Smb-toolkit: hoe de juiste datavisualisatie te kiezen

Spreadsheets zijn al zo lang een pijler in het bedrijfsleven dat sommige mensen moeite hebben ze los te laten. De meeste bedrijven zijn vandaag echter voorbijgegaan aan de vluchtige aantrekkingskracht van nostalgie ten gunste van krachtigere self-service business intelligence (BI) tools. Er zijn veel redenen waarom deze tools superieur zijn aan een spreadsheet, maar de meest voor de hand liggende is de mogelijkheid om eenvoudig effectieve en aantrekkelijke gegevensvisualisaties te produceren. Die ene factor weegt zwaarder dan elk argument ter ondersteuning van spreadsheets om een ​​eenvoudige reden: menselijke hersenen absorberen en verwerken visuele weergaven van informatie sneller en beter dan getallen.

Deze menselijke voorliefde voor afbeeldingen boven cijfers is verre van een recente ontdekking. De geschiedenis leert ons dat het concept in de loop van de tijd met succes is getest, van vroege grottekeningen tot moderne universele verkeersborden die overal ter wereld worden herkend, ongeacht de taal. Eén blik op op afbeeldingen gebaseerde berichten en de informatie wordt begrepen ongeacht uw taal- of wiskundevaardigheden. Moderne datavisualisaties brengen dat krachtige communicatiemedium naar een geheel nieuw niveau, door de rijke grafieken en grafieken te genereren die zijn gegenereerd met rijke gegevens.

Het kiezen van de juiste datavisualisatie is echter niet alleen een kwestie van een cirkeldiagram kiezen boven een staafdiagram of spreidingsdiagram. Het is niet zo eenvoudig als het kiezen van traditionele boven avant-garde visualisaties, zoals 3D virtual reality (VR) afbeeldingen. Er is veel meer dan persoonlijke smaak en voorkeuren in het spel.

Elk element van een visualisatie brengt een deel van de algehele boodschap over. Van kleurkeuzes en inktverhouding tot de gegevens zelf (en alle lagen waarop u erop kunt inzoomen), datavisualisaties zijn een enkele, bedrieglijk eenvoudige weergave van complexe, datagestuurde zakelijke inzichten.

Dus welke visualisatie moet je kiezen? Uiteindelijk is het aan u om de visuele weergave te identificeren die het beste past bij het bericht dat u probeert te verzenden met de gegevens die u presenteert. Dit zijn de dingen die u moet weten om een ​​weloverwogen en strategische beslissing te nemen.

Soorten visualisaties

Ik zal je niet vervelen met het herhalen van alle beproefde dingen. Als u een aanzienlijke hoeveelheid tijd hebt gewerkt of met gegevens hebt gewerkt die verder gaan dan alleen het invoeren van software, bent u al bekend met de traditionele visualisatieformulieren: cirkeldiagrammen, staafdiagrammen, lijndiagrammen, spreidingsdiagrammen en kaarten met symbolen. Deze, naast andere grafische weergaven, zijn over het algemeen georganiseerd door twee of drie functies, waaronder tijd, aantal eenheden en kosten of verkopen.

Er is niets mis met deze groep visualisaties. Ze zijn al heel lang in gebruik: ze werken.

Inderdaad, hun bekendheid betekent dat je publiek niet hoeft te stoppen en de vorm te achterhalen voordat ze de boodschap kunnen begrijpen. Dat is precies wat je wilt gebeuren. Dus waarom zou je hier niet stoppen en een van deze kiezen? Of, zoals een optie in veel BI-apps is, de software er een voor u laten kiezen?

Omdat niet elke analytische output kan of moet worden uitgedrukt in een dergelijke over-vereenvoudigde overdracht. Een verkeerslicht is beperkt tot drie functies, omdat er slechts drie berichten overbrengen: gaan, vertragen en stoppen. Als je iets anders wilt zeggen, moet je een andere visual toevoegen. Misschien een bord met de tekst "Niet rechts draaien rood" of misschien voeg je nog een stoplicht toe alleen voor de bocht. In dashboards en rapporten kunnen al die toegevoegde visuals zich opstapelen en tegen de tijd dat je publiek aan het einde van de stapel komt, zijn ze vergeten hoe die informatie zich verhoudt tot de eerste of andere visuals in de stapel. Dat is niet efficiënt noch leerzaam. Verder kan het gebruik van te veel visualisaties vermoeidheid van de gebruiker veroorzaken. De boodschap is verloren in de geest die dwaalt.

In ieder geval ken je deze visualisaties al. Laten we verder gaan en nieuwere vormen overwegen.

