Smb toolkit: как правильно выбрать визуализацию данных

Таблицы были опорой в бизнесе так долго, что некоторым людям было трудно их отпустить. Тем не менее, большинство компаний сегодня преодолели мимолетную ностальгию в пользу более мощных инструментов бизнес-аналитики (BI) самообслуживания. Существует множество причин, по которым эти инструменты превосходят электронные таблицы, но наиболее очевидной является возможность легко создавать эффективные и убедительные визуализации данных. Этот один фактор значительно перевешивает любой аргумент в поддержку электронных таблиц по одной простой причине: человеческий мозг поглощает и обрабатывает визуальное представление информации быстрее и лучше, чем цифры.

Эта человеческая склонность к картинкам над числами далека от недавнего открытия. История показывает нам, что концепция была успешно проверена с течением времени, от ранних наскальных рисунков до современных универсальных дорожных знаков, признанных во всем мире независимо от языка. Один взгляд на графические сообщения и информацию понятен независимо от вашего языкового или математического уровня. Современные визуализации данных выводят эту мощную коммуникационную среду на совершенно новый уровень, внедряя богатые диаграммы и графики, созданные с использованием богатых данных.

Однако выбор правильной визуализации данных - это не просто выбор круговой диаграммы над гистограммой или точечной диаграммой. Это не так просто, как выбрать традиционную визуализацию перед авангардом, как изображения в 3D виртуальной реальности (VR). В игре гораздо больше, чем личный вкус и предпочтения.

Каждый элемент визуализации передает часть общего сообщения. От выбора цвета и соотношения чернил до самих данных (и всех слоев, в которые вы можете углубиться), визуализации данных представляют собой одно обманчиво простое представление сложных, основанных на данных бизнес-представлений.

Так какую визуализацию выбрать? В конечном счете, выбор за вами - определить визуальное представление, которое наилучшим образом соответствует сообщению, которое вы пытаетесь отправить, с данными, которые вы представляете. Вот то, что вам нужно знать, чтобы принять обоснованное и стратегическое решение.

Типы визуализаций

Я не буду утомлять вас повторением всех проверенных на практике. Если вы работали в течение какого-то значительного периода времени или работали с данными, помимо простого ввода их в программное обеспечение, то вы уже знакомы с традиционными формами визуализации: круговыми диаграммами, гистограммами, линейными диаграммами, точечными диаграммами и картами с символы. Они, помимо других графических представлений, как правило, организованы двумя или тремя функциями, включая время, количество единиц и затраты или продажи.

В этой группе визуализаций нет ничего плохого. Они долгое время использовались по уважительной причине: они работают.

Действительно, их очень знакомство означает, что ваша аудитория не должна останавливаться и выяснять форму, прежде чем они смогут понять сообщение. Это именно то, что вы хотите, чтобы произошло. Так почему бы тебе не остановиться и не выбрать один из них? Или, как вариант во многих приложениях BI, позвольте программному обеспечению выбрать одно для вас?

Потому что не каждый аналитический результат может или должен быть выражен в такой упрощенной передаче. Светофор уменьшен до трех функций, потому что есть только три сообщения: идти, замедляться и останавливаться. Если вы хотите сказать что-то еще, то вам нужно добавить еще один визуал. Возможно, надпись «Нет правого поворота на красном» или, возможно, вы добавите еще один светофор только для полосы разворота. В сводных панелях и отчетах все эти добавленные визуальные элементы могут накапливаться, и к тому времени, когда ваша аудитория доберется до конца кучи, они уже забыли, как эта информация относится к первому или другому визуальному элементу в куче. Это не эффективно и не поучительно. Кроме того, использование слишком большого количества визуализаций может вызвать усталость пользователя. Сообщение потеряно в разуме, который блуждает.

В любом случае, вы уже знаете эти визуализации. Давайте двигаться дальше и рассмотрим новые формы.

'Twixt и' Tween

Этот класс визуализаций отображает больше функций, чем традиционная группа, но в сообщении, как правило, есть одна направленность. Например, рассмотрим «облако слов». Эта визуализация измеряет много слов по отношению друг к другу, поэтому каждое слово изображается в размерах пропорционально его использованию по сравнению с другими словами. Цвета могут использоваться для отображения подгрупп в группе или другой информации, или просто для упрощения просмотра отдельных размеров слов с первого взгляда.

