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业务数据可视化的6个最佳实践

与任何技术一样,数据可视化工具的使用也有不尽人意之处。本文分享了一些可以从业务数据可视化中获得最大价值的专家提示。

作者:Bob Violino 来源:企业网D1Net|2020-07-22 10:30

在分析平台所生成的报告中看到模糊的数字是一回事。查看详细而丰富多彩的图形则完全又是另一回事--这些图形也是由分析软件生成的--它们可以立即展示出趋势,即使是非技术用户也可以轻松地掌握。

数据可视化工具使后者成为了可能。他们将数据放到一个可视化的上下文中,以创建图形、图表、地图和其他元素,这些元素可以使分析对业务用户来说变得更有意义。

通过数据可视化,业务分析人员可以更容易地检测给定数据集中的市场趋势、模式和异常值。专家表示,考虑到人类大脑处理信息的方式,使用图表等图形元素来可视化复杂数据要比试图用电子表格或其他基于数字的报告来解读趋势会容易得多。

与其他任何技术工具一样,也有从数据可视化中获得最大价值的最佳实践。以下是一些专家的建议。

保持简单,特别是对于高级用户

尽管数据可视化背后的分析过程可能非常复杂,但可视化本身并不需要如此复杂。

“在构建数据可视化时,要尽可能地追求简单和优雅,”研究公司Gartner的高级分析师Daren Brabham建议。“人脑在处理视觉信息时的效率是有限的,所以要保持视觉信息的干净和易于快速消化。”

在构建面向高管受众的仪表板和报告时,这一点尤为重要,Brabham说。

“我们的很多客户都在为高管和经理们改进仪表板,探索交互式的元素,将多种复杂指标构建成易于理解的索引和汇总分数,并希望使用红黄绿类型的仪表以更简单的方式更快速地传达大量数据。”Brabham说。

在医疗保健提供商加州大学圣地亚哥健康中心,简单性是可视化的一个最终目标。“有时我们会试图创建一种适用于所有用户的可视化,但使用起来非常复杂,特别是对技术不熟练的用户来说。”信息服务的高级主管Josh Glandorf说。

“使用有限的图表、明确定位的关键绩效指标来保持简单,并提供必要的支持性指导信息,以便用户能够理解数据的结构、视觉效果、相关的细微差别等。”Glandorf说。“我们发现,如果可视化太过复杂而无法导航,用户就会因为不知所措而感到难以接受。”

该医疗保健组织使用了来自Tableau的可视化工具作为其商业智能平台的一部分,他们最近开发了一组标准设计模板,以促进其所有仪表板的通用外观和感觉。“这将确保无论主题如何,仪表板结构都可以在一定程度上实现标准化,促进导航的一致性。”

考虑一下观众

同样,管理者也需要了解一下谁将使用可视化和设计仪表板来满足他们的需求。

为零售商和超市生产自有品牌食品的H. & J. Brüggen公司从2016年开始就已经使用了Qlik的可视化工具,以提高供应链的透明度。这家总部位于德国Lübeck的公司使用了可视化技术来支持需求规划和供应商物流预测等流程。

“当我们考虑分析的最佳实践时,我们采用了所谓的‘DAR分析法’--即仪表板、分析、报告--来在Qlik中工作,以实现在这三个方面的价值。”供应链管理总监Martin Gries表示。“除了选择哪些数据将进入仪表板之外,你还必须记住受众以及可视化将如何快速有效地传递这些数据。”

Gries说,这一切都是从仪表板的设计开始的,因为这样可以为用户提供更多方便和有用的分析。“如果我们能很好地执行设计,我们就能进行强有力的分析。”他说。“报告将更容易被创建,并且可以提供鸟瞰式的透视图,也可以根据需要深入地研究具体细节,具体将取决于用户。”

当公司在为管理层设计可视化时,“我们会利用诸如计量表之类的元素,或者在通用仪表板上对KPI进行单一度量,以帮助他们快速回答我们是否已经达到目标的问题。”Gries说。“这些数据可以用来比较不同时期的业绩,也可以随时与整个业务的决策者进行分享。”

IT还需要记住,许多用户的数据素养知识是有限的。“因此,我们不会使用箱线图,因为它们太复杂了,不是每个人都能够理解这些信息。”Gries说。

不过,H. & J. Brüggen确实应用了树形图等可视化技术来显示其产品组的服务级别和订单值等元素。这使得用户能够更容易地理解客户的高订单价值等问题。

为正确使用分析工具提供培训

Brabham说,现在许多主要的分析和商业智能(A&BI)平台都具有复杂的增强分析功能。这意味着用户不需要特别精通数据或技术就可以从A&BI平台获得可视化的效果。

“这有效地民主化了对良好可视化的访问,同时也强调了数据质量和数据素养在组织中的重要性。”Brabham说。“你必须为这些复杂的增强分析工具提供高质量的数据,而且你也必须确保你的业务用户能够对这些数据有足够的了解,以便能够批判性地消费A&BI工具所生成的数据。”

Gartner有很多客户在进行基础的A&BI工具培训的同时,也在进行数据素养培训和设计思维的研讨会。

“这保证了用户不仅知道该如何浏览他们的A&BI工具,而且还能更有创造性和批判性地思考这些分析的数据。”Brabham说。“无论A&BI工具变得多么用户友好,最终还是要考虑数据可视化的影响和业务相关性。”

确保使用正确的工具

可能会出现部署各种数据可视化技术的诱惑。但公司需要考虑自己究竟需要什么样的数据可视化,并做出相应的选择。

“我们很容易迷失在领先的数据分析、商业智能和数据可视化提供商所提供的闪亮的新特性和功能中。”研究公司ESG的高级分析师Mike Leone说。“但如今用于可视化数据的顶级技术仍然是Microsoft的Excel。”

Leone说,如果一个公司需要的是在一些更小的数据集上完成基本的可视化任务,那么Excel通常已经足够好了。“它很容易使用,容易获得,而且很多人都很熟悉。”

对于那些想要寻求一种更强大的工具来跨更大的团队或业务线进行集成、连接不同大小和结构的多个数据集、使用户能够探索和试验不同的数据可视化以及利用诸如机器学习等能力的组织来说,Excel不是解决问题的办法,Leone说。

“找到一个能满足每个人的需求和满足每个人的专业水平的通用的可视化平台是一项不可能完成的任务。”Leone说。在查看可视化工具时,组织需要考虑企业中不同用户组的需求和技能水平。

利用可视化来讲述故事

随着公司数据可视化技能的提高,公司应该努力将可视化技术编织成一个连贯的数据故事,Brabham说。

“这可能意味着需要开发一个单一的、复杂的、交互式的可视化,允许深入研究和探索,并且能够讲述一个关于某个主题的连贯故事。”Brabham说。“或者,它也可能意味着需要在报告中构建一个仪表板或一系列的可视化效果,这些仪表板或可视化效果将以一种连贯的方式讲述业务中所发生事情的方式和原因。”

最先进的A&BI工具用户已经学会了制作可视化的因果串,来解释为什么在某个地区的销售会下降,以及反弹的机会在哪里,Brabham说。应该让数据来说明你的公司是如何达到关键业绩指标的,他说。

将协作作为优先事项

利益相关者之间的协作是数据可视化成功的关键,Leone认为。“即使你创建了一个复杂的可视化视图,并产生了伟大的洞察力,你也没有完成所有的工作。”他说。“我们有机会在这种洞察力的基础上进行更深入或更广泛的开发,但文档记录和使用一个能够促进协作的正确平台也是至关重要的。”

如果一个团队使用了特定的数据集或者选择了特定的可视化,那么它就需要记录所有的东西并向其他人详细解释,Leone说。“数据分析和可视化是一项团队运动。”他补充道。“让同事能够快速地完成数据可视化任务,并有可能从你停下的地方开始,是非常有价值的。”

Leone回忆起了和两个在大型保险公司工作的人的谈话。他们的职责都是以分析为中心,但是针对不同的业务部门。

第一个人讨论了她连接多个数据源所使用的工具和流程,这些工具和流程随后又被用来获得对特定人群统计的非常详细的洞察,Leone说。而坐在她旁边的第二个人则说,他刚刚花了四个小时做了同样的事情,并没有意识到他的同事已经做了。

“组织可能正在寻求让更多的人访问更多的数据来进行探索和可视化的方法,”Leone说。“但协作对于确保更高水平的生产率以及及时的投资回报来说是至关重要的。”

【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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