'Twixt en' Tween

Deze klasse visualisaties toont meer functies dan de traditionele groep, maar de boodschap heeft de neiging om een ​​enkele stoot te hebben. Overweeg bijvoorbeeld de 'word cloud'. Deze visualisatie meet veel woorden ten opzichte van elkaar, zodat elk woord in grootte wordt weergegeven in verhouding tot het gebruik ervan in vergelijking met de andere woorden. Kleuren kunnen worden gebruikt om subgroepen binnen de groep of andere informatie weer te geven, of gewoon om het gemakkelijker te maken om de individuele woordgroottes in één oogopslag te zien.

Wanneer is een word cloud-visualisatie goed om te gebruiken? Er zijn verschillende gebruikssituaties, waaronder klant- / gebruikersstemming op sociale media, escalerende en / of de-escalerende klantproblemen in callcenters, vragen van klanten over specifieke producten, productverkopen en andere gevallen. Andere voorbeelden van dit type worden vaak in infographics gezien omdat ze gegevens weergeven die op een thema zijn gebaseerd.

Verkoper-vriendelijk maar gebruiker-avers

Dan zijn er de visualisaties die BI-leveranciers met trots aanbieden, maar weinig kopers en gebruikers begrijpen het. Maar wacht, zou je kunnen zeggen. Als ik niet naar een visualisatie kan kijken en kan vertellen hoe het werkt, hoe kan mijn publiek dan achterhalen wat de gegevens hen vertellen?

Het klopt dat de visualisatie soms de informatie bevat, maar deze niet levert. Neem bijvoorbeeld Vincent van Gogh's "De Sterrennacht" die hij in 1889 schilderde. Het iconische werk geeft nauwkeurig windturbulentie weer, maar geen enkele wiskundige of wetenschapper erkende dat begrip tot eeuwen later. Praten over het niet leveren van de informatie.

"Wetenschappers worstelen al eeuwen om turbulente stroming te beschrijven - sommigen zouden het probleem als moeilijker hebben beschouwd dan kwantummechanica, " volgens een rapport in Nature. "Verschillende van van Goghs werken tonen Kolmogorov-schaalverdeling in hun luminantie-waarschijnlijkheidsverdelingen. Voor het oog kan dit patroon worden gezien als wervelingen van verschillende grootte, inclusief zowel grote wervelingen als kleine wervelingen gecreëerd door het penseelwerk."

Hoewel het succes van elke visualisatie ten minste gedeeltelijk afhankelijk is van het perspectief en de kennis van de kijker, is de informatie soms zo complex dat er meer verfijnde en exacte visualisaties voor nodig zijn. Anders gaat de informatie verloren tijdens het transport of de vertaling.

Sommige BI-leveranciers bieden dat niveau van verfijning in hun visualisatiepaletten. Een Sankey-diagram, dat erg handig is bij het beschrijven van de informatiestroom binnen een gegevensset, is een voorbeeld.

"Deze visualisatie kan bijvoorbeeld het proces weergeven waarmee een bankklant geld overboekt, door de cashflow per transactie te meten. Sankey-diagrammen zijn handig wanneer u de informatiestroom wilt weergeven over verschillende stappen in een proces, " legde Daphne Tan uit, Product Marketing Manager bij MicroStrategy, die de onderstaande visualisatie van het Sankey-diagram produceerde.

Het kan wat moeite kosten om uw publiek te leren enkele van de meer geavanceerde visualisaties te lezen. Het is echter de moeite waard als u regelmatig meer dan algemene informatie moet overbrengen en geen van Gogh wilt trekken. U zult echter merken dat veel doelgroepen al bekend zijn met deze meer exacte statistieken en gegevensrepresentaties, waaronder statistici, ingenieurs en veel professionals die in de wetenschap werken.

Hier is een korte beschrijving van enkele visualisaties in deze categorie die het overwegen waard zijn en waar u ze wilt gebruiken:

1. Boogdiagrammen: deze diagrammen zijn uniek in staat om complexe patronen in tekenreeksgegevens weer te geven, wat betekent dat reeksen vaak ook repetitieve deelreeksen bevatten. Denk aan DNA en streaming data van het Internet of Things (IoT). U vindt meer diepgaande informatie over boogdiagrammen in dit artikel van IBM Research.

2. Sunburst-diagram: ook wel multi-level cirkeldiagrammen genoemd, deze worden voornamelijk gebruikt om hiërarchische gegevens te visualiseren met behulp van concentrische cirkels. U kunt deze bijvoorbeeld in Microsoft Excel maken. Hieronder is een voorbeeld:

3. Streamgraph: Microsoft en GitHub beschrijven een streamgraph als "een gestapeld vlakdiagram met vloeiende interpolatie, vaak gebruikt om waarden in de loop van de tijd weer te geven." Een vloeiende organische vorm vormt zich in deze grafiek en het resultaat kan zowel veeleisend als pijnlijk zijn. Toch heeft het zeer geldige toepassingen, zoals het weergeven van grootschalige gegevenssets om trends en patronen in de loop van de tijd in een breed scala aan categorieën te vinden. Ja, dit is een open-source visualisatie, dus je kunt het krijgen in de Microsoft Office store of op GitHub.

4. Hyperbolische boom: ook wel een hypertree genoemd, deze visualisatie is geïnspireerd door hyperbolische geometrie en is in feite een manier om een ​​zeer grote boom in een beperkte ruimte te tekenen terwijl u geen klodder maakt. Je zet alles op een schijf in plaats van op een plat vlak zodat takken verder weg kleiner lijken. Maar u kunt deze naar u slepen, waardoor ze groter en gemakkelijker te onderzoeken zijn. Hyperbolische bomen tonen grote informatie met detail en context binnen één weergave (in tegenstelling tot paging of anderszins oproepen en korrelige details weergeven in een andere weergave).

Visualisaties voortgekomen uit nieuwe technologie

Er zijn tegenwoordig zoveel verschillende soorten visualisaties beschikbaar, je zou kunnen verwachten dat alle denkbare manieren om gegevens visueel weer te geven al beschikbaar zijn gesteld. Helaas, nee. Nieuwe technologieën en use cases leiden onvermijdelijk ook tot nieuwe visualisatievormen.

Augmented reality (AR) en virtual reality (VR) -systemen komen direct in me op. BI-leveranciers werken al aan unieke visualisaties voor deze systemen. Een voorbeeld is het nieuwe datavisualisatiesysteem van Vantage Data Centres in een 3D, VR-ingeschakeld virtueel toursysteem. Het ziet er zo uit:

"We hebben het concept3D-platform voor het eerst gelanceerd in mei 2017 om ons te helpen onze nieuwe datacenterfaciliteit in Santa Clara te promoten, die op dat moment in aanbouw was. Het platform is ongelooflijk wanneer je een gebouw probeert te verkopen dat niet bestaat ", aldus Steve Lim, vice-president en hoofd marketing bij Vantage Data Centres.

Gegevens verschijnen als een overlay op het scherm in VR, maar alleen die locatie zou te beperkend zijn.

"Op de korte termijn verwachten we dat de meeste van onze klanten en werknemers het systeem zonder VR op hun desktop of mobiel gebruiken. Het is indrukwekkend om voor het eerst te zien, en er is een groot potentieel voor hoe dit systeem ons kan helpen met operaties en toegang tot echte -time data van overal ter wereld, "Lim toegevoegd.

Kies Volgens de taak

Elk type visualisatie is gebouwd voor een specifieke analytische taak zoals distributie, samenstelling, relatie of vergelijking. Zorg ervoor dat u elke taak begrijpt en kies dienovereenkomstig visualisaties. Het begrijpen van productverkopen op feestdagen zoals Kerstmis is bijvoorbeeld een relatiestudie. Goede visualisatiemogelijkheden daarvoor zijn spreidingsplots, woordwolken en Venn-diagrammen.

Begrijpen of jassen of banden beter verkopen, is een vergelijking. Staafdiagrammen, cirkeldiagrammen, opsommingstekens en lijndiagrammen zijn hier goede keuzes. Het weergeven van marktaandeel en concurrentieanalyse is een compositieopdracht. Overweeg gestapelde staaf- / vlakdiagrammen, cirkeldiagrammen, waterval of een van de boomkaarten, afhankelijk van hoeveel informatie u in context moet weergeven.

Distributietaken omvatten inzicht in welke soorten goederen naar welke winkels en / of in welke magazijnen worden opgeslagen, en visualiseren hoe middelen door overheden worden verdeeld over verschillende demografieën. Goede visualisatiekeuzes zijn histogrammen, stripplots en boxplots.

"In dit geval willen we een weergave waarin we alle gegevens tegelijk kunnen zien en proberen het bereik van waarden, vormen of uitschieters te vinden", legt Patrik Lundbald, Visualization Advocate bij BI en visualiseringssoftwarebedrijf Qlik, uit.

Checklist voor het kiezen van een visualisatie

1. Ken je publiek: kies een visualisatie die je publiek waarschijnlijk het meest relatabel en aantrekkelijk vindt. Dus als grappige hotdogs in een infographic de verkoop van uw sidewalk-verkopers het beste weergeven, ga daar dan mee akkoord. Maar beknibbel niet op informatie als u deze overbrengt naar een publiek dat doordrenkt is van statistische, datawetenschappelijke, technische of andere hoogwaardige vaardigheden. Kies een visualisatie die de details en context levert die ze nodig hebben om op de informatie in te spelen, zonder een schijnbaar eindeloze stapel gerelateerde visualisaties te moeten doorzoeken.

2. Maak van duidelijkheid uw topprioriteit: wees duidelijk en beknopt, zelfs met zeer gedetailleerde en complexe informatie. Uw doel is om gemakkelijk leesbare visualisaties te produceren, zelfs als de inhoud allesbehalve is.

