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

Ze života datového detektiva 4: Designér, architekt a konzultant #277

Ze života datového detektiva 4: Designér, architekt a konzultant #277

Je to tady, další článek ze seriálu „Ze života datového detektiva“, tentokrát se budeme bavit o tom co dělá architekt, designér a konzultant v Bizztreatu. Naše Verča vám to pěkně sepsala a je to fakt zajímavý čtení s hromadou prokliků na další zajímavý kontent od nás. Zajímá vás, jak to v bizztreatu s architekturou děláme? Jaký je postup pro architekta samotného? Nebo jak na architekturu navazuje datová kvalita a data governance? Pokud jste na jednu z těchto otázek odpověděli „ano“ tak šup na link a pusťte se do toho.

Python a SQL taháky pro začátečníky i pokročilé | Mňamka #274

Python a SQL taháky pro začátečníky i pokročilé | Mňamka #274

S novým rokem přichází i potřeba si oprášit znalosti. Po všem tom jídle a bublinkách jsme si pro vás připravili mňamku, ve které máme taháky. Jsou to taháky pro začátečníky i pokročilé a obsahují Python a SQL. Pokud je vaše předsevzetí „být víc datař“ tak se vám budou určitě hodit a pokud už datař jste, aspoň si připomenete, co jde jednodušeji a snad si v nich najdete nějaký quick hack.

Rychlé zkoumání dat s Count.co | Mňamka #271

Rychlé zkoumání dat s Count.co | Mňamka #271

Náš Michal vám sepsal návod na to, jak používat Count.co, výborný nástroj pro SQLkaře. Obsahuje věci jako analytický zápisník a datovou vizualizační platformu, ale to není vše. Díky modulárnímu konceptu se dá v Count.co sdílet přesouvat a prezentovat vše od textu, skriptů nebo konfigurovatelných grafů. Michal vám ukáže, jak to funguje, co to dělá a proč jste to měli používat už včera. Jak sám napsal: „nabízí příjemný kompromis mezi užitečností a stále jednoduchou použitelností." Pojďte se na to mrknout sem.