Dar vieno analitiko svetainė

Duomenų analitikos sistemų principai

Norėjau vienoje vietoje lietuviškai susirašyti pagrindinius per savo patirtį išmoktus verslo analitikos sistemų (dashboards) principus, bet supratau, kad lietuvių kalboje net nėra vieno ir aiškaus termino dashboardams nusakyti. Verslo analitikos sistema? Duomenų analizės platforma? Na, ta vieta, kur einate žiūrėti visokių skaičiukų, kurie turėtų papasakoti kaip sekasi jūsų verslui (ir ne tik).

Internete užklausus apie „dashboards design principles“ galima rasti daug visokių straipsnių ir patarimų, bet visgi ne su daugeliu galiu sutikti: iš dalies gal dėl to, kad rimtos verslo analitikos sistemos vartotojai yra žymiai labiau išprusę ir reiklūs nei eilinis internautas. Su keletu gražių grafikų neprasisuksi: kuo labiau patyręs vartotojas, tuo jam labiau reikia daugiau duomenų skaičių lentelių pavidalu. Tad jų ir nereikia vengti, dažniausiai kone pusę viso ekrano labiausiai naudojamuose analitikos puslapiuose sudaro būtent paprastos lentelės (taip, jas galima filtruoti, rikiuoti, įvairiai grupuoti, bet vis tiek tai lentelės, o ne grafikai). Labai svarbu nepamiršti palikti galimybę parsisiųsti duomenis Excel arba bent jau CSV formatu: tikėtina, kad patyręs vartotojas naudos šiuos duomenis kokiai nors prezentacijai arba dar gilesnei analizei Excelyje. Duomenų analitikos sistema turi stengtis turėti visą funkcionalumą verslo klausimams atsakyti, o jeigu klausimai dar sudėtingesni - suteikti galimybę parsisiųsti reikiamus duomenis tolimesnei pačio vartotojo analizei.

Iš principo, duomenų analitikos sistema turi atitikti tris vertybes:

1. Duomenys turi būti teisingi ir laiku atnaujinami, kad jais visada būtų galima pasitikėti. Iš sistemos mažai naudos, jeigu visi vis tiek eina duomenų tikrintis į kitą šaltinį arba nuolat numoja ranka į joje rodomus skaičius, nes vis tiek ten blogos formulės.

2. Sistema turi būti tiek funkcionali, kad galėtų atsakyti didžiąją dalį verslo klausimų (tai galima pasiekti per filtrus, grupavimą, rikiavimą, drill-down funkcijas). Jeigu sistemoje rodomi tik tam tikri skaičiai, bet nėra įmanoma suprasti, kodėl jie būtent tokie (pardavimai paaugo, bet neįmanoma suprasti, kokioje kategorijoje bei kuriame skyriuje) – sistemą reikia tobulinti.

3. Sistema turi būti malonu naudotis, turi būti skirta pakankamai dėmesio jos grožiui ir patogumui. Daug kas susideda iš detalių, net nevienodi šriftai bei spalvos rėžia akį. Grafikai turi būti su aiškiomis legendomis, ašių pavadinimais, skaičiai – su matavimo vienetais. Sistema turi būti tiek patraukli, kad jos grafikus galima būtų kopijuoti į kitą kontekstą (tarkim į Powerpoint prezentaciją) ir jos elementai neprarastų aiškumo.

Sistemoje neturėtų būti labai daug spalvų, jas reikia naudoti atsargiai: iš vienos pusės, yra nemažai žmonių, kurie gana sunkiai skiria spalvų atspalvius, tad nedidelius spalvų pokyčius jiems yra sunku pastebėti, o iš kitos pusės didelė spalvų mišrainė sukuria ne itin „švarų ir tvarkingą“ vaizdą, kuriame susigaudyti tampa sudėtinga.

Kalbant tiek apie spalvas, tiek apie įvairiausių filtrų bei mygtukų vietas ekrane reikia laikytis pastovumo principo: jei viename grafike raudona spalva rodomi konkurentų duomenys, tai raudona spalva visur turi rodyti tik tų pačių konkurentų pasiekimus. Visi filtrai bei mygtukai, kurie keičia visos sistemos parametrus turi būti toje pačioje vietoje (manau, kad patogiausia - viršuje). Jeigu mygtukas keičia tik vieno konkretaus grafiko nustatymus, jis turi būti šalia grafiko, išskirtas nuo kitų, bendrų visai sistemai mygtukų grupės.

Viršuje dažniausiai reikia įdėti pagrindines metrikas (key performance indicators). Jos turi būti ryškios ir didelės, čia pirmiausia turi krypti vartotojo akys. Šių metrikų skaičius turi būti labai ribotas, ne daugiau kaip 5-6 (o geriausiai dar mažiau). Jeigu tokių metrikų yra žymiai daugiau, reikia gerai pagalvoti, ar jos visos tikrai reikalingos (jei seki daug skaičių, tai nelabai iš tiesų ką seki, trūksta fokuso). Jei tikrai jų reikia daugiau, jas galima grupuoti į tam tikras temas ir dalį jų perkelti į kitą puslapį. Paprastai skaičiuojamos metrikos visada geriau nei sudėtingai skaičiuojamos.

Po didelių pagrindinių metrikų galima parodyti jų dinamiką arba grafiką, iš ko jos susideda. Dažniausiai pamačius metriką natūraliai kyla klausimas, kaip ji keitėsi ir kas darė didžiausią įtaką jos pokyčiui. Po dideliais skaičiais einantys grafikai turėtų atsakyti į šiuos klausimus. Dar detalesnei analizei turėtų būti skirtos duomenų lentelės puslapio apačioje.

Pasikartosiu: duomenų lentelės yra labai naudingos, nereikia visko versti vizualiais grafikais. Grafikai geriausiai tinka laiko eilutėms vaizduoti, taip pat kai kuriais atvejais gali neblogai parodyti iš ko susideda tam tikra metrika. Visada reikia stengtis, kad užvedus ant grafiko būtų galima pamatyti skaitinę taško reikšmę. Grafikas turi būti aiškus ir suprantamas be paaiškinimų. Jei grafikui reikia papildomų paaiškinimų (savaime suprantama, visada turi būti legendos ir ašių pavadinimai su matavimo vienetais), matyt kažkas ne itin gerai su pačia metrika ar jos atvaizdavimo būdu. Paprasčiau yra geriau nei sudėtingiau.

Niekada negalima naudoti skritulinių ar žiedinių diagramų. Niekada.

Visas puslapis su grafikais, filtrais ir lentelėmis turi tilpti į vieną ekraną. Jeigu duomenų pjūvių norisi rodyti daugiau, reikia juos kelti į kitą puslapį. Nereikia ekrano perkrauti, geriau palikti erdvės grafikams bei lentelėms „kvėpuoti“. Taip pat galima padaryti vieną atskirą puslapį, kurį užims viena didelė visų duomenų lentelė – tai labai patogus įrankis vartotojams šiuos duomenis eksportuotis į kitą formatą.