Business-Intelligence-Jak-prawidłowo-wizualizować-dane

Business Intelligence: Jak prawidłowo wizualizować dane?

Odpowiednia wizualizacja jest niezbędna do przeprowadzania skutecznej analizy danych i podejmowania trafnych decyzji biznesowych. Odnalezienie nieprawidłowości lub nietypowych zachowań w szeregu niczym się nie wyróżniających liczb i liter jest niezwykle trudne. Znacznie lepiej przyswojona zostanie informacja w formie kształtów i kolorów, która od razu skupia uwagę na tym, co jest istotne.

Wizualizacja danych umożliwia więc szybkie i łatwe zauważenie pojawiających się trendów, a co za tym idzie zrozumienie wzorców i relacji, które mogłyby pozostać pominięte w przypadku pracy na surowych liczbach. Dobrze zaprojektowana wizualizacja zamienia liczby w zrozumiałą informację biznesową, która przyciąga i zatrzymuje uwagę użytkownika w sposób skuteczniejszy niż zrobiłaby to tabela, czy arkusz kalkulacyjny.

Projektując wizualizacje i raporty przede wszystkim należy mieć na uwadze:

  • kto będzie z nich korzystać
  • na jakie pytania mają odpowiadać
  • na jakich urządzeniach będą wyświetlane
wizualizacje

Jaka wizualizacja danych będzie najlepsza?

Istnieje sporo sposobów wizualizacji, które można wykorzystać do przedstawienia danych. Jednak nie wszystkie z nich sprawdzą się na konkretnym zbiorze. Należy więc dopasować odpowiednią formę prezentacji do posiadanych danych.

Wskazówka – oko ludzkie bez liczenia widzi maksymalnie do 5 obiektów

Drugą kwestią jest fakt, że nie wszystkie wizualizacje są tak samo odbierane przez oko ludzkie. W niektórych przypadkach może być ciężko ocenić różnicę wielkości np. w wizualizacjach 3D. Może to prowadzić do pomyłek bo wielkości tak przedstawione mogą zostać różnie zinterpretowane.

Dlatego warto zapoznać się z podziałem wizualizacji najlepiej rozumianych przez człowieka do tych najmniej:

  • położenie (bliżej, dalej, wyżej, niżej)
  • długość (wykresy słupkowe)
  • kąt (nachylenie wszelkich linii, linie trendu)
  • obszar (większe, mniejsze na podstawie powierzchni)
  • wolumen (wszelkie wizualizacje 3D, wizualizacja na np. sześcianach)
  • kolor (sprawia najwięcej problemów)

Kluczem do sukcesu jest dobranie odpowiedniej wizualizacji do danych. Nie jest to łatwe zadanie bo każdy zbiór danych należy ocenić indywidualnie, a to zajmuje czas. Niektóre rozwiązania Business Intelligence potrafią samodzielnie na podstawie zbioru danych zaproponować odpowiednią formę ich wizualizacji.

Jak przedstawiać liczby na dashboardach?

Czasami konieczne jest przedstawienie wskaźników w formie liczb. Te niestety są ciężkie do interpretacji przez oko ludzkie. Zwiększenie rozmiaru i zmiana koloru sprawi, że z ciągu liczb znacznie łatwiej będzie odnaleźć interesujące nas informacje.

Wskazówka – dane zawsze należy prezentować w kontekście

Na dashboardach zarządczych nie należy umieszczać zbyt dużo danych szczegółowych. Ograniczenie ich ilości do najważniejszych wskaźników pozwala na szybsze dokonanie analizy i wyciągnięcie wniosków.

Jak używać kolory w wizualizacjach?

Należy mieć na uwadze, że kolorystyka wykorzystana w wizualizacjach może przekazać różny komunikat. Wynika to z faktu, że znaczenia kolorów są odmienne w różnych tradycjach kulturowych. Ma to szczególne znaczenie w międzynarodowych korporacjach.

Jeśli natomiast wizualizacje danych będą oglądane przez konkretną nację należy dostosować kolorystykę do jej znaczeń. Projektując kolory na dashboardzie warto wtedy wspomóc się gotowymi paletami. Dla przykładu poniżej paleta brytyjska, niemiecka i hiszpańska. Pomimo bliskiego położenia tych krajów widać znaczne różnice nie tylko w odcieniu, ale także w nasyceniu poszczególnych barw.

*źródło: https://flatuicolors.com/palette/defo

Natomiast w przypadku projektowania dashboardu dla międzynarodowych korporacji najkorzystniej będzie wykorzystać tzw. uniwersalną paletę, która jest wykorzystywana m.in. przez Google.

