8 nejčastějších chyb při návrhu dashboardu | Mňamka #82

Internetem bohužel koluje tolik tzv. “krásných” návrhů dashboardů, které naprosto ignorují základní pravidla, až je to s podivem. A pak se divíte, když vám tuhle “krásnou” hrůzu přinese klient s tím, že takto by jeho dashboard mohl vypadat. Analytický tým tyhle prohřešky občas obhajuje, protože “byznys to tak chce”. O jakých prohřešcích je řeč? Pojďme se podívat na ty nejčastější.

1. “Ultimátní dashboard” pro všechny a pro nikoho

Ještě vtipněji se tomu často říká “kokpit”. Prostě vyrobíte dashboard se všemi možnými KPIs, které vás napadnou, protože “je to prostě zajímavé”, “potřebujeme to vidět” apod. Viděl jsem i dashboardy, kde najednou bylo víc než 30 (!!!) KPI widgetů najednou, ideálně ještě se srovnáním s minulým obdobím.

Proč takhle ne? Takový dashboard porušuje základní pravidlo data storytellingu: Vždy je nezbytné uvažovat CO a KOMU chcete sdělit, přičemž řešení VŠECHNO VŠEM nereaguje na základní omezení, které má lidské vnímání. Příliš mnoho informací najednou vede k tomu, že si prostě nevšimneme, co je opravdu důležité.

Tato řešení vznikají obvykle ze dvou důvodů: buď management vlastně neví, co má sledovat a pak se snaží sledovat “všechno” - často je to v počátcích, kdy firma nastoupí data-driven cestu. Druhá příčina často tkví v pragmatickém šetření licencemi vizualizačního toolu, takže takový ultimátní dashboard je obvykle distribuován emailem všem, kdo si o to řeknou. A když děláte něco, co má vyhovovat všem, nutně musíte dělat fůru kompromisů.

Co s tím? Jednoduše, rozdělit podle jednoduchého pravidla. jeden use case pro jednu roli na jeden dashboard. Např. průběžné plnění měsíčních kvót po týmech pro Obchodního ředitele je docela dobrý příklad.

2. Výstavka

Často dashboardy, prezentované jako “ty krásné” jsou spíš přehlídkou možností daného vizualizačního nástroje. Na jedné stránce najdeme snad všechny typy grafů a widgetů, co daný nástroj nabízí.

Proč takhle ne? Stále stejný problém. Lidský mozek má omezené možnosti vstřebávání informací, a tyhle galerie různých grafů fakticky spíše tříští pozornost.

Co s tím? Méně je často více. Dobře volit jednotlivé vizualizace s ohledem na to CO chceme sdělit.

3. Toaleťák

Často proto, že “business to tak chce”, vznikají tyhle toaleťáky. Jedna dloooouhá stránka, na které je prostě všechno. Protože někdo se nechce “překlikávat” apod. Kromě toho, že je dokázané, že často uživatelé prostě nedoscrollují a taky taková stránka trpí vším, co je popsáno výše, má ještě jeden problém a tím je typicky výkon. Pokud na jednu stránku umístíme 118 vizualizací (ano, i takový příklad máme), nemůžeme se potom divit, že načítání trvá dlouho a reakce takového dashboardu jsou velmi zpomalené. Prostě daný analytický engine má fůru práce - často celkem zbytečně - a tak mu to trvá.

4. Filtrované peklo

S toaleťákem souvisí i filtrované peklo - dashboard, na kterém jsou umístěny klidně i desítky různých filtrů, často není jasné, na který filtr odpovídá který graf apod. Takové fujtajbl řešení, poplatné automatickým filtrům v Excelu. Kromě toho i načtení hodnot do filtru - zvlášť, pokud má zobrazovat pouze relevantní hodnoty - prostě nějakou dobu zabere. Pak si stěžovat na výkon je trošku “s křížkem po funuse”.

