Популярное
Свежее
Моя лента
Сообщения
Рейтинг
Курсы
Темы
Маркетинг
AI
Сервисы
Личный опыт
Деньги
Путешествия
Инвестиции
Крипто
Образование
Истории
Показать все
vc.ru
О проекте
Правила
Реклама
Приложения
Кирилл Коротченко

Как родилась и погибла идея создать 3D Excel

Как родилась и погибла идея создать 3D Excel

Забегая вперед, решение спорное и вот почему...

Как я это представляю. Интерпретация идеи:

  1. Это не чистая изометрическая проекция, а добавление третьего пространственного измерения (Z-оси) к привычным строкам (Y) и столбцам (X). Это превращает "лист" в "куб" или "сцену" данных.
  2. "Вглубь" и "Вверх".
    Вглубь (Z-ось): Это могло бы означать глубину иерархии или времени. Например: Ячейка B2 (X,Y) содержит объем продаж. "Позади" нее по Z (вглубь) лежат ячейки с продажами по регионам (Запад, Восток...).Еще глубже – продажи по городам в каждом регионе. Или: B2 - продажи текущего месяца, B2 на слое "глубже" - продажи прошлого месяца и т.д. Вверх (Можно считать продолжением Z или новой W-осью?): Это менее очевидно. Возможно: Разные "этажи" или "уровни" данных над основным слоем (например, прогнозные значения над фактическими).Разные аспекты данных для одной XYZ-точки (например, в точке X1, Y2, Z3 (Продажи, Регион А, Май) "над" ней висят ячейки с прибылью, затратами, количеством сделок для этой же комбинации).
  3. Визуализация: Это самый большой вызов. Представить себе можно:
    3D Сцена: Пользователь работает в окне, похожем на 3D-редактор (Blender, CAD), где таблица – это сетка, уходящая в глубину. Ячейки – кубики или плоскости. Навигация – вращение, панорамирование, масштабирование. Срезы/Слайсы: Основной интерфейс показывает 2D-срез 3D-куба (например, X-Y при фиксированном Z). Пользователь "пролистывает" слои по Z (как кадры анимации) или выбирает конкретный слой из списка. Иерархическое разворачивание: Более знакомый подход – клик по ячейке "раскрывает" ее вглубь как новую таблицу или подчиненные строки/столбцы в текущей плоскости, визуально показывая вложенность.

Возможности. Потенциальные преимущества:

  1. Моделирование сложных систем: Идеально для данных с естественной 3D-структурой:
    Физические объекты/Пространство: Расчеты для складов (X-стеллаж, Y-полка, Z-ярус), строительства, CAD-интеграция. Научные данные: 3D-сканы, моделирование молекул, климатические модели (широта, долгота, высота/глубина).Глубокая иерархия: Оргструктуры (Отдел -> Группа -> Сотрудник -> Показатели), многоуровневая продуктовая иерархия. Временные ряды с атрибутами: Время (Z) + География (X) + Продукты (Y) + Показатели (значения в ячейках).
  2. Новые формы анализа: Возможность видеть корреляции и паттерны, скрытые в 2D-срезах, просматривая данные "в объеме".
  3. Компактность представления: Теоретически, один 3D-куб может заменить множество взаимосвязанных 2D-листов, уменьшая путаницу в связях.
  4. Инновационный УТП: Безусловно, это была бы революционная фича, выделяющая продукт на рынке (хотя и рискованная).

Проблемы и критические вызовы:

