6 вопросов, которые следует задать при начале проекта, основанного на данных

От простых дашбордов до сложных B2B-продуктов — проекты визуализации данных часто могут содержать детали, которые вы хотели бы определить пораньше на своем пути. Вот краткое изложение вопросов, с которыми мы сталкивались в своей работе.

1. Что эти данные на самом деле означают?

Не стоит недооценивать влияние отдельных людей или групп, работающих замкнуто. То, что логично для вас и вашей команды, может быть не всем очевидно. Четкое определение того, что означает каждый фрагмент данных, является ключевым для всех участников проекта. Это также сократит усилия разработчиков по уточнению и поиску данных в дальнейшем. Что это за формат? Сравниваются ли эти данные с другими? Существуют ли какие-либо пороговые значения, которые вызывают специальное форматирование или оповещение? Какая тут бизнес-логика? Как она рассчитывается?

2. Откуда берутся данные?

Если вы извлекаете данные из нескольких источников, некоторые из них, вероятно, будут более сложными для извлечения, чем другие, и они не всегда будут приоритетными в вашем проекте. Важно с самого начала определить, откуда берутся данные, чтобы помочь разработчикам лучше понять, что их проекты могут отображать, а также помочь им найти источники для извлечения данных.

3. Как рассчитываются данные на сегодняшний день?

Если некоторые данные могут быть легко извлечены из системы, некоторые могут потребовать от вас агрегирования различных показателей. Этот расчет часто использует несколько источников данных, которые требуют долгих часов или даже дней ручной работы для кого-то, чтобы создать отчет и анализ. Важно понимать текущие трудности и возможности, чтобы фактически автоматически генерировать данные. Таким образом, вы можете решить, можно ли решить эту проблему в рамках проекта.

4. Как часто обновляются данные?

Люди много говорят о живых данных, но что это на самом деле означает? Новые данные каждую секунду? Каждую минуту? Час? Еще? Существуют различные параметры, которые могут влиять на скорость обновления ваших данных. Важно знать частоту обновления различных источников, чтобы можно было оценить качество и точность данных, с которыми вы работаете. Также важно помнить об этом при разработке и рассмотрении неактивных состояний, уведомлений о наличии новых данных или просто индикатора времени последнего обновления.

5. Кто является аудиторией и на какие цели будут работать эти данные?

При рассмотрении вопроса о том, какой формат будет наиболее полезен для отображения данных, вам необходимо понять, кто будет потреблять эти данные в первую очередь. Они кто, новички? Эксперты? Где и когда они смотрят на данные? Какие действия они предпринимают в результате? А если у вас разные группы пользователей, то есть ли у них одинаковые требования? Ответы на эти вопросы будут влиять на степень сложности отображения данных.

6. Пользователь уже работал с пакетами визуализации данных?

Важно знать, были ли уже попытки визуализации данных, каков текущий вид отчетов, чтобы вы понимали потенциальные ограничения. Возможно, вы не захотите делать инструмент, который не подходит для выполнения этой работы, или ухудшить текущее состояние отчетов, их читаемость и нагрузку, которые являются ключевыми при проектировании с использованием данных.

Комментирование и размещение ссылок запрещено.

Комментарии закрыты.

59 queries in 0,401 seconds