7 ошибок в визуализации дашборда, которые убьют его эффективность
BI-дашборды представляют собой единую точку доступа к ключевым показателям эффективности, тенденциям развития и аналитическим данным бизнеса.
Не буду рассказывать о важности и особенностях внедрения BI-систем в бизнес-процессы. Уже писал об этом, почитать материал можно здесь.
Эта статья написана по материалам прямого эфира «”Прожарка” конкурсных дашбордов от экспертов жюри».
«Прожаривали» BI-дашборды:
Роман Бунин, эксперт по визуализации данных, автор телеграм-канала @revealthedata;
Мария Гришина, эксперт по визуализации данных, ведущий аналитик в РЖД и автор телеграм-канала @Design_PowerBi;
Алёна Наливайко, руководитель направления развития экспертизы внедрения AW BI, автор в телеграм-канале @awbi_ru.
В качестве примеров рассматриваются реальные работы, представленные на Конкурсе Дашбордов Analytic Workspace.
Перейдём к разбору ошибок в визуальной проектировке дашбордов, которые способны снизить пользу от внедрения BI-системы.
Ошибка 1. Визуальный шум
Визуальный шум на BI-дашбордах — это одна из основных проблем, с которой сталкиваются пользователи при анализе данных.
Причины возникновения визуального шума:
- неправильно выбранные диаграммы;
- избыточность информации;
- недостаточная структурированность дашборда.
Все перечисленные причины визуального шума создают путаницу и затрудняют восприятие информации.
Если вы заметили, что кто-то из ваших знакомых так поступает с дашбордами, попросите их перестать размещать графики и таблицы в хаотичном порядке, без чёткой организации.
Рекомендации по созданию логично организованного дашборда:
группируйте связанные друг с другом показатели, в противном случае при анализе данных пользователю придётся «бегать» по дашборду от одного показателя к другому, чтобы их сопоставить;
давайте название каждому графику на дашборде, тогда у пользователя не будет возникать вопроса: «О чём говорят эти цифры и как с ними дальше работать?»;
- используйте заголовки (хедеры) и располагайте данные на вкладках, так как лонгрид заставляет постоянно возвращаться наверх для выставления новых фильтров, которые обычно располагаются в верхней части дашборда.
Отдельно напомню про принцип z-чтения, который важно учитывать при создании BI-дашборда. Мы читаем слева направо, поэтому при изучении материала каждый из нас буквально выписывает букву Z на странице, так устроен человеческий мозг. Располагайте показатели по принципу Z — это сократит путь пользователя.
Хорошо структурированный и понятно организованный дашборд позволит принимать наиболее эффективные управленческие решения на основе аналитических данных.
Ошибка 2. Отсутствие контекста
Ещё одна распространённая ошибка при создании BI-дашборда — отсутствие контекста.
Отсутствие контекста подразумевает под собой:
- недостаточную детализацию данных;
- указание данных без учёта взаимосвязей между ними;
- игнорирование информации о динамике изменения показателей со временем.
Данная ошибка лишает пользователей возможности выявить бизнес-инсайты, на основе которых можно действовать. Таким образом, данные оказываются бесполезными из-за отсутствия контекста, который помог бы их понять.
Разберём этот вопрос на конкретных примерах.
Пример 1.
Представим, что у нас есть дашборд, основной целью которого является отслеживание продаж в разных регионах. Если мы не предоставим контекст (исторические данные, маркетинговые кампании или факторы, влияющие на продажи) , пользователи будут иметь лишь общую картину и не смогут понять причины изменений в продажах.
Пример 2.
Этот пример связан с анализом ключевых показателей эффективности (KPI) сотрудников. Если на дашборде отображается только процент выполнения KPI без какой-либо сравнительной информации, пользователи не смогут оценить, насколько успешными являются результаты. Однако добавив контекст (предыдущие периоды, сравнение с целями и бенчмарками) мы можем полностью изменить восприятие информации, пользователям станет легче оценивать результаты и принимать меры для их улучшения.
Рекомендации по улучшению дашборда с помощью контекста:
- убедитесь, отвечает ли ваш дашборд на следующие вопросы:
- Почему существует этот дашборд?
- Для кого он создан?
- Когда он был построен и в какой момент он перестанет быть актуальным?
- Какие функции он реализует?
