Teadlase juhend Dashboard kohta

Kasutaja nõuded

Esialgne briifing võib olla üks olulisemaid samme, et vältida eksimist kõigis võimalustes ja tegelikult vähendada keerukust oma dashboard´iga. Kui keskenduda ainult meeldiva graafika ja interaktiivse kasutajaliidese loomisele, võib see aidata kasutajatele muljet avaldada, kuid kui teie dashboard´il puudub funktsionaalsus, on see ebaefektiivne ja tõenäoliselt ei kasutata seda regulaarselt. Seepärast peaksite mõtlemist alustama oma dashboard´i eesmärgist ja vastavatest kasutajate nõuetest. Kui olete need punktid selgeks teinud, on teie dashboard´i kujundus enam-vähem paigas.

Kuigi on palju viise, kuidas torti viilutada, toimivad meie kogemuse põhjal järgmised neli juhtivat küsimust nõuete selgitamiseks üsna hästi:

Kes on teie dashboard kasutajad? Kui tihti nad seda kasutavad, millised on nende igapäevased rutiinid, milliseid eesmärke nad püüavad saavutada ja milliseid otsuseid nad selle teabe põhjal teevad? Pidage meeles, et dashboard peaks alati kellegi elu lihtsamaks tegema – seetõttu on kasutaja esikohal.
Millised on nende individuaalsed nõuded? Kas teie dashboard peab sisaldama erinevaid kasutaja rolle ja kuidas need erinevad? Millised on igaühe jaoks õiged õigused andmetele juurdepääsuks, nende analüüsimiseks ja eksportimiseks?
Milline teave on kasutajate jaoks oluline? Millised on asjakohased põhinäitajad iga teie kasutajarühma jaoks? Milliseid muid andmeallikaid on vaja kaasata, et neid põhinäitajaid kontekstualiseerida (nt CRM, ERP, …)?
Milline on ettevõtte strateegia? Kuidas aitab dashboard kasutajatel keskenduda õigetele asjadele ja viia oma tegevused vastavusse üldiste eesmärkidega?

Kasutaja rollid ja neile vastav dashboard

Nüüd, kui teil on ülevaade üldistest nõuetest, vaatame lähemalt tüüpilisi kasutaja rolle ja neile vastavaid dashboard´e. Järgmised kategooriad võivad aidata teil suurendada oma dashboard´i fookust.

Operatiivseid dashboard´e kasutavad operatiivmeeskonnad igapäevaselt. Neid on vaja teadlike otsuste tegemiseks ja väga sageli töötavad nad reaalajas andmete alusel. Nende analüütiline võimekus on piiratud, nad rõhutavad ainult kõige olulisemaid põhinäitajaid, et hoida äri käimas. Näiteks võiks olla dashboard, kus reklaamijad saavad reaalajas kontrollida oma reklaami sihtrühma sobivust ja vastavalt sellele kampaaniat optimeerida. Kuna andmed edastatakse reaalajas, on operaatoritel otsene tagasiside oma tegevusele.

Kõige sagedamini kasutavad analüütilisi armatuurtahvleidteadlased või ärianalüütikud. Analüütilise dashboard´i põhirõhk ei ole mitte kohene tegutsemine, vaid pigem andmete uurimine, võimaluste tuvastamine või probleemide uurimine. Väga sageli sisaldavad aluseks olevad andmed palju erinevaid muutujaid, kuid neid ei uuendata liiga tihti. Sellised dashboard´id võimaldavad kasutajatel leida andmetest mustreid, suundumusi ja anomaaliaid ning on seetõttu varustatud interaktiivsete statistiliste funktsioonidega. Kui olete leidnud asjakohaseid teadmisi, võimaldavad need dashboard´id teil oma järeldusi teistega jagada (nt eksportides neid). Neid dashboard´e kasutatakse kõige sagedamini suurtes projektides, eriti rahvusvahelistes või jälgimisuuringutes.

Strateegilisi dashboard´e kasutab tavaliselt üldjuhtkond, et jälgida üldiste ärieesmärkide saavutamist. Need ei pea tingimata töötama reaalajas, kuid peaksid andma tervikliku ülevaate kõigist asjakohastest ärivaldkondadest. Seetõttu hõlmavad nad tavaliselt erinevaid andmeallikaid, mis hõlmavad kõiki vaatenurki, nt CRM-andmed, klientide ja töötajate rahulolu, finantsandmed jne. Eriti filiaalide ja tütarettevõtetega ettevõtete puhul võimaldavad strateegilised dashboard´id võrrelda üksikuid kasumikeskusi üldise äritegevuse tulemuslikkusega ning anda erinevatele kasutajatele individuaalsed juurdepääsutasandid ja võrdlusnäitajad (nt üldjuhtkond, piirkondlikud juhid, kaupluste juhid).