Когда можно было бы использовать визуализацию облака слов? Существует несколько вариантов использования, в том числе настроение клиента / пользователя в социальных сетях, обострение и / или устранение проблем клиентов в колл-центрах, запросы клиентов по конкретным продуктам, продажи продуктов и другие случаи. Другие примеры этого типа часто встречаются в инфографике, поскольку они изображают данные, основанные на теме.

Дружественные поставщику, но непривлекательные

Затем есть визуализации, которые поставщики BI с гордостью предлагают, но мало кто из покупателей и пользователей понимает. Но подождите, вы могли бы сказать. Если я не могу посмотреть на визуализацию и сказать, как она работает, то как моя аудитория может понять, о чем им говорят данные?

Это правда, что иногда визуализация содержит информацию, но не доставляет ее. Возьмем, к примеру, «Звездную ночь» Винсента Ван Гога, которую он написал в 1889 году. Знаковая работа точно изображает турбулентность ветра, но ни один математик или ученый не признал это понимание до столетия спустя. Разговор о не доставке информации.

«Ученые веками боролись за то, чтобы описать турбулентный поток - говорят, что некоторые считают проблему более сложной, чем квантовая механика», - говорится в отчете Nature. «В нескольких работах Ван Гога показано масштабирование Колмогорова по распределению вероятности их яркости. На первый взгляд, этот паттерн можно рассматривать как вихри разных размеров, включая как большие завихрения, так и крошечные вихри, созданные кистью».

Хотя успех любой визуализации зависит, по крайней мере частично, от точки зрения и знаний зрителя, иногда информация настолько сложна, что требует более сложной и точной визуализации. В противном случае информация теряется при транспортировке или переводе.

Некоторые поставщики BI предлагают такой уровень сложности в своих палитрах визуализации. Диаграмма Санки, которая очень полезна для описания потока информации в наборе данных, является одним из примеров.

«Например, эта визуализация может показать процесс, посредством которого банковский клиент переводит деньги, измеряя денежный поток на транзакцию. Диаграммы Санки полезны в любое время, когда вы хотите показать поток информации на разных этапах процесса», - объяснила Дафни Тан, Менеджер по маркетингу продуктов в MicroStrategy, которая создала визуализацию Sankey Diagram ниже.

Может потребоваться некоторое усилие, чтобы научить вашу аудиторию, как читать некоторые из более сложных визуализаций. Тем не менее, это того стоит, если вам нужно регулярно передавать больше, чем обобщенную информацию, и не хотите тянуть Ван Гога. Однако вы найдете множество аудиторий, уже знакомых с этими более точными показателями и представлениями данных, включая статистиков, инженеров и многих специалистов, работающих в области наук.

Вот краткое описание некоторых визуализаций в этой категории, которые стоит рассмотреть, и где вы бы хотели их использовать:

1. Дуговые диаграммы: эти диаграммы уникально способны представлять сложные шаблоны в строковых данных, то есть последовательности, которые также часто содержат повторяющиеся подпоследовательности. Подумайте о ДНК и потоковых данных из Интернета вещей (IoT). Более подробную информацию о дуговых диаграммах вы найдете в этом документе IBM Research.

2. Sunburst Chart: также называемые многоуровневыми круговыми диаграммами, они в основном используются для визуализации иерархических данных с использованием концентрических окружностей. Вы можете создать их в Microsoft Excel, например. Ниже приведен пример:

3. Streamgraph: Microsoft и GitHub описывают потоковый график как «диаграмму с накоплением областей с плавной интерполяцией, часто используемую для отображения значений во времени». На этом графике формируется плавная органическая форма, и результат может быть как требовательным, так и раздражающим. Тем не менее, он имеет очень правильное применение, такое как отображение больших объемов данных, чтобы находить тренды и закономерности с течением времени в широком диапазоне категорий. Да, это визуализация с открытым исходным кодом, поэтому вы можете получить ее в магазине Microsoft Office или на GitHub.

