекта и дополнительный продукт Qlik Sense с высокой добавленной стоимостью. Это самый простой способ отслеживать ваши проекты, при этом не выходя за рамки бюджета и оптимизируя ресурсы.

А вот и лайфхак о Vizlib Gantt от архитектора продукта: «Функцию Custom Period для от Vizlib Gantt можно использовать следующим образом – выделить определенный период, например, окончательный релиз продукта, настроить его для быстрого отслеживания прогресса или для того, чтобы не отставать от графика (и не забыть о той самой дате релиза!)».

Vizlib Gantt демонстрирует функцию Custom Periods

Функция Custom Periods от Vizlib Gantt упростит процесс управления проектами, а также гарантирует, что все члены вашей команды находятся на одной волне с вами! 

Лайфхак № 2: Кратчайший путь к профессиональному владению Vizlib Templates 

На создание профессиональных визуализаций данных, которые бы привлекали внимание аудитории, уходит много времени. Сильно перегруженный задачами разработчик не может позволить себе потратить на это лишнее время. Но ваш подход может быть более эффективным.

Чтобы ускорить процесс разработки данных в Vizlib и дать возможность пользователю данных любого уровня создавать привлекательные визуализации за считанные секунды, Vizlib разработал функцию шаблонов Vizlib – Vizlib Templates. Благодаря шаблонам пользователи данных получают возможность быстро создавать красивые, заранее разработанные графики. Эта же функция помогает компаниям создавать стандартизированные визуализации данных, согласованные с общей системой их дизайна и брендинга. 

Полезный лайфхак для более эффективного использования Vizlib Templates от технического директора Vizlib: «Можно сэкономить еще больше времени, используя шаблоны по умолчанию. Это убережет вас от лишних затрат творческой энергии и ускорит процесс создания визуализаций для всех пользователей данных в вашей компании». 

Vizlib Templates в действии!

Vizlib Templates привлечет внимание вашей аудитории, благодаря стилизованным визуализациям.

Лайфхак №3. Улучшенная организация благодаря функции Groups в пользовательском отчете Vizlib

Нередко в поисках определенных данных приходится просматривать целую кучу измерений и мер. Это похоже на распутывание спутавшихся компьютерных кабелей. Чтобы победить энтропию, нужен порядок!

Организованное структурирование данных дает пользователям возможность быстро находить то, что они ищут. Именно это является целью новой функции под названием Groups в Vizlib Custom Report для Qlik Sense. Она позволяет группировать измерения и показатели с помощью тегов master item для более эффективной организации.

Вот отличный лайфхак от вице-президента Vizlib по предпродажам и активациям: «Можно создавать разные представления для разных пользователей или групп пользователей. Функция Groups дает им немедленный доступ к часто используемым данным без необходимости бесконечно длительного поиска. Это экономит время как пользователям, так и самой компании!» 

Активация функции Groups в Vizlib Custom Report

Лайфхак №4. Теперь еще проще сотрудничать, благодаря функции Categories в Vizlib Collaboration

Инсайты и более сложные вопросы на основе данных имеют основополагающее значение для бизнес-аналитики. Но как  поделится результатами работы с вашей командой, после этого беспрепятственно продолжив процесс анализа? Сделать скриншот и выслать отчет по электронной почте? Потом нужно будет назначить встречу, обсудить ваши находки… Совсем неэффективный подход для среды, в которой данные предоставленные в режиме реального времени являются ключевым фактором успеха.

Именно это побудило Vizlib перенести аналитические взаимодействия из конференц-залов прямо на информационную панель! Новая функция Vizlib Collaboration для Qlik Sense под названием Categories упрощает процесс анализа для групп данных. Она дает пользователям возможность распределять комментарии по категориям, что ускоряет сотрудничество между членами команды!

Карл, старший архитектор продукта, говорит об этом лайфхаке следующее: «Можно даже классифицировать ваши комментарии по приоритетности, отделу или цели, что дает дополнительный контекст и ускоряет время, необходимое для понимания информации!»

Предоставьте командам, работающим с данными, возможность мгновенно действовать, поддерживая диалог в Qlik Sense. 

Функция Categories в Vizlib Collaboration

Лайфхак №5. Снепшот мер с помощью индикатора выполнения задач для Vizlib Pivot Table

Анализ больших объемов данных, особенно многочисленных строк и столбцов с цифрами, может серьезно перегрузить ваш мозг! Однако, чтобы обеспечить рост бизнеса, из этих источников данных необходимо извлекать именно значимую информацию. И чем быстрее, тем лучше.

Чтобы предоставить руководителям возможность анализировать данные вдоль и поперёк, создавать отчеты в режиме реального времени и получать информацию, способствующую стратегическому росту, Vizlib создал Vizlib Pivot Table для Qlik Sense. А чтобы ускорить процесс анализа, пользователи теперь могут автоматически визуализировать показатели в таблице Vizlib Pivot Table с помощью новой функции индикатора выполнения задач.

И вот еще один полезный лайфхак, от руководителя по разработке программного обеспечения: «Индикатор выполнения задач – это очень интерактивный инструмент, впрочем, как и все остальные функции Vizlib. После расширения измерений и просмотра мер, его можно снова закрыть, перемещаясь далее по таблице для получения дополнительных инсайтов». 

Индикатор выполнения задач в таблице Vizlib Pivot Table

Сделайте снепшот ключевых показателей эффективности в Vizlib Pivot Table с помощью индикатора выполнения задач.

TabPy 1.0 знакомит менеджмент компаний с теорией анализа и обработки данных

Tableau и теория анализа и обработки данных

Компания Tableau считает помощь людям в принятии решений своей миссией, поскольку ПО позволяет им не только видеть данные, но и понимать их. Это подразумевает оказание помощи организациям в решении одной из самых актуальных задач в науке о данных, а именно – как сделать так, чтобы полученными вследствие анализа данных выводами мог воспользоваться менеджмент компаний. Специалисты-аналитики считают, что инвестиции часто не окупаются именно из-за отсутствия коммуникации между теми, кто занимается теорией анализа данных и лицами, реально принимающими решения. Налаживание такой коммуникации с помощью Tableau может преодолеть этот разрыв благодаря интерактивности программы и исследованиям.

В этой публикации я хотел бы поделиться описанием новейших функций интеграции Python. Они были созданы для поддержки теории анализа и обработки различных данных в Tableau.

TabPy 1.0

Python – это очень распространенный инструмент среди аналитиков и специалистов по обработке и анализу данных из разных отраслей. Python позволяет выполнять различные задачи – от очистки и формирования данных до внедрения передовых алгоритмов в машинное обучение. Tableau поддерживает динамическую интеграцию с Python через TabPy в Desktop и Server, начиная с версии 10.3 и в Prep с версии 2019.3. Вот несколько отличных вариантов использования интеграции Python в Tableau:

  • Сессии от ТК18 и ТК19
  • Публикации в блоге о написании скриптов в Tableau Prep
  • Руководство по анализу и использованию табличных расчетов

Упрощенная установка

В своем первоначальном виде TabPy устанавливался как pip-пакет Python под названием tabpy-сервер и, по умолчанию, необходимо было установить программу для работы с данными – Anaconda. Для TabPy также требовался второй пакет для развертывания функций под названием tabpy-client. Чтобы упростить процесс работы для пользователей, функциональность обоих пакетов была объединена в один пакет – tabpy, а также устранена его зависимость от программы Anaconda. TabPy, работающий в виртуальной среде Anaconda, это по-прежнему очень хорошее решение, но теперь доступны и другие установки Python. Чтобы установить TabPy на компьютер со средой Python 3.6+, просто введите:

pip install tabpy

Чтобы запустить сервер TabPy, напишите в командной строке следующее:

tabpy

После запуска TabPy можно подключиться к Tableau Desktop, перейдя в Help->Settings and Performance->Manage External Service Connections, затем введите информацию о своем подключении:

В сервере Tableau соединение можно настроить с помощью команды безопасности TSM.

Предварительно построенные статистические функции

После установки TabPy и запуска сервера можно установить библиотеку предварительно построенных статистических функций с того же компьютера, используя простую команду командной строки:

tabpy-deploy-models

Эти функции включают анализ, например, Анализ основных компонентов (PCA), Анализ настроений, t-тест и анализ вариантов (ANOVA). После установки любую из этих функций можно вызвать по ее названию с любого рабочего стола или сервера Tableau, подключенного к TabPy. В следующем примере функция t-test используется для A/B тестирования

Библиотека tabpy_tools, которая устанавливается вместе с TabPy, позволяет определять и развертывать ваши собственные функции Python, включая оценку с помощью моделей машинного обучения. Попробуйте сами, используя все перечисленные инструкции.

Защищенные соединения и аутентификация

TabPy поддерживает защищенные соединения по протоколу HTTPS с использованием SSL и аутентификации по имени пользователя и по паролю с помощью обычной аутентификации. Защищенные соединения можно настроить в файле конфигурации TabPy. Начиная с версии Tableau 2020.1, Tableau Desktop и Server считывают SSL-сертификаты из хранилища ключей ОС, при этом нет необходимости указывать сертификат в Tableau. Аутентификация настраивается с помощью утилита, задокументированного и включенного в пакет tabp.

Быстрая настройка

TabPy можно запустить с пользовательскими настройками конфигурации, обозначенными в файле конфигурации, указанном при запуске сервера. Спецификации для файла конфигурации и образец доступны на сайте. Настраиваемые функции включают SSL, аутентификацию, ведение журнала, максимальный размер данных и время ожидания. Чтобы запустить TabPy с помощью пользовательской конфигурации, добавьте параметр запуска конфигурации, как в следующем примере:

tabpy —config=path/to/my/config/file.conf

Улучшенная регистрация

Расширены возможности ведения журналов в TabPy для поддержки аудита кода Python на сервере, и с целью отслеживания того, какие пользователи какой код использовали. При подключении к серверу Tableau его можно установить для записи имени пользователя сервера Tableau. Инструкция по настройке ведения журнала доступна на сайте. Благодаря всем этим функциям Python в Tableau стал более динамичным, гибким и мощным.

Лицензирование Power BI и Tableau: разбор и сравнение

Как известно всему BI-сообществу, Microsoft недавно представила миру Power BI Premium. Нужно разделить старые и новые модели лицензирования для Power BI и понять, когда использовать ту или иную. И привести сравнение с Tableau.

Давайте сосредоточимся на жестких необходимых затратах и сравним сопоставляемые вещи у Power BI и Tableau. Так, мы будем рассматривать только ту модель ценообразования Tableau, которая базируется на подписке, поскольку она наиболее сопоставима с Power BI.

При рассмотрении моделей лицензирования я придумал следующую таблицу, которую сейчас поясню.

Эта таблица на первый взгляд может показаться запутанной, но у Power BI и Tableau существенно разные модели лицензирования, даже учитывая только лицензирование Tableau на основе подписки.

Во-первых, Power BI действительно имеет два разных режима лицензирования: классическое лицензирование с Power BI Pro и новое лицензирование с Power BI Premium. Последние три строки касаются цены Power BI Premium, которая стартует от 5000 долл. США в месяц за один экземпляр Power BI P1. В Power BI Premium просмотр отчетов только для пользователей бесплатен, но разработчикам контента по-прежнему нужна лицензия Power BI Pro по цене 10 долларов США за пользователя в месяц.

В классическом лицензировании Power BI клиент для настольных ПК всегда бесплатный. Единственное, что стоит денег – это использование функций Pro в службе Power BI, и это стоит 10 долларов США за пользователя в месяц. Однако в этой модели, если в отчете используются функции Pro, ВСЕМ пользователям, в том числе и тем, которые просто хотят просматривать отчеты, понадобится лицензия Pro.

Теперь и Tableau чем-то похож на это, но есть некоторые нюансы. У Tableau также есть рабочий стол, но вы будете платить 35 долларов США за пользователя в месяц за персональную версию и 70 долларов США за пользователя в месяц за Pro версию. Если вы хотите публиковать и делиться отчетами через Tableau Online, то для этого потребуется еще 42 доллара США за пользователя в месяц. Если пользователи захотят иметь возможность просматривать или редактировать эти отчеты в Интернете, им также потребуется лицензия по цене 42 долл. США за пользователя в месяц.

Итак, давайте посмотрим на простой сценарий в рамках классической модели лицензирования Power BI и сравним его с Tableau. В этом сценарии мы ищем «переломный момент» в цене между Power BI и Tableau. Итак, если мы начнем с предположения о том, что организация желает создать модель, опубликовать и поделиться ею, и чтобы ее использовало определенное количество пользователей, только для чтения, как это выглядит?

Что ж, предположим, что нам нужна лицензия для настольного ПК и лицензия, чтобы иметь возможность обмениваться созданными отчетами. В мире Tableau это означает, что нам нужна лицензия Desktop Pro. Ее стоимость – 70 долларов США в месяц и лицензия Tableau Online по цене 42 доллара США в месяц. Используя простую математику, мы определяем, что это 112 долларов в месяц. С Power BI лицензия на настольный ПК бесплатна, и все, что нам нужно, это лицензия Pro за 10 долларов в месяц. Теперь добавляем 10 лицензий «только для чтения» по цене 42 долл. США на каждого пользователя в месяц с Tableau и 10 долл. США на пользователя в месяц для Power BI. Знаете, что? Простая математика говорит нам, что нет точки пересечения. Tableau будет всегда дороже, чем Power BI:

Приведенный выше сценарий сохраняется в Power BI classic до тех пор, пока общее количество пользователей не достигнет 550. Предположим, что соотношение потребителей данных и аналитиков 10/1. Имейте в виду, что цены Power BI всегда опережают цены Tableau.