Need kategooriad ei ole muidugi kivisse raiutud. On palju juhtumeid, kus erinevate lähenemisviiside kombinatsioon on täiesti mõistlik. Pigem tuleks neid vaadelda kui kasulikku vahendit, mis aitab paremini mõista teie konkreetse juhtumi nõudeid.

Asjakohased andmeallikad

Räägime korraks andmeallikast (andmeallikatest). Dashboard´id võivad töötada igat liiki andmetega. Kõige tavalisemal juhul on tegemist struktureeritud andmetega (nt kvantitatiivsetest uuringutest), kuid need võivad sisaldada ka struktureerimata andmeid, mida on eelnevalt töödeldud (nt kvalitatiivsetest veebipäevikutest). Meie dashboard lahendus võimaldab teil teostada andmete ettevalmistamise tüüpilisi protseduure, nagu kodeerimine, tekstianalüüs või kaalumine.

Oluline on kaaluda, kui tihti andmeallikat uuendatakse. Ad hoc uuringute puhul võib andmed üles laadida manuaalselt dashboard käivitamisel. Jälgimisuuringute puhul on vaja korduvaid ajakohastusi. Automaatne FTP või automaatne faililugeja võib sellistel juhtudel toimida. Mõned dashboard´id võivad nõuda andmeid ka reaalajas. Seda saab teha otse API kaudu.

Lõpuks saab erinevaid andmeallikaid kombineerida ühes dashboard´is. Me nägime juba, et mõned dashboard´id võivad vajada rohkem kui ühte andmeallikat, et kogu asjakohane teave oleks ühes kohas. Seda on võimalik saavutada nii, et ühel ekraanil näidatakse erinevatest andmeallikatest pärit teavet, ilma et andmeid integreeritaks (nt klientide rahulolu töötajate rahulolu kõrval), aga ka andmeallikate ühendamisega ühise muutuja kaudu (nt jäätise müük ja ilmastikuandmed erinevatel ajahetkedel).

Kui olete koostanud ülevaate kõigist asjakohastest andmeallikatest ja olemasolevatest muutujatest, peate alustama tööd oma dashboard teabehierarhia loomisega.

Teabehierarhia

Nagu öeldud, aitavad dashboard´id vähendada kogu olemasoleva teabe keerukust. Seetõttu peaksid dashboard´id alati võimaldama kasutajatel keskenduda küsimuse kõige olulisematele aspektidele. Dashboard´ide kujundamise peamine põhimõte on teha see kasutajate jaoks võimalikult lihtsaks.

See toob meid psühholoogilise aluspõhimõtte juurde, mida peame dashboard´ide kujundamisel silmas pidama: Kui korraga näidatakse liiga palju teavet, võib teabe hulk ja keerukus kasutaja ülekoormata ja tegelikult takistada otsuste tegemist. Seda nähtust nimetatakse analüüsiparalüüsiks.

Soovime tutvustada kaks põhilist tehnikat, mis aitavad kasutajatel keskenduda. Esimene neist pärineb ajakirjandusest ja on tuntud kui ümberpööratud püramiid või BLUF (bottom line up front): püüdke edastada kõige märkimisväärsem teave alguses, jätkake oluliste üksikasjade või suundumustega ning pange üldine taustteave ja muud üksikasjad oma dashboard´i “peenesse trükki”.

Teine tehnika pärineb UX-disainist ja on tuntud kui “progressiivne avalikustamine”. Ärge näidake kõike korraga, vaid kasutage interaktiivseid elemente, et juhatada kasutajat oma andmetes, näiteks visuaalsete hierarhiate, vahekaartide, akordionide või filtrite abil. Alustage kõige olulisemate leidudega esimesel kuvamisel, hoidke mittevajalikud leiud võimalikult kaua varjatud ja paljastage need üksikasjad järk-järgult järgmistel kuvamistel. See aitab kasutajatel keskenduda ühele asjale korraga, omades samas juurdepääsu kogu teabele.

Seda silmas pidades peaksite lähenema andmetele, mida soovite oma dashboard´il visualiseerida. Püüdke asetada üks mõõdik kasutaja tähelepanu keskmesse (nt üldine kliendi rahulolu) ja muuta kõik teised mõõdikud sellega seostatavaks. Millised on teie peamiste mõõdikute tegurid (nt rahulolu hinnaga, kvaliteediga, …)? Kuidas erinevad teie kliendisegmendid (nt demograafilised näitajad)? Kuidas see näitaja aja jooksul muutub?

Teabehierarhia kehtestamine aitab teil määratleda oma dashboard´i sisukaarti ja seda, milliseid visuaalseid elemente ja funktsioone on vaja igal ekraanil asjakohase teabe edastamiseks.

