Dashboard-et që përdoren

Në këtë numër

Shumë kompani kanë më shumë dashboard-e sesa vendime. Ky numër pyet për çfarë shërben një dashboard, kush di ta lexojë, kush e përdor vërtet, dhe si dallohet një ekran që përdoret nga një ekran që thjesht rri ndezur.

Përkufizimi i Stephen Few-t është i ngushtë: informacioni më i rëndësishëm në një ekran, i ndjekur me një shikim. Në një anketë të 2019 me 9.000 punonjës në nëntë vende, 21% ishin të sigurt në aftësitë e tyre me të dhënat dhe 74% ndiheshin të rënduar ose të pakënaqur kur punonin me to. Në Finlandë vetëm rreth një e katërta e drejtuesve të shitjeve që iu përgjigjën një ankete të 2010 përdornin dashboard. Grafiku bullet i Few-t e zëvendëson kadranin me një vijë, dhe një rishikim i studimeve në shëndetësi i lidh dashboard-et që arrihen lehtë me kujdes më të mirë.

Stiven Janaqi, Redaktor

Tema kryesore

Një ekran, një shikim

Në 2004, Stephen Few e përkufizoi dashboard-in ngushtë: një paraqitje vizuale e informacionit më të rëndësishëm që duhet për të arritur një ose më shumë objektiva, e vendosur në një ekran të vetëm që të ndiqet me një shikim.

• Më e rëndësishmja. ajo që u duhet objektivave, jo gjithçka që mund të matet
• Një ekran. pa lëvizur poshtë, pa ndërruar ekran: kujtesa afatshkurtër mban pak
• Me një shikim. përmbledhje dhe përjashtime, të lexuara në çast

Më vonë Few e mprehu: një paraqitje kryesisht vizuale që njerëzit e përdorin për të ndjekur shpejt gjendjen e çastit, gjendje që kërkon përgjigje në kohë në një rol të caktuar. Sipas kësaj prove, shkroi ai në 2017, vetëm 2 nga 28 shembujt te The Big Book of Dashboards ishin ekrane për ndjekje të shpejtë; të tjerët mund të jenë të dobishëm, por shërbejnë për qëllime të tjera.

Leximi ynë

Një ekran plot grafikë nuk është ende dashboard. Pyet kush e shikon, sa shpesh, dhe çfarë bën pastaj.

Përkufizimet janë të Few-t; formulimi i 2004 u kontrollua aty ku e citon vetë në 2017. Numërimi 2 nga 28 është gjykimi i tij për një libër tjetër, jo matje.

Burimet: Stephen Few, Perceptual Edge, 2017; Stephen Few, O'Reilly Media (2nd ed. 2013, Analytics Press), 2006 (përmes UXmatters, 2007)

Shifrat

Të dhëna që rëndojnë

Në shtator 2019, Opinium anketoi për Accenture dhe Qlik 9.000 punonjës me kohë të plotë në nëntë vende, mes tyre Gjermania. Shumica i shihnin të dhënat si pasuri; pak ndiheshin të sigