Vizualizacija podatkov pri analitičnih orodjih

Poleg podatkovne transformacije in manipulacije je podatkovna vizualizacija eden od pomembnejših elementov poslovne analitike. Vizualizacija podatkov pomeni nazorno slikovno ali grafično predstavitev rezultatov analiz, ki uporabniku postreže z obogatenimi informacijami in olajša razumevanje trendov, odstopanj, vzorcev in iskanje drugih značilnosti v podatkih. Grafični način prikaza podatkov olajša razumevanje kompleksnih konceptov in relacij med podatki.

Moderna orodja za vizualizacijo podatkov

Današnja orodja za vizualizacijo podatkov kot so Pyramid 2020 ali Power BI presegajo standardne grafe, ki so znani iz najbolj razširjenega analitičnega orodja Microsoft Excel. Podatke lahko prikazujejo ne le v preglednicah ampak uporabljajo bolj izpopolnjene načine, kot so infografike, številčne trakove in merilnike, geografske zemljevide, toplotni grafikoni, raztreseni in mehurčni grafikoni, besedne oblake, polarni in kombinirani grafikoni. Prikazi so lahko dinamični oziroma interaktivni ter uporabnikom omogočajo sortiranje, filtriranje in vrtanje v globino ter druge bolj napredne analitične funkcije. Posebna oblika vizualizacij so tudi kazalniki uspešnosti, ki so namenjeni opozarjanju uporabnikov na pomembne spremembe novih rezultatov poslovnih podatkov oziroma raznih kalkulacij in primerjav.

Kaj vse zajema vizualizacija?

Tehnično gledano, vizualizacija podatkov zajema širok spekter znanj in sposobnosti, ki vključujejo razumevanje in upravljanje s podatki, obvladovanje analitičnih orodij, smisel za oblikovanje in barve, logiko sestavljanja infografik in nadzornih plošč ter poslovna znanja razumevanja zahtev poslovnih procesov.  

S pravilno uporabo grafičnih elementov in ustreznih barv ter interaktivnih vsebin na poročilu oziroma nadzorni plošči lahko zelo izboljšamo uporabniško izkušnjo in usmerjamo pozornost na pomembne podatke in kazalnike.

Ustrezne vizualizacije uporabnikom pomagajo razumeti pomen podatkov s tem, da jih postavijo v vizualni kontekst. Vzorci, trendi in korelacije, ki bi v tekstovnih podatkih ostali skriti, so bolje izpostavljeni in lažje prepoznani z uporabo programske opreme za vizualizacijo podatkov.

Vizualizacija je zelo pomembna pri Big Data analizi

Programska oprema za vizualizacijo podatkov ima pomembno vlogo tudi pri analiziranju velikih količin podatkov – Big Data in naprednih analitičnih modelih. Ker se skoraj v vseh industrijah iz dneva v dan generira večje količine podatkov, jih je v surovi obliki praktično nemogoče koristno uporabiti. Zato je uporaba vizualnih programskih orodij nujna, saj imajo po večini že vgrajene napredne vizualizacije, možnosti vključevanja umetne inteligence in strojnega učenja na osnovi R, Pyton in SAS tehnologij.

V pomoč analitikom in podatkovnim znanstvenikom

Vizualizacija je osrednjega pomena tudi za napredne analitike in podatkovne znanstvenike. Ko podatkovni znanstvenik piše kompleksne algoritme za napovedovanje ali strojno učenje, je izredno pomembno, da lahko  rezultate vizualizira in spremlja njihovo uspešnost, saj je vizualizacije kompleksnih algoritmov na splošno lažje interpretirati kot le numerične podatke.

Načela in usmeritve pri vizualizaciji podatkov

Pri pripravi vizualizacij in njihovi kombinaciji na nadzornih ploščah svetujemo sledenje naslednjim načelom in usmeritvam:

1. Za začetek si postavite cilj

S ciljem definirajte kaj želite sporočiti in komu ter na kakšen način. Razmislite za kakšen namen bodo služile vizualizacije. Ali bodo osnova za odločanje, iskanje odstopanj oziroma napak ali trendov. Morda uporabniki potrebujejo zelo podrobne podatke ali pa bolj agregirane na višjih nivojih. Vizualizacije lahko uporabnikom pomagajo prepoznati razmerja, odstopanja, vzorce v podatkih zato se sprašujmo kaj želimo sporočiti.

2. Poskrbite, da vizualizacije odgovarjajo na vprašanje

Pri analiziranju podatkov se poskusite postaviti v vlogo uporabnika. Na kakšna vprašanja le-ti želijo dobiti odgovore. Vprašajte se, kaj želijo vedeti o podatkih. Nato poskusite pomisliti, kako bodo uporabniki brali vaše vizualizacije. Bolj ko ste konkretni, boljše je. Odločite se, ali želite raziskati in izpostaviti najboljše (največje, najvišje) ali najslabše (najmanjše, najnižje) elemente, primerjajte določene podatkovne točke ali pripravite trende skozi daljša časovna obdobja. Raziskovanje po podatkih in iskanje zakonitosti ter posebnosti sledi izbira najustreznejše vizualizacije, ki uporabniku postreže z odgovorom na poslovno vprašanje.