5. Bloudění časem

Tenhle vzor vypadá na první pohled nevinně: máte dashboard který se jmenuje “Měsíční plnění plánu”, filtr na přepínání měsíců a na konec dashboardu umístíte  report, který ukazuje dlouhodobé tržby od začátku roku. Matoucí. Navíc, když začnete filtrovat (tento měsíc, minulý měsíc), v lepším případě se report s tržbami za celý rok po měsících nebude měnit.

6. Válka barev

Trošku souvisí s “výstavkou”. Klíčové je, aby stejné hodnoty atributů (např. jednotlivé obchodní týmy) měli všude přidělenou stále stejnou barvu. Protože jinak jsou barvy pro jednotlivé barvy spíš matoucí. Pokud  každé části dashboardu budou mít týmy přeřazené pokaždé jiné barvy, opět to snižuje čitelnost celé informace.

7. Začít se musí od "Z"

Zní to divně. Ale písmeno “Z” je pro návrh dashboardu klíčové. Ukazuje, jak jednotlivé vizualizace umisťovat na dashboard Tj. zleva doprava, shora dolů. Nejdůležitější informace musí být vlevo nahoře, směrem dolů se umisťují potom podrobnější informace (drilldowns apod.).

Zase, souvisí to s tím, jak lidský mozek konzumuje informace. Porušení tohoto vzorce při návrhu dashboardu vede opět k jeho nečitelnosti.

8. Exportní tabulka

Snad nejčastější prohřešek vůbec. Dashboard, na kterém je mj. umístěna tabulka, která zobrazuje všech vašich osm tisíc (!!!) klientů a k nim 20 různých metrik. Cílem je jediné - kliknout na Export to XLS a pak vesele filtrovat v Excelu. Když se stane, že jste donuceni vytvořit takové řešení, věřte, že je někde hodně něco špatně. Kromě toho, že zobrazení tabulky bude trvat velmi dlouho, hlavně úplně měníte use case celého vizualizačního toolu. Neslouží potom jako analytický / prezentační nástroj, ale jako pouze nástroj k získání dat. Vlastní analytická práce se potom děje v Excelu. To opravdi chcete?

Máte k článku nějaké otázky nebo připomínky? Klidně mi napište, rád to s Vámi proberu :-)

Radovan Jirka
datový detektiv
LinkedIn

Jak využít Pohodu (a jiné datové zdroje) v BI? | Mňamka #201

Jak využít Pohodu (a jiné datové zdroje) v BI? | Mňamka #201

Vědět, v jaké je firma finanční kondici a kam pluje je jedna z klíčových věcí pro její správné kormidlování. Jenže jak to dát všechno dohromady? Jak využít všechny ty datové zdroje, které máme k dispozici? Potřebujete mít všechny finanční pohledy aktuální pár minut po zaúčtování dokladu? Pojďme se na to podívat krok za krokem – jen namátkově vytvoření mappingů, očištění dat, datový model a na závěr už chybí jen pár vymazlených dashboardů!

Řízení datové kvality: Data Governance | Mňamka #198

Řízení datové kvality: Data Governance | Mňamka #198

Mít pořádek v datech je pro mnoho firem sen. Data Governance je komplexní a jde ještě hlouběji. O co opravdu jde? Pojďme se na to podívat! Celé je to o strategické správě dat – propojuje podnikovou strategii a data s cílem vytvořit takové prostředí pro operace s daty, které bude produkovat kvalitní a důvěryhodné výstupy pro podporu rozhodování organizace. Proč se o ni teď tolik mluví? A jaké oblasti s ní souvisí? Zjistěte víc!

Churn prediction model | Mňamka #195

Churn prediction model | Mňamka #195

Získávat nové zákazníky je pro firmy velmi drahé. Snižovat churn je proto pro mnohé z nich jednou z priorit. Pokud dokážeme včas rozeznat tendenci k odchodu určitého zákazníka, máme šanci toto rozhodnutí zvrátit. Co je churn prediction model a jak na něj? Co potřebujeme, abychom byli schopni vytvořit opravdu dobrý model? Jak takový model vypadá a co s ním dál? Adam sepsal své zkušenosti!