*źródło: https://flatuicolors.com/palette/defo

Innym problemem związanym z wykorzystaniem kolorów jest fakt, że u około 8% mężczyzn i mniej niż u 1% kobiet występują wrodzone zaburzenia rozpoznawania barw i najczęściej dotyczą widzenia barw w osi czerwono-zielonej. W takim przypadku warto wizualizacje opatrzeć dodatkowym oznaczeniem, które rozwieje wszelkie wątpliwości.

Kolorowanie w analizach dzielimy na:

  • sekwencyjne – stopniowanie używając jednej gamy kolorystycznej
  • zróżnicowane – przejście między dwoma kolorami z odpowiednim nasyceniem
  • jakościowe – z wykorzystaniem max. 5-7 kolorów – grupowanie wymiarów

Kolorem można oznaczyć zarówno miary, wymiary jak i wyrażenia. Zastosowanie techniki podążaj za kolorem (na różnych obiektach kolor oznacza to samo np. województwo mazowieckie) pozwala szybko zidentyfikować konkretną rzecz na całym dashboardzie analitycznym.

wizualizacjadanych

Dobre praktyki do zastosowania

Przygotowując wizualizacje danych na dashboardach należy zadbać o poniższe kwestie:

  1. Wybrać odpowiednią wizualizację
  2. Zawsze przedstawić kontekst
  3. Nanieść kolory tam gdzie ma to znaczenie
  4. Myśleć o odbiorcach (less is more)

Wraz z przyrostem danych skuteczna wizualizacja pomaga przekształcić ogromne ich zbiory w jasną, zrozumiałą informację biznesową oraz wykreować przydatne spostrzeżenia, które bezpośrednio wpływają na zwiększenie wydajności, przychodów i zysków.

Rozwiązanie Business Intelligence dostarczane przez Humansoft potrafi automatycznie dostosowywać odpowiednie formy wizualizacji do konkretnego zbioru danych. Dzięki temu nie tylko ułatwia zrozumienie informacji, ale także przekłada się na zwiększoną efektywność procesu interpretacji danych oraz szybsze podjęcie decyzji biznesowych.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

A gdyby dane potrafiły same odpowiadać? Poznaj AI Qlik Answers!