Это точка безубыточности при использовании Premium.

Таким образом, если в вашей организации более 550 человек, вы почти наверняка захотите использовать Power BI Premium. Кроме того, после того, как вы приблизитесь к этому приблизительному размеру организации, цены Tableau станут еще менее привлекательными, поскольку лицензии «только для чтения» в Power BI Premium бесплатны, а в Tableau Online не так уж и бесплатны.

В наборе инструментов бизнес-аналитики Microsoft есть множество бесплатных альтернатив. Сюда входит использование бесплатного Power BI Desktop и простое размещение файлов в общей папке или в службах отчетов SQL Server. Или использование Power BI Desktop и лицензии Free Power BI, а также бесплатной функции публикации в Интернете. Кроме того, всегда есть Excel, у которого есть множество функциональных возможностей Power BI с PowerPivot.

Теперь, несмотря на всё сказанное, у меня есть смелые предположения относительно будущего лицензирования с Power BI. Есть одна вещь, которую я четко заметил в Power BI Premium. Это выделенная емкость, а не общая емкость общего сервиса Power BI. Меня не удивит, если Microsoft введет уровни между этими двумя классами обслуживания. Представьте, что у общей емкости меньше ограничений, чем у общего сервиса Power BI, но больше ограничений, чем у 100% выделенной емкости. Казалось бы, Microsoft может создать один или несколько уровней обслуживания, используя менее ограниченную общую емкость, которая будет оптимизирована для создания ценовых категорий, которые будут привлекательны для клиентов среднего размера, эффективно предоставляя им всю или большую часть функционала Premium. Несмотря на все сказанное, каков реальный стимул сделать это, когда вы уже получаете 20% стоимости или меньше от своего конкурента?

В конце концов, новая модель лицензирования является благом для крупных компаний и, на мой взгляд, в целом повышает ценность предложения Power BI. Рассмотрим организацию с 5000 активных пользователей BI. Расходы этой организации в соответствии со старой моделью лицензирования составят 50 000 долл. США (5 000 * 10 долл. США) в месяц или 600 000 долл. США в год. В соответствии с новой моделью лицензирования с 2 экземплярами P1 будет 15 000 долларов (500 * 10 + 2 * 5 000) в месяц или 180 000 долларов в год. При использовании Power BI Premium экономия затрат составляет 60% по сравнению с классическим лицензированием Power BI. И та же организация заплатит 245 000 долл. США (500 * 70 долл. США + 350 * 42 долл. США + 4500 * 42 долл. США) в месяц или 2 940 000 долл. США в год за Tableau.

Tableau или Power BI?

«Что вы предпочитаете, Tableau или Power BI

Я слышу такой вопрос все время. Буквально, каждый раз, когда упоминаю, что работаю с обоими инструментами.

Мой инстинктивный ответ всегда – «Tableau».

Хотя это и упрощение. Мой продуманный ответ должен быть таким: « Это от многого зависит».

Чем отличаются эти инструменты? Позвольте мне описать (точнее, нарисовать) варианты.

1. Tableau = творчество. С его помощью я могу создать фактически всё что хочу. Возможности здесь безграничны.

Power BI ограничивает вас. Он ограничивает ваше мышление типичными вещами. Да, здесь вы можете создавать собственные визуальные эффекты, но он намного сложнее, чем должен бы быть такой продукт.

2. Tableau позволяет исследовать данные. Я могу перетаскивать поля в панель инструментов, как угодно, визуализировать отношения между данными, отвечать на любые вопросы, которые появляются в моей голове. Кому не понравится сложная диаграмма, у которой вероятно есть какой-то смысл, правда вы пока не уверены в том, о чем она говорит. И вот как вы открываете неожиданные идеи.