- выделите ключевой показатель и дайте для него контекст, чтобы было понятно, как в целом соотносится вся информация;
- добавьте описание контекста в подзаголовок дашборда;
- используйте контекст в тултипах (всплывающих подсказках);
- учитывайте архетипы пользователей, я выделю для себя 3 типа пользователей:
Собственник бизнеса/руководитель: хочет видеть общую, сухую информацию, его интересуют цифры/показатели прироста.
Управленец/менеджер: расследует, чем вдруг может быть недоволен первый тип, его интересует всё, что отражено в дашборде.
- Аналитик/финансист: ему нужны таблицы/сведённые показатели в одном месте.
Как же всем угодить? Всем никак, просто поместите главные показатели развития бизнеса в верхнюю часть дашборда, сделайте удобное переключение с графика на таблицу и тогда довольных будет точно больше.
Запомнить: каждый раздел BI-дашборда должен говорить сам за себя и представлять историю, которую легко понять.
Ошибка 3. Неудачное сочетание данных и визуализации
Одна из ключевых задач при разработке BI-дашборда — грамотно сочетать данные с визуализацией. Эта же задача для многих становится одной из главных проблем.
Наиболее распространённая причина ошибки простая, звучит она так: «Я художник — я так вижу».
Заметил, что многие неравнодушно относятся к круговым диаграммам и часто используют их для отображения данных, которые «бублик» не в силах качественно отобразить, так как он для этого не предназначен.
Пример 3.
Представим, что нам нужна диаграмма, показывающая доходы разных продуктов за последний месяц. И мы решаем выбрать для этого круговую диаграмму. В результате наше решение приводит к тому, что каждая категория будет представлена сектором, из-за чего будет сложно определить точное значение для каждой категории. В данном случае, более подходящий вариант — бар-чарт, где каждая категория отображается отдельным столбиком.
А что касается круговой диаграммы, она эффективна, когда необходимо показать доли чего-либо от общей суммы. Однако ее использование для сравнения точных значений, особенно в случае большого количества категорий, бесполезно.
Информация для любителей тримапов. Не стоит использовать тримап для более чем 4 категорий. Этот тип диаграммы уместен в случае, когда есть несколько уровней и, соответственно, потребность разбить категории на подкатегории.
Если же вы анализируете данные, которые несопоставимы между собой, выбирайте комбинированную диаграмму.
Не стоит усложнять. Нет ничего лучше матрицы и бар-чарта. И да, чем проще график, тем быстрее в мозг залетает информация, что и нужно для аналитики.
Важное уточнение: давайте «дышать» графикам. Не стоит урезать высоту или ширину диаграммы (зависит от расположения показателей: горизонтально или вертикально). Допустим, с помощью бар-чарта мы показали разницу между выручкой и прибылью разных категорий товаров, а потом вдруг решили пожертвовать высотой бар-чарта в пользу другого графика. В итоге из-за того, что наш бар-чарт стал слишком низким, он перестал корректно транслировать скачки и падения, а значит, пользователю сложнее отследить, насколько сильно столбцы проседают относительно друг друга.
Правильный выбор диаграммы в BI-дашборде играет важнейшую роль в передаче информации. Необходимо учитывать типы данных, которые нужно отобразить, количество категорий и требования к наглядности.
Ошибка 4. Большое количество цветов/использование корпоративных цветов
Плохо подобранные цвета в BI-дашборде усложняют восприятие информации, поэтому выбор цветовой палитры — это важно.
Когда на дашборде присутствует множество ярких цветов, разных шрифтов и линий, пользователю сложно сфокусироваться на ключевых показателях и эффективно выполнять анализ информации.
Осторожно, это триггерит почти каждого BI-аналитика: использование корпоративных цветов в палитре дашборда. Для кого-то эта идея может показаться привлекательной с точки зрения брендинга, однако на практике корпоративные цвета чаще всего не обеспечивают достаточного контраста между фоном, текстом или различными элементами дашборда.
Рекомендации по выбору цветовой палитры для BI-дашборда:
определите основные цвета, а затем воспользуйтесь инструментом, который создаёт палитру дополнительных цветов вокруг основных;
Ссылка на один из генераторов цветовых палитр: https://color.adobe.com/ru/
- не используйте 50 оттенков одного цвета, легче всего воспринимается не более 4 оттенков одного и того же цвета;
- для самого важного показателя выберите наиболее тёмный цвет из палитры, он будет акцентным;
- отдавайте предпочтение светлому фону, чем светлее фон, тем меньше внимания он забирает, тёмный фон рушит читабельность и воздушность;
- вместо использования корпоративных цветов выберите палитру с учётом контрастности, удобочитаемости и эффективности передачи информации;
- запомните: цветовые контрасты не должны пересекаться.