3. Uporabite vizualno hierarhijo

Vizualna hierarhija je način, kako organizirate svoje vizualne elemente na nadzorni plošči ali poročilu. Hierarhija določa kako pomemben je vsak izmed njih. Določite vrstni red, v katerem zaznavamo stvari, in ljudem pomaga razumeti podatke ter slediti zgodbi, ki jo želite povedati. Torej pri ustvarjanju podatkovnih projektov organizirajte svoje vizualizacije glede na njihov pomen. To lahko storite tako, da vsakemu elementu dodelite številko (recimo 1-10). Nato poskusite to zaporedje odraziti v svojih načrtih. Spodaj je nekaj elementov, ki vam lahko pomagajo pri tem:

• velikost in obseg – velike stvari bodo videti bolj pomembne,
• barva in kontrast – svetle barve bodo najprej opažene,
• tipografija – večje, drznejše pisave bodo pritegnile pozornost pred drobnim tiskom,
• perspektiva – stvari, ki se zdijo bližje, bodo videti pomembnejše kot tiste v ozadju,
• oddaljenost in prostor – najprej bodo opaženi elementi, ki stojijo samostojno, stran od skupin drugih.

4. Jasno označite, kaj je pomembno

To izhaja iz vaše vizualne hierarhije. Označevanje lahko uporabnike vodi skozi podatke in jih opozori na najpomembnejše dele vaše grafike. Podatki, na katere se želite osredotočiti, naj bodo izstopajoči od ostalih.

5. Poznajte svoje podatke

Medtem ko je skoraj vse mogoče spremeniti v podatke in jih kodirati vizualno, je poznavanje konteksta za podatke enako pomembno kot razumevanje samih podatkov. To znanje bo služilo tudi za preverjanje, ali imate najboljše podatke za podporo svojemu cilju.

6. Postavite svoje občinstvo na prvo mesto

Vizualizacija podatkov je redko ena velikost, ki ustreza vsem, in sporočilo se lahko izgubi, če ni prilagojeno ciljni skupini uporabnikov. Tako se osredotočite na vizualizacijo tistega, kar mora vaša publika vedeti. Upravo in top management na primer ne posiljujte z detajli, saj jih navadno ne zanimajo in odvračajo pozornost od tistega kar je dejansko pomembno.

7. Preverite katere naprave bodo uporabljene za pregled vizualizacij

Realnost je taka, da je veliko uporabnikov, ki bodo pregledovali podatke na več različnih napravah. Poleg osebnih računalnikov se za dostop do podatkov vse bolj pogosto uporabljajo tablice in mobilni telefoni. Tako pri načrtovanju vizualizacij podatkov bodite pozorni na omejitve naprav in odzivnost vaših vizualizacijskih elementov na posamezni napravi. Glede na to, kako bo vizualizacija delovala, bo pomagalo, da bo vaša vizualizacija dosegla svojo namen.

8. Izberite pravo vizualizacijo

Spoznajte prednosti vsake vrste vizualizacije in ključne značilnosti podatkov, ki jih najbolje prikazujejo. Vizualizacije lahko odlično delujejo skupaj, če se vsebinsko dopolnjujejo in razlagajo v sklopu nadzorne plošče.  Vendar ne pozabite: preveč jih je pogosto preveč.

9. Pazljivo uporabljajte naslove in napise

Dajte svojim vizualizacijam kontekst, tako da vključite preprost in prepričljiv naslov. Nato označite osi, tako da jih je mogoče enostavno brati in ustrezati prikazanim podatkom. Zmanjšajte uporabo legend in drugih pojasnjevalnih elementov in dovolite, da vizualizacija komunicira, ne da bi bilo potrebno dodatno pojasnjevanje. Če se odločite za uporabo elementov, kot so komentarji ali zgodbe, le-ti zagotovo dodajo vrednost.

10. Oblikujte do potankosti

Čezmerno oblikovanje otežuje iskanje pomembnih informacij, težje si jih je zapomniti in lažje jih je spregledati, kadar nas zavaja pretirano oblikovanje. Ključ pri načrtovanju vizualizacij podatkov je, da so preproste. Odpravite vse odvečne funkcije grafikona, nepotrebne glave ali napise, umetniške podrobnosti itd. Na koncu se prepričajte, da vse na vizualizaciji služi svojemu namenu.

11. Naj podatki govorijo

Najpomembnejša komponenta vizualizacije podatkov so podatki. Uporabite vizualne usmeritve, da vodite uporabnike in pritegnete njihovo pozornost, vendar naj podatki povedo zgodbo, ne pa oblikovanje. Dobro načrtovana pripoved pomaga razložiti podatke in doda globino.

12. Povratne informacije so dobra stvar

Vzemite si čas za natančno prilagoditev vizualizacij, tako da sodelujete z zainteresiranimi stranmi za zbiranje povratnih informacij. Reakcije tistih, ki najbolje poznajo podatke, njegov kontekst in njegovo občinstvo, lahko zagotovijo preverjanje kakovosti, preden predstavijo ali široko družijo novo vizualizacijo podatkov. Morda bodo videli nekaj, kar bi lahko imeli ali bi imeli kakšno pronicljivo idejo, ki bi jo lahko uporabili za izboljšanje vizualizacije.