Когда я работаю с Power BI, мне нужно начинать с конца. Мне нужно точно знать, какую диаграмму я хочу создать, прежде чем я смогу визуально исследовать данные. Да, вы можете утверждать, что существующие типы диаграмм предназначены для исследований, но это просто базовое профилирование. Да, я могу изменить свой тип диаграммы позже, но из-за жесткости Power BI все мы знаем, насколько сложно переключаться между представлениями. И опять же, я просто выбираю типы диаграмм из ограниченного количества вариантов, а не открываю что-то новое.

3. Вычисления Tableau – мощный инструмент табличных вычислений, у него есть кривая обучения, но как только вы освоите его, то сразу поймете в чем смысл. И главное – есть единый синтаксис для изучения.

Единый синтаксис в одном инструменте должен быть удобным, правда? Да, но не в мире Power BI. Вы можете прописать вычисления в DAX или Power Query. И это может быть так, так запутанно. Да, в конце концов вы выясняете, в чем заключается цель каждого из них, где и как вы должны писать различные типы вычислений. Но это не избавляет от необходимости постоянно переключать языки в одном инструменте.

И всегда есть НО.

4. Хотя Tableau – невероятно мощный инструмент визуализации, не пытайтесь с ним серьезно моделировать данные. Слияние источников данных в Tableau часто приводит к полному хаосу.

С Power BI мне намного удобнее делать любую интеграцию данных, чем с Tableau. Здесь ненамного больше инструментов, но я могу визуализировать модель данных намного лучше. И с Power Query (да, тот, на который я только что жаловался), я могу точно видеть все шаги, которые я сделал на этапе подготовки и упорядочивания данных, упорядоченный и гораздо более согласованный, чем в Tableau.

5. Что касается самих данных, я часто имею дело с запросами на работу по следующим направлениям:

«Это хорошие визуальные эффекты. Но смогу ли я также получить все данные из диаграммы в таблице Excel

Хотя я стараюсь постепенно отучать людей от мышления «дай мне все данные», мне приходится удовлетворять некоторые из подобных запросов, предоставляя возможность загрузить данные на информационной панели.

Откровенно говоря, возможность загрузки данных в Tableau не так уж и приятна. Загруженный файл CSV может быть корявым, со столбцами, которые не упорядочены логически и имеют странные заголовки.

Загрузка данных с помощью Power BI – это мечта. (Это просто мечта бухгалтера) Power BI дает прекрасную таблицу Excel, именно такую, как хотят люди.

6. Есть также некоторые визуальные аспекты, в которых Power BI показывает себя лучше.

Проблемы с разрешением экрана или что-то другое, могут сильно раздражать. Смещенные контейнеры, усеченные визуальные эффекты, уродливые полосы прокрутки – это действительно душераздирающий момент.

Такое редко случается со мной с Power BI. Опубликованные отчеты выглядят так же, как в версии для настольных ПК.

7. И на тему сумасшедших визуальных эффектов. Контейнеры Tableau отлично подходят для простоты компоновки, но их не так уж просто использовать. Почему у вложенных контейнеров свой собственный разум? Почему контейнерная иерархия превращается в такого страшного зверя, когда на самом деле все, чего я хочу, это создать простую иерархию элементов? И вы даже не можете выбрать контейнер на панели иерархии элементов и изменить его порядок?!

Power BI упрощает группирование, наложение и изменение порядка визуалов с помощью панели Выбора. Серьезно, это такая экономия времени и здравомыслия.

8. А для основы – скопируйте вставные текстовые поля, изображения, визуальные эффекты – почему, Tableau, почему бы вам не включить этот простой функционал, который есть во всех инструментах редактирования в качестве стандартного? Почему эта очевидная способность должна быть настолько запутанной? И пока мы здесь, Format Painter тоже хорош, знаю. Power BI, будучи продуктом от Microsoft, делает все таким простым, как и должно быть.

В основном оба инструмента идут хорошо и плохо. Что действительно определяет мои предпочтения, так это ценность, которую я придаю каждому из этих конкурирующих аспектов.

Для меня Tableau – это полная платформа визуализации, креативный инструмент. Это дает мне возможность создавать то, что я хочу. С другой стороны, Power BI – это инструмент отчетности. Он создает прекрасного вида бизнес-отчеты и информационные панели, если это ваше требование.

Оба великолепны в том, что делают, но то, что они делают, отличается.

Если требуются информационные панели и инструмент отчетности, интегрированный с Office 365, с привлекательными, но не очень креативными визуальными элементами, Power BI идеально подходит для этого. Но Tableau – это, что нужно, когда вы захотите предоставить конечным пользователям все возможности Power BI, но гораздо больше, чем это.

74 queries in 1,150 seconds