Andmete visualiseerimine

Põhjus, miks visualiseerimine on viimasel ajal nii populaarseks saanud, on see, et see muudab abstraktsed ja keerulised andmed käegakatsutavaks ja seostatavaks kogemuseks. Jällegi on nende üldine eesmärk kasutaja jaoks lihtsamaks muutmine. Mõned lihtsad kujunduspõhimõtted võivad aidata muuta teie andmed veelgi seeditavamaks. Vaatame neid.

Väga sageli on dashboardid´e kujundamisel oluline, et need oleksid visuaalselt võimalikult atraktiivsed. Üldiselt ei ole selles midagi halba, sest see võib aidata kasutajaid motiveerida teie dashboard´i regulaarselt kasutama. Kõik graafikud peavad siiski edastama asjakohast teavet ja kujundusotsus ei tohiks kunagi takistada andmete edukat edastamist. See põhimõte on üldtuntud kui “vorm järgib funktsiooni”.

Näide: võib olla ahvatlev rühmitada mitu ringdiagrammi üksteise kõrvale, sest nende visuaalne sarnasus loob ühtse väljanägemise. Ja tegelikult oleks see mõistlik kujundusotsus, kui kõik muutujad sisaldaksid ainult mõnda omadust. Siiski kannatab diagrammi loetavus seda enam, mida rohkem väärtusi see sisaldab. On raskem tuvastada režiimi ja võrrelda üksikute väärtuste suhtelist sagedust omavahel. Sellisel juhul oleks tõenäoliselt parem valida teine diagrammitüüp, et tõhusamalt suhelda.

Kõigi ebavajalike kujunduselementide eemaldamine aitab kasutajal paremini keskenduda asjakohastele andmetele. Seda põhimõtet tuntakse andmete visualiseerijate seas kui kõrget andme-ink-suhet (high data-ink-ratio ). See mõiste võib esialgu tunduda veidi abstraktne, kuid see võimaldab teil hinnata, kui selge ja lihtne on teie armatuurlaua kujundus tegelikult. Kui te mõtlete oma visualiseerimise kõigi pikslite peale, siis peaks tegelike andmete kuvamiseks vajalike pikslite hulk (andmemustrid: jooned, alad, teljed, andmemärgised) olema suurem kui nende pikslite hulk, mida ei ole andmete kuvamiseks vaja (mitte-andmemustrid: taustavõrgustiku jooned, 3D-efektid, varjud, üleliigsed märgised). See vähendab häirivate kujunduselementide hulka ja aitab kasutajal paremini keskenduda.

Meie viimane soovitus paremate dashboard´ide kujundamiseks on: ärge unustage kasutajat. Paljud teie dashboard´i kasutajad tuginevad ainult armatuurlaua pakutavale teabele, ilma et neil oleks kedagi, kes annaks juhiseid ülevaate tõlgendamiseks ja kontekstualiseerimiseks. Seetõttu võivad mõned kõige asjakohasemad elemendid olla tegelikult sõnalised kirjeldused, mis aitavad kasutajatel teavet kontekstualiseerida:

• Kasutage pealkirju, selgitusi või muutujate määratlusi.
• Andke oma numbritele võimalikult palju (äri)konteksti.
• Olge muutujate ja põhinäitajate nimetamisel järjepidev, et kõrvaldada segaduse allikas.

Dashboard hooldamine

Viimane, kuid mitte vähem tähtis, ärge jätke oma dashboard´i, kui see on valmis. Te peaksite planeerima regulaarset läbivaatamist. Paljudel juhtudel tuleb teie dashboard´i taga olevaid andmeid aja jooksul niikuinii ajakohastada. See oleks ka hea hetk, et optimeerida mõningaid selle funktsioone. Koguda tagasisidet dashboard´i kasutajatelt, et näha, mis on nende jaoks kasulik ja mida saab parandada. Nii saate oma dashboard´i ärilist mõju veelgi suurendada.

Lõppkokkuvõte

Me usume, et arusaamade edastamisel peaksid olema samad kvaliteedistandardid kui andmete kogumisel. Pea meeles neid olulisi samme, et oma dashboard´iga alustada:

1. Alustage oma dashboard´i eesmärgist ja vastavatest kasutajanõuetest.
2. Kasutage oma dashboard´il asjakohaseid andmeallikaid
3. Tehke see kasutajate jaoks võimalikult lihtsaks ja juhatage neid oma andmete kaudu.
4. Teabehierarhia kehtestamine
5. Kasutage lihtsaid andmete visualiseerimisi, et muuta oma andmed paremini seeditavaks.
6. Hoidke oma dashboard´i ajakohasena ja asjakohasena

Loodame, et see suunis on teile kasulik. Nagu alati, on kõikidel reeglitel erandeid, kuid on kasulik, kui meil on käepärast mõned üldised põhimõtted, mis suunavad ja parandavad meie praktikat. Seevastu loodame, et nõustute meiega, et hea visualiseerimine ei saa korvata andmete kehva kvaliteeti.