4. Гиперболическое дерево. Также называемое гипертеревом, эта визуализация навеяна гиперболической геометрией и представляет собой способ нарисовать очень большое дерево в ограниченном пространстве, избегая при этом создания пузырька. Вы помещаете все на диск, а не на плоскую плоскость, так что ветви дальше кажутся меньше. Но вы можете перетащить их к себе, делая их больше и проще для изучения. Гиперболические деревья отображают большую информацию с подробностями и контекстом в одном представлении (в отличие от разбивки на страницы или иного вызова и отображения гранулярных деталей в другом представлении).

Визуализации возникли из новых технологий

Сегодня существует так много различных типов визуализаций, что вы можете ожидать, что все мыслимые средства визуального отображения данных уже доступны. Увы нет. Новые технологии и варианты использования неизбежно порождают и новые формы визуализации.

Системы дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR) сразу же приходят на ум. Поставщики BI уже работают над уникальными визуализациями для этих систем. Одним из примеров является новая система визуализации данных Vantage Data Center в 3D-виртуальной виртуальной системе с поддержкой виртуальной реальности. Это выглядит так:

«Мы впервые запустили платформу concept3D в мае 2017 года, чтобы помочь нам продвигать наш новый центр обработки данных в Санта-Кларе, который в то время находился в стадии строительства. Платформа невероятна, когда вы пытаетесь продать здание, которое не существует "сказал Стив Лим, вице-президент и руководитель отдела маркетинга в центрах обработки данных Vantage.

Данные отображаются в виде наложения на экране в VR, но одно только это место было бы слишком ограничивающим.

«В ближайшей перспективе мы ожидаем, что большинство наших клиентов и сотрудников будут использовать систему без виртуальной реальности на своем настольном компьютере или мобильном устройстве. Впервые это впечатляет, и есть большой потенциал того, как эта система может помочь нам в работе и доступе к реальному -время данные из любой точки мира ", добавил Лим.

Выберите в соответствии с заданием

Каждый тип визуализации создается для конкретной аналитической задачи, такой как распределение, композиция, отношения или сравнение. Убедитесь, что вы понимаете каждую задачу и выбираете визуализации соответственно. Например, понимание продаж продукта в праздничные дни, такие как Рождество, является исследованием отношений. Хорошие варианты визуализации для этого были бы точечными диаграммами, облаками слов и диаграммами Венна.

Понимание того, лучше ли продаются пальто или шины, является сравнительным описанием. Гистограммы, круговые диаграммы, диаграммы маркеров и линейные диаграммы являются хорошим выбором здесь. Отображение доли рынка и конкурентный анализ - это сложная задача. Рассмотрите сложенные гистограммы / гистограммы, круговые диаграммы, водопад или любую из древовидных карт, в зависимости от того, сколько информации в контексте вам нужно отобразить.

Задачи распространения включают в себя понимание того, какие типы товаров отправляются в какие магазины и / или хранятся на каких складах, а также визуализацию распределения ресурсов правительствами по различным демографическим показателям. Хороший выбор визуализации включает в себя гистограммы, графики полос и диаграммы.

«В этом случае нам нужен вид, в котором мы можем видеть все данные одновременно и пытаться найти диапазон значений, форм или выбросов», - объясняет Патрик Лундбальд, Адвокат по визуализации в BI и компании-разработчике визуализации Qlik.

Контрольный список для выбора визуализации

1. Знайте свою аудиторию: выберите визуализацию, которую ваша аудитория, скорее всего, найдет привлекательной и привлекательной. Так что, если смешные хот-доги в инфографике изображают ваши продажи продавцов тротуара лучше всего, пойти на это. Но не экономьте на информации, если вы передаете ее аудитории, обладающей знаниями в области статистики, данных, инженерии и других профессиональных навыков. Выберите визуализацию, которая предоставит детали и контекст, в которых они нуждаются, чтобы воздействовать на информацию, без необходимости разбираться с бесконечной кучей связанных визуализаций.

2. Сделайте ясность вашим главным приоритетом: будьте ясны и будьте лаконичны, даже с очень подробной и сложной информацией. Ваша цель состоит в том, чтобы создавать легко читаемые визуализации, даже если контент не является чем-то другим.

3. Обратите внимание на каждую деталь. Таким образом, вы хотите, чтобы гистограмма в этом приложении BI передавала эту часть информации. Но правильно ли столбцы связаны друг с другом или шкала выключена? Детали имеют значение. Все в каждой визуализации рассказывает историю. Убедитесь, что вы рассказываете историю, которую хотели рассказать.

4. Запланируйте предотвращение усталости пользователя. Слишком много визуализаций утомляют зрителя, равно как и незнакомые изображения или слишком сложную графику. Предоставьте информацию в точном и коротком повествовании, чтобы зрители были постоянно вовлечены и помнили то, что узнали. Ограничьте количество визуализаций в информационных панелях и отчетах.

5. Тестовые формы визуализации. Визуализации похожи на шутки. Если вам нужно их объяснить, значит, вы потерпели неудачу. Он должен быть в состоянии передать информацию с минимальным текстом. Прежде чем вы начнете регулярно использовать визуализацию, протестируйте ее на людях, не близких к предмету. Выберите людей, которые должны найти информацию в визуализации, а не тех, кто ее уже знает. Они просвещены или смущены? Если вы запутались, выберите другую форму визуализации или подготовьтесь к обучению своей аудитории.

«Если это не специальная информация, требующая глубоких знаний в области искусственного интеллекта, блокчейнов, петехиального кровоизлияния или квантовой физики, визуализация лучше всего подходит читателю, когда ее можно интерпретировать самостоятельно, а не только в контексте статьи», - сказал Марк Николсон, вице-президент по маркетингу и развитию бизнеса в компании NiceJob, компании, занимающейся созданием репутации в социальных сетях и клиентах

6. Помните Ван Гога: сложная информация может быть потеряна в обманчиво простом описании. Поэтому простая визуализация может быть неправильным выбором. Сосредоточьтесь на передаче информации, это важная вещь. Кроме того, Ван Гог учил нас, что цвета не являются единственным или даже лучшим способом быстрой передачи информации. «Великолепная кисть Ван Гога использовала свойство, известное как яркость, мера относительной яркости между различными точками. Глаз более чувствителен к изменению яркости, чем к изменению цвета, что означает, что мы реагируем на изменения яркости быстрее, чем цвета, сообщает NPR. Используйте различные уровни яркости, а также цвета, чтобы выделить информацию или показать движение.

7. Изучите визуализации новых поставщиков: попросите учебники, примеры и другую информацию о любых визуализациях, предлагаемых поставщиком, которые вы не понимаете. Лучше учиться на работе, чем придерживаться визуализаций, которые вы уже знаете. Почему? Потому что технология меняется, и, как это происходит, появятся еще более новые формы визуализации. Это как никогда не обновлять и не обновлять свой телефон. Рано или поздно вы не сможете ни с кем связаться.

8. Иногда лучше автоматизировать: некоторые поставщики BI много думают о своей функции автоматической визуализации. Один пример, который приходит на ум, - это Salesforce Einstein Analytics. Компания имеет многолетний опыт анализа клиентов, продаж и маркетинга, начиная с ранних дней управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Их автоматизированные визуализации отражают этот опыт. Таким образом, если вы ежедневно пользуетесь данными о продажах и данных о клиентах, полагаться на Einstein для обработки визуализаций - это разумное и практичное решение. Нет причин изобретать велосипед.

9. Рассмотрите Повествование: Выберите визуализации, которые улучшают ваше повествование, которые рассказывают историю. В противном случае вы вернетесь к изображению цифр, и ваши коллеги по бизнесу или начальник не будут также собирать и хранить информацию. Убедитесь, что представления находятся в контексте, используйте правильные меры (например, абсолютные значения и относительные) и проверьте масштаб. Используйте цвета, чтобы выделить важные моменты, но ограничьте количество используемых цветов. Сама визуализация не должна быть в центре внимания зрителя, а содержание должно быть.

10. Помните о своей задаче: помните, что визуализации предназначены для определенных задач, и используйте их соответствующим образом. Однако простое почти всегда лучше сложного. Цель состоит в том, чтобы найти лучшие, самые быстрые и ясные способы передачи информации от машин к людям.