Цвет — это мощный канал передачи информации, который используется для поддержки общей когнитивной системы человека. Правильное сочетание и расположение цветов вызывают у пользователей положительные эмоции и поведение.
Ошибка 5. Ненужное разнообразие
«Хочу самый красивый, яркий, непохожий на другие, уникальный BI-дашборд» — фраза, за которой следует 5 ошибка.
«Красивые» дашборды и творческая задумка всегда проигрывают бизнес-смыслам.
Ненужное разнообразие — это: скругления, плавные линии, бар-чарты не от нуля, большое количество шрифтов, плашек и теней. Отдельно выделю то, без чего не обходится ни одна «прожарка», уже родной, но по-прежнему нелюбимый градиент.
Расскажу подробнее, почему же всё это разнообразие так не любят аналитики.
Использование скруглений в бар-чартах и начало оси с большого значения может создавать неправильные представления о данных. Бар-чарты предназначены для наглядного сравнения, поэтому скругления могут привести к искажению высоты столбцов и визуальной недостоверности представленных данных.
Градиент создаёт дополнительные оттенки цвета, которые затрудняют распознавание разницы в значениях данных и усложняют их интерпретацию. Градиент уместен максимум в тепловых картах. Может быть, ещё под линией, но это не точно.
Решение: откажитесь от всех тех визуальных элементов, которые не несут никакой практической ценности, рассеивают внимание и отвлекают от важных показателей.
В BI-дашбордах работает одна простая истина: ценность в данных, а не в ярком и красивом дизайне.
Ошибка 6. Дублирование информации
При создании BI-дашборда нельзя руководствоваться принципом: пусть лучше будет, чем не будет.
Повышайте data-ink ratio, как велел легендарный Эдвард Тафти, американский статистик, профессор-эмерит статистики, политологии и компьютерных наук Йельского университета, он считается одним из основоположников информационного дизайна.
Data-ink ratio — это соотношение ценности данных и количества пикселей для их визуализации (чернил, если говорить о печатных форматах).
Суть этого принципа: оптимизировать компоненты, убрав избыточные детали, лишние украшения и другие элементы, которые не несут ценной информации.
Вместо дублирования информации рекомендую использовать фильтры и параметры, чтобы пользователи могли детальнее изучать данные в нужных разрезах.
Такой подход способствует созданию более понятного и функционального пользовательского интерфейса, который легче воспринимается пользователями и повышает общую эффективность дизайна.
Ошибка 7. Дашборд не отвечает на заданный вопрос
В моей практике встречались BI-дашборды, в названии которых задавался конкретный вопрос, однако в некоторых из них при анализе данных невозможно было найти ответ на этот самый вопрос — это очень критично. В таких условиях существования дашборд практически полностью теряет свою ценность.
Если вы задаёте вопрос, то пользователь сразу должен видеть ответ, при первом же взгляде на дашборд. В противном случае пользователи вряд ли станут искать ответ «бегая» по всем вкладкам. Выводите данные, отвечающие на вопрос в верхнюю часть BI-дашборда.
Перед тем как выпустить BI-дашборд «в свет» пройдите путь пользователя. Это поможет определить функциональные требования и создать лучший пользовательский опыт.
Резюмирую!
Это ещё не всё до чего можно «добадаться», однако это основные моменты, с которых стоит начинать свой путь к: «ВАУ! ВОТ ЭТО ДАШБОРД!».
Вёрстка дашбордов — процесс относительно (ключевое слово — относительно) простой, если понятна бизнес-задача и важность элементов относительно друг друга.
Всё, что нужно — это определить правильные данные и затем выбрать диаграммы, полностью проясняющие эти величины и их значения.
В моей практике встречались BI-дашборды, в названии которых задавался конкретный вопрос, однако в некоторых из них при анализе данных невозможно было найти ответ на этот самый вопрос — это очень критично.-иногда ответ это отсутствие ответа 🤣🤣🤣
кто вообще придумал эти проклятые дашборды
Вот что мне сказал Google, верим?