3. Besteed aandacht aan elk detail: u wilt dus dat de staafgrafiek in deze BI-app dit stukje informatie overbrengt. Maar verhouden de balken zich correct tot elkaar of is de schaal weg? Details doen ertoe. Alles in elke visualisatie vertelt een verhaal. Zorg ervoor dat je het verhaal vertelt dat je wilde vertellen.

4. Plan om gebruikersmoeheid te voorkomen: te veel visualisaties maken de kijker moe, evenals onbekende afbeeldingen of te complexe afbeeldingen. Lever de informatie in een nauwkeurig en kort verhaal zodat de kijker betrokken blijft en onthoudt wat hij heeft geleerd. Beperk het aantal visualisaties in dashboards en rapporten.

5. Testvisualisatieformulieren: Visualisaties zijn als grappen. Als je ze moet uitleggen, dan heb je gefaald. Het moet de informatie met minimale tekst kunnen overbrengen. Voordat u een visualisatie routinematig gaat gebruiken, test u deze op mensen die niet dicht bij het onderwerp staan. Kies mensen die de informatie in de visualisatie moeten vinden in plaats van degenen die het al weten. Zijn ze verlicht of verward? Als u in de war bent, kies dan een ander visualisatieformulier of bereid u voor om uw publiek te informeren.

"Tenzij het gespecialiseerde informatie is die diepgaande kennis vereist in kunstmatige intelligentie, blockchains, petechiale bloedingen of kwantumfysica, is de visualisatie het beste voor de lezer wanneer deze op zichzelf kan worden geïnterpreteerd, niet alleen met de artikelcontext, " zei Mark Nicholson, vice-president van marketing en bedrijfsontwikkeling bij NiceJob, een reputatieopbouwend bedrijf voor sociale media / klantenrecensies.

6. Onthoud van Gogh: complexe informatie kan verloren gaan in een bedrieglijk eenvoudige weergave. Daarom is een eenvoudige visualisatie misschien niet de juiste keuze. Focus op het overbrengen van informatie, dat is het belangrijkste. Van Gogh heeft ons ook geleerd dat kleuren niet de enige of zelfs de beste manier zijn om snel informatie over te brengen. Van Goghs 'prachtige penseelwerk maakte gebruik van een eigenschap die luminantie wordt genoemd, een maat voor de relatieve helderheid tussen verschillende punten. Het oog is gevoeliger voor luminantieverandering dan voor kleurverandering, wat betekent dat we sneller reageren op veranderingen in helderheid dan in kleuren, "gemeld NPR. Gebruik verschillende niveaus van helderheid en kleur om informatie te markeren of beweging te tonen.

7. Leer nieuwe leveranciersvisualisaties: vraag om tutorials, voorbeelden en andere informatie over visualisaties aangeboden door een verkoper die u niet begrijpt. Het is beter om tijdens het werk te leren dan vast te houden aan de visualisaties die je al kent. Waarom? Omdat de technologie aan het veranderen is en er nog nieuwere vormen van visualisaties verschijnen. Het is alsof je je telefoon nooit bijwerkt of upgradet. Vroeg of laat kun je niemand bereiken.

8. Soms is geautomatiseerd het beste: sommige BI-leveranciers hebben veel aandacht besteed aan hun geautomatiseerde visualisatiefunctie. Een voorbeeld dat me te binnen schiet is Salesforce Einstein Analytics. Het bedrijf heeft jarenlange ervaring in klant-, verkoop- en marketinganalyses, die teruggaat tot hun vroege klantrelatiebeheer (CRM) -dagen. Hun geautomatiseerde visualisaties weerspiegelen die ervaring. Dus als u dag na dag verkoop- en klantgegevens doorloopt, is vertrouwen op Einstein om de visualisaties af te handelen een slimme en praktische oplossing. Er is geen reden om het wiel opnieuw uit te vinden.

9. Overweeg het verhaal: kies visualisaties die je verhaal verbeteren, die een verhaal vertellen. Anders ga je weer getallen afbeelden en zullen je zakelijke collega's of baas de informatie ook niet absorberen en bewaren. Zorg ervoor dat representaties in context staan, gebruik de juiste maten (bijv. Absolute waarden versus relatief) en controleer op schaal. Gebruik kleuren om belangrijke punten te markeren, maar beperk het aantal kleuren dat u gebruikt. De visualisatie zelf moet niet de focus van de kijker zijn, de inhoud zou dat moeten zijn.

10. Houd uw taak in gedachten: onthoud dat visualisaties voor bepaalde taken zijn ontworpen en dienovereenkomstig gebruiken. Eenvoudig is echter bijna altijd beter dan complex. Het doel is om de beste, snelste en duidelijkste manier te vinden om informatie van machines naar mensen over te dragen.