  1. Юзабилити (UX) – Главный Камень Преткновения:
    Сложность восприятия: Человеческий мозг плохо приспособлен к эффективной работе с плотными 3D-структурами данных на плоском экране. Легко потерять ориентацию. Навигация: Управление 3D-камерой (мышь, клавиатура, возможно даже VR?) для просмотра таблиц – это колоссально сложнее, чем скроллинг и клики в 2D. Займет много времени на обучение. Фокус внимания: Трудно сконцентрироваться на конкретной ячейке или строке в объемной сцене. Глаза быстро устают. Ввод и редактирование данных: Как удобно вводить текст/формулы в ячейку, которая находится "в глубине" сцены? Это кажется крайне неэргономичным.
  2. Когнитивная нагрузка: Понимание формул, ссылок между ячейками в 3D-пространстве (SUM(X1:Y5, Z3:Z7)?) станет невероятно сложным. Отладка формул – кошмар.
  3. Визуализация данных: Как эффективно отображать значения внутри 3D-ячеек? Цвет? Размер куба? Текст (который будет нечитаем под углом)? Стандартные 2D-графики (столбцы, линии) станут бесполезны в 3D-контексте. Потребуются совершенно новые типы 3D-визуализаций.
  4. Производительность: Отрисовка динамической 3D-сцены с тысячами (миллионами?) ячеек-объектов требует огромных ресурсов. Современные таблицы и так тормозят с большими данными.
  5. Совместимость и Экосистема:
    Импорт/Экспорт: Как конвертировать 3D-структуры в стандартные 2D-CSV/Excel? Информация о глубине/высоте неизбежно потеряется или исказится. Формулы и функции: Требуется полный пересмотр логики ссылок и функций. Существующие функции не готовы к 3D.Макросы/VBA/API: Нужна принципиально новая объектная модель и API для работы с 3D-структурами.Мобильность: Работа с 3D-таблицей на смартфоне представляется крайне неудобной.
  6. Целевая аудитория и Востребованность:
    Кому это реально нужно? Ниша пользователей с естественно 3D-данными очень мала. Большинству бизнес-задач хватает 2D + сводных таблиц (которые по сути и есть способ работы с "кубами" данных в 2D-интерфейсе).Порог входа: Слишком высокий для массового пользователя. Excel популярен из-за относительной простоты.
  7. Альтернативы: существуют мощные инструменты, которые уже решают проблему многомерности эффективнее и привычнее:
    Сводные таблицы (Pivot Tables): Главный инструмент для анализа многомерных данных в 2D интерфейсе. Поля строк, столбцов, фильтров и значений отлично справляются с "глубиной".OLAP Кубы и BI-системы (Power BI, Tableau, Qlik): Специализированы на многомерном анализе. Предоставляют удобные интерфейсы для срезов, фильтрации и визуализации без необходимости прямого 3D-манипулирования.Базы данных и языки запросов (SQL, DAX, MDX): Для сложной агрегации и выборки по многим измерениям.

Резюме ИИ:

  1. Гениальность? В смелости и нестандартности – возможно. В практической реализуемости и массовой полезности – очень сомнительно.
  2. Критическая оценка: Идея сталкивается с фундаментальными ограничениями человеческого восприятия и современного интерфейса взаимодействия. Проблемы юзабилити и когнитивной нагрузки кажутся непреодолимыми для массового продукта.
  3. Потенциал: Есть очень узкая ниша (специфические научные расчеты, инженерия с естественно 3D-данными), где возможно применение, но даже там специализированные инструменты (CAD, научные пакеты) будут предпочтительнее.
  4. Риски: Колоссальные затраты на R&D, высокий риск создания непрактичного продукта, который не найдет широкого применения, проблемы с производительностью и интеграцией в существующие экосистемы.
  5. Что с этим делать?
    Сфокусироваться на улучшении существующих инструментов для многомерности: Улучшение сводных таблиц, интеграция с BI, более мощные функции для работы с кубами данных *в рамках привычного 2D-интерфейса*. Это решает те же задачи (анализ по многим измерениям) гораздо более практичным способом. Исследовать 3D-визуализацию результатов: Вместо 3D-редактирования таблиц, развивать инструменты для наглядной 3D-визуализации выводов из сложных многомерных данных (например, в Power BI уже есть базовые 3D-визуалы).Провести глубокое исследование: Прежде чем вкладываться, провести юзабилити-тесты на прототипах (даже простых 3D-визуализациях данных) и честно оценить, есть ли реальный спрос в целевых нишах, который не закрывают существующие решения (OLAP, BI, специализированный софт).

Идея – возможно и дерзкий взгляд в будущее, но она больше похожа на концепт для исследования границ интерфейсов, чем на жизнеспособный коммерческий продукт в ближайшей или среднесрочной перспективе. Сила современных таблиц и BI – в их способности представлять сложную многомерную информацию в доступном и эффективном 2D-формате. Добавление буквальной третьей оси для редактирования скорее усложнит, чем упростит работу с данными для подавляющего большинства пользователей.

Если у вас рецессия в бизнесе, болезненные рабочие процессы или просто ищите решение нетипичных задач — вы можете обратиться за бесплатной консультацией.

t.me
AID KOROTCHENKO | РАЗВИТИЕ И ТЕХНОЛОГИИ
4 комментария