Znalezienie odpowiedzi wśród ustrukturyzowanych danych obecnie nie stanowi już żadnego problemu, gdyż istnieje wiele rozwiązań i mechanizmów, które to umożliwiają. Zgodnie z informacjami pochodzącymi z Forrester, Predictions 2024: Data And Analytics, aż 80% dostępnych na świecie danych jest nieustrukturyzowanych. A ponieważ nie są one zorganizowane w z góry zdefiniowany sposób, lub nie mają określonego modelu danych, znalezienie wśród nich odpowiedzi stanowi nie lada problem. Użytkownicy biznesowi wykorzystują nie tylko dane zawarte w tabelach. Wykorzystują także informacje zapisane w dokumentach, repozytoriach wiedzy i systemach operacyjnych. Często jednak znalezienie w nich odpowiedzi jest niezwykle trudne, a otrzymanie jej na czas bywa ogromnym wyzwaniem. Jak zatem dotrzeć do ogromnego potencjału jaki kryją w sobie nieustrukturyzowane dane? Zupełnie nowy sposób szukania odpowiedzi Jeszcze niedawno tradycyjne wyszukiwanie było jedynym sposobem na znalezienie informacji. Istnieje jednak ogromna różnica między wynikami wyszukiwania a odpowiedziami. Wyszukiwanie zapewnia jedynie listę możliwych źródeł, w których powinna zawierać się odpowiedź. Otrzymane w ten sposób wyniki należy następnie ręcznie zbadać w celu zgromadzenia właściwych informacji. Wbudowane wyszukiwarki słów kluczowych działają tylko w przypadku jednego źródła i wykorzystują statyczne algorytmy rankingowe. Otrzymane wyniki często są niekompletne albo nie trafione. Tradycyjne metody wyszukiwania nie są więc w stanie efektywnie przetwarzać i analizować nieustrukturyzowanych danych. Block Quote Tutaj z pomocą przychodzą nowoczesne technologie. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) i RAG (Retrieval Augmented Generation) oferują zupełnie nowy sposób szukania i udzielania spersonalizowanych odpowiedzi pochodzących z w pełni wyselekcjonowanych, niestrukturyzowanych treści. Największe wyzwania w obsłudze niestrukturyzowanych danych Według badania Benchmark Report zleconego przez Qlik, największym wyzwaniem w obsłudze nieustrukturyzowanych danych jest problem z wydobyciem właściwych odpowiedzi i spostrzeżeń na co wskazało, aż 77% ankietowanych liderów ds. danych i produktów. Natomiast 66% ma problem z identyfikacją właściwych informacji, a 57% ma wątpliwości co do zapewnienia dokładności i zaufania otrzymanym informacjom. Brak odpowiednich narzędzi sprawia, że większość organizacji nie korzysta obecnie z niestrukturyzowanych danych. 45% respondentów ankiety wskazało, że dopiero zaczęli zdawać sobie sprawę z wartości jakie kryją się w niestrukturyzowanych danych, a tylko 24% uważa, że ​​ich organizacja jest dobrze przygotowana do wykorzystania potencjału niestrukturyzowanych danych. Efektywna analiza nieustrukturyzowanych danych Qlik Answers jest przełomowym rozwiązaniem pozwalającym na analizę nieustrukturyzowanych danych w prosty i intuicyjny sposób. Dzięki wykorzystaniu naturalnego języka zapytań, użytkownicy biznesowi mogą generować odpowiedzi bez potrzeby wsparcia IT. Qlik Answers to generatywny asystent wiedzy oparty na sztucznej inteligencji. Generuje spersonalizowane odpowiedzi pochodzące z niestrukturyzowanych źródeł i dokumentów, które zostały starannie wyselekcjonowane w specjalistycznych bazach wiedzy. Wyniki podawane są zawsze wraz z dostępem do źródeł, z których pochodzą zapewniając spójność, zaufanie i przejrzystość. W przeciwieństwie do tradycyjnych, wbudowanych wyszukiwarek, generatywna sztuczna inteligencja dostarcza gotowych odpowiedzi na pytania, a nie tylko wykaz źródeł, gdzie odpowiedź może się znajdować. Użytkownicy biznesowi otrzymują szybki i łatwy dostęp do wiedzy pochodzącej z wcześniej niewykorzystanych źródeł. Poznaj moc AI Qlik Answers Qlik Answers to kompletne, gotowe do użycia i zorientowane na użytkownika biznesowego rozwiązanie, szybkie we wdrażaniu i zapewniające wysoką jakość i łatwość użytkowania. Qlik połączył najnowocześniejsze techniki wyszukiwania semantycznego, generatywnej sztucznej inteligencji i RAG w prostym rozwiązaniu typu plug-and-play. Qlik posiada spersonalizowane konektory do wielu różnych źródeł pozwalające na szybki dostęp do szerokiej gamy systemów i platform. Niestrukturalna treść może być indeksowana bez konieczności jej przenoszenia — poprzez tworzenie baz wiedzy w Qlik Cloud® i przekierowaniu ich do repozytoriów niestrukturalnej treści. W kolejnym kroku zostają utworzeni asystenci AI odpowiadający na pytania użytkowników w oparciu o jedną lub kilka baz. Asystentów można łatwo wbudować w aplikacje Qlik, aby zapewnić do nich łatwy dostęp. Użytkownicy zadają pytania po czym natychmiast otrzymują odpowiedzi generatywne z informacją o źródle danych z którego pochodzą. Istnieje także możliwość przekazania informacji zwrotnych na temat jakości odpowiedzi w celu lepszego doboru treści. Zobacz jak działa AI Qlik Answers Obejrzyj wideo, aby zobaczyć jak Qlik Answers wspiera podejmowanie lepszych decyzji dzięki generatywnym odpowiedziom opartym na sztucznej inteligencji z nieustrukturyzowanych danych. Przedstawiony przykład pokazuje wykorzystanie Chatbot’a AI, który pracuje na wyselekcjonowanej bazie wiedzy z dokumentacji technicznej do naszego systemu ERP HermesSQL. Nagranie pochodzi z Webinaru – Wiarygodne dane to lepsze decyzje. Jak Qlik Sense i AI Qlik Answers zapewniają przewagę konkurencyjną? Wykorzystanie AI Qlik Answers to szereg korzyści Szybki dostęp do wiedzy – użytkownicy otrzymują łatwy dostęp do precyzyjnych odpowiedzi na pytania, co przyspiesza proces podejmowania decyzji i zwiększa efektywność operacyjną. Efektywne wykorzystanie czasu i zasobów – automatyzacja procesu wyszukiwania i analizy danych pozwala zaoszczędzić czas pracowników, co zwiększa ich produktywność i pozwala skupić się na realizacji celów biznesowych. Zaufane połączenia z danymi – Qlik Answers opiera się na istniejącej dokumentacji biznesowej, a wbudowane konektory do Amazon, Azure, Dropbox, Google, czy Sharepoint ułatwiają odszukanie danych w różnych systemach i platformach. W pełni zarządzana baza wiedzy – treść jest indeksowana tam, gdzie się znajduje – nie trzeba jej przenosić. Wystarczy utworzyć nową bazę wiedzy w Qlik Cloud i połączyć ją z asystentem. W celu poprawy zarządzania danymi dostęp do poszczególnych baz wiedzy można kontrolować nawet z poziomu użytkownika. Transparentność odpowiedzi – użytkownicy biznesowi otrzymują odpowiedzi na pytania z bezpośrednimi linkami do treści źródłowych, mogą wiec szybko odczytać podsumowanie treści lub pobrać plik źródłowy w celu lepszego zapoznania się z tematem. Wbudowany proces ocen – dzięki zbieraniu informacji zwrotnych od użytkowników o jakości otrzymanych przez nich wyników administratorzy mogą poprawić jakość przyszłych odpowiedzi. Łatwość wdrożenia i użytkowania – AI Qlik Answers to rozwiązanie typu plug-and-play, jest szybkie i proste w instalacji i integracji z wieloma różnymi systemami, co minimalizuje koszty i czas wdrożenia. Wsparcie procesów biznesowych Wprowadzenie sztucznej inteligencji do procesów związanych z danymi to doskonały sposób na zwiększenie efektywności i wartości biznesu. Rozwiązania AI w Qlik pomogą Twojej organizacji zbudować solidne fundamenty, by móc efektywnie wykorzystać sztuczną inteligencję i zmaksymalizować wartość danych. Qlik Answers znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z danymi nieustrukturyzowanymi: Sprzedaż – Dane nieustrukturyzowane stanowią ogromne źródło informacji o klientach, rynku i efektywności działań sprzedażowych. Jednak ich analiza jest wyzwaniem, ponieważ nie pasują one do klasycznych baz danych i systemów CRM. Dzięki AI można lepiej rozumieć klientów, optymalizować procesy negocjacyjne i szybciej reagować na problemy. Wdrożenie analizy danych nieustrukturyzowanych daje przewagę konkurencyjną i pozwala na bardziej efektywne podejmowanie decyzji biznesowych. Obsługa posprzedażowa klienta – Obszar ten generuje ogromne ilości danych, ale większość z nich to dane nieustrukturyzowane – rozmowy telefoniczne, e-maile, czy zgłoszenia serwisowe. Wykorzystanie Qlik Answers w przeszukiwaniu dokumentacji technicznej, manuali, czy instrukcji obsługi to tylko niektóre z możliwości, które przekładają się na lepsze doświadczenia klientów i zwiększenie efektywności działu obsługi. Produkcja – W erze Przemysłu 4.0 firmy produkcyjne zbierają i przetwarzają ogromne ilości danych. Wykorzystanie AI do analizy danych nieustrukturyzowanych na produkcji pozwala firmom na lepsze zarządzanie informacją, automatyzację analiz i bardziej efektywne podejmowanie decyzji. Qlik Answers może wspierać analizę raportów, dokumentacji i danych IoT, co przekłada się na realne oszczędności i wzrost wydajności. Magazyn – W nowoczesnych magazynach generuje się ogromne ilości danych, które mogą pomóc w optymalizacji procesów, redukcji błędów i zwiększeniu efektywności. Jednak wiele z tych danych jest nieustrukturyzowanych – pochodzą z notatek pracowników, nagrań, e-maili czy raportów serwisowych. Wykorzystanie Qlik Answers pozwali na szybkie znalezienie potrzebnych informacji i ich wykorzystanie w celu podjęcia decyzji. Łańcuch dostaw – Dane nieustrukturyzowane w logistyce to wszystkie informacje, które nie znajdują się w klasycznych bazach danych, arkuszach kalkulacyjnych czy systemach ERP/WMS/TMS. Jednak często zawierają kluczowe informacje, które mogą poprawić efektywność operacyjną, redukować ryzyko i zwiększać kontrolę nad procesami logistycznymi. Qlik Answers może analizować dokumenty, e-maile i raporty szukając odpowiedzi na pojawiające się pytania. Kompleksowa platforma analityczna Qlik Qlik posiada pełną gamę rozwiązań AI, które wykorzystują najlepsze w swojej klasie zabezpieczenia, zarządzanie i pełną zgodność z nowoczesnymi certyfikatami bezpieczeństwa. Qlik oferuje całkowicie niezależną, kompleksową platformę do analizy ustrukturyzowanych, ilościowych danych wraz z generatywnym asystentem wiedzy opartym na sztucznej inteligencji generującym spersonalizowane odpowiedzi pochodzące z niestrukturyzowanych źródeł i dokumentów.
A-gdyby-dane-potrafiły-same-odpowiadać-Poznaj-AI-Qlik-Answers_
Humansoft_logo_stopka
zweryfikowano

5/5(1 głosy)

Humansoft

Producent systemu ERP, dostawca BI


HermesSQL
Mazowieckie
50 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Chemiczna, eCommerce, Elektronika, Metalurgiczna, Produkcyjna, Spożywcza FMCG, Usługi
Opis
Jesteśmy producentem i dostawcą systemów zarządzania ERP i BI oraz aplikacji mobilnego magazynu WMS, sklepu internetowego, platformy B2B i EDI....
rozwiń