Практика бизнес-анализа для BI-систем

Хотите создавать познавательные, эффективные, наглядные визуальные данные? Не важно, или Вы новичок в визуализации данных или являетесь экспертом в ней, существует множество способов использования инструментов визуализации данных. Передовые методики относятся к презентации данных в визуальной форме заменяют «механические» инструменты на инструменты типа Qlik Sense, Tableau, QlikView, PowerBI и т.д..

При должном использовании особенностей визуализации, можно «взломать» интеллект конечного пользователя так, что он даже не узнает об этом. В пределах научного мира известна такая дисциплина как когнитивная психология. Она имеет дело с умственными процессами, такими как внимание, восприятие, созидание, мышление и т.д. Один из этих процессов является невероятно важным в визуализации данных – восприятие. Восприятие – процесс с помощью которого, человеческий мозг получает внешние стимуляторы из окружающей среды. Что касается нашего обсуждения, восприятие – процесс, с помощью которого мозг «видит» информацию на панели управления.

Восприятие, фактически, включает в себя подсознательные процессы визуализации. Существует очень ограниченное количество информации, которая обрабатывается таким способом. Такие понятия, как расположение, цвет (оттенки и насыщенность), расстановка, размер и форма обрабатываются без вмешательства сознательного внимания, известного как подпороговое внимание. Все остальные понятия не могут обрабатываться подпороговым вниманием. Например, текст и числа не могут быть обработаны подпороговым вниманием. Обработка всегда требует сознательной фокусировки.

В чем разница? Вообще-то разница есть. Если Вы используете возможности визуализации подпорогового внимания, Ваш конечный пользователь может обработать информацию за 40-50 миллисекунд, или до 200 миллисекунд на высоком уровне. Если Вы не используете возможностей визуализации подпорогового внимания, таких как перекрестные таблицы, понимание может занять значительно больше времени, это напрямую зависит от размера перекрестной таблицы.

Взгляните на изображение сверху, чем отличается форма и сколько Вам потребовалось времени на то чтобы это увидеть? Если Вы – среднестатистический человек, определение наклоненных форм заняло у вас 40-50 миллисекунд.

Теперь взгляните на это изображение. В чем отличие? И снова, идентификация красного элемента должна была занять около 40-50 миллисекунд.

Большинство непрофессиональных людей для высокой визуализации данных подпороговым вниманием будут использовать «интуицию». Последний вариант панели – единственный, где конечный пользователь сможет посмотреть и понять, что ему необходимо знать даже не касаясь мыши или кликая на каком-либо планшете.

Зачем лезть во все эти проблемы? Обработка подпороговым вниманием – нефизический процесс (эклектический, если точнее) внутри человеческого мозга, что означает, что он физически не изменяют мозг; в противовес ему – внимательная обработка, требующая физических изменений в синапсисе между нервными клетками. Для упрощения, поразмыслите над этой метафорой… обработка подпороговым вниманием – телефонный звонок, в противовес ей внимательная обработке требует, в первую очередь, построения телефонных линий, и только потом появится возможность совершить звонок. В этом и заключается огромная разница в сроках оперативности понимания визуализации конечными пользователями.

Желаете испытать свою визуализацию? Попросите незаинтересованного человека встать на два, три шага позади и не касаясь мыши или клавиатуры описать что он видит. Даже если он не знает предмет изучения, он должны быть в состоянии увидеть такие вещи, как «нарастание за последние несколько лет», или «один из продуктов продается лучше, чем остальные, но у него немного ниже показатель рентабельности». Новичок, будет в состоянии увидеть такие вещи на хорошо сконструированной панели управления. Это и должно быть вашей целью.

Передовые методики

Все это, направленно на определение того, ПОЧЕМУ передовые методики визуализации данных столь важны. Предположим теперь Вы поверили, вот краткий список передовых методик визуализации.

Необходимо иметь методологию/методику

Определите процесс, по которому будут получены требования к разработке, определите данные и запустите их. Только четко определенная методика обеспечит непрерывное улучшение качества и стабильное качество визуализации данных. С этой целью, мы используем методологию Dashboard Design & Development чтобы удостоверится, что все элементы, которые требуют высокоэффективной панели управления рассмотрены

Необходимо знать свою аудиторию

Не все конечные пользователи будут одинаково воспринимать одну и ту же информацию. Например, на панели управления по рентабельности, менеджер по продажам и руководитель финансовой службы будут иметь разное понимание рентабельности. Убедитесь, что Вы правильно ответили на вопросы с их точки зрения.

Необходимо определить результирующие действия

Каких возможных действий Вы ожидаете от ваших конечных пользователей после просмотра панели управления? Возможно даже действие «ничего», в случае показа панелью управления, что все функционирует. Например, если это – панель управления заводскими дефектами, оправданным было бы подумать о том, что конечный пользователь нуждается в переговорах с оператором, или осмотре механизма если скорость дефектообразования быстро увеличивается.

Необходимо классифицировать панель управления

Существует 3 типа панелей управления: операционная, административная и аналитическая. Необходимо знать, что собой представляет каждая из них, их общие характеристики и, соответственно классифицировать свою панель управления, как одну из трех. Это поможет направить исходное проектное решение. Вот краткое изложение определений каждого типа панелей управления:

• Операционная панель – систематично обновляемые ответы на поставленные вопросы или линия исследования, которая часто контролирует операционные решения в ответ на события, или ситуативно.
• Оперативная/административная – Высокий уровень визуализации вопросов или линий исследований, на которые, обычно, получают ответы в установленном, специфическом порядке и показывают имеющиеся KPI (основные показатели эффективности) в минимальной взаимосвязанной последовательности.
• Аналитическая – Высокоинтерактивная визуализация, предоставляющая различные подходы к исследованиям конкретной основной темы с учетом нескольких результатов визуализаций.

Необходимо внести ваши данные в профиль

Существует три типа данных: однозначные, порядковые и количественные. Различные возможности визуализации, лучше функционируют с различными типами данных. Например, диаграммы рассеивания, работают лучше при использовании двух элементов количественных данных, в свою очередь, линейные диаграммы работают наилучшим образом с однозначными данными и наоборот, для линейной диаграммы – выбор однозначных (непорядковых) данных неудачен настолько, насколько линейные диаграммы подразумевают под собой непрерывность. Убедитесь, в правильности выбранных данных для используемой визуализации. Вот краткое изложение различий между всеми типами данных:

• Однозначные – соответствующие между собой данные, такие как: Северная Америка, Европа и Азия.
• Порядковые – соответствующие между собой данные с логической последовательностью: золото, серебро и бронза.
• Количественные – Данные относительно которых можно ответить на вопрос «сколько» чего-либо имеется: $1 миллионов в продажах, 20°С, 150 дефектов.

Необходимо корректно использовать особенности визуализации

Существует иерархия эффективности особенностей визуализации, основанная на типах данных. Необходимо знать и использовать ее. Она включает не только предпочтения какого-либо отдельного менеджера по продукту, она основана на десятках лет точных научных исследований, научных работ и физиологических измерений (например, ПЭТ (позитронно-магнитная томография) и фМРТ сканирования мозга).

Применяйте иерархию эффективности по типу данных во избежание ошибок в использовании особенностей визуализации. Например, применение дискретности оттенков к категории данных является типичной ошибкой визуализаторов. Вот и заключительное слово об эффективности визуальных принципов, основанных на типах данных…

Итерационная разработка

Не стоит дожидаться 100% понимания Ваших требований. Визуализация требует понимания визуальной концепции вашими конечными пользователями, которые должны воспринимать и быть в состоянии определить свои потребности в визуализации. Крайне сложным является определение необходимости выполнения, поэтому не стоит ждать, стоит попробовать и выяснить существует ли 100% согласие между вами и конечным пользователем. Определите совокупность требований и приступайте к разработке коррективов концепции и прототипов, извлекайте комментарии из интерактивных параметров, а также получайте свои визуализации путем непосредственного взаимодействия с конечным пользователем. Это позволит избежать «аналитического паралича», который имеет тенденции проявляться при использовании устаревших подходов в управлении проектами.

Заключение

И так, что мы имеем. Короткая характеристика передовых методик визуализации данных. Существует еще множество полезной информации по этой теме, но ее описание уже приведет к созданию подробного доклада, а не блога. На самом деле, BI Consult предоставляет двухдневный курс по передовым методикам визуализации данных и разработке оптимальной панели управления, так что, подобный короткий блог всего лишь предоставляет часть информации.

Надеемся, Вы извлекли пользу из данного блога, и получили достаточное количество информации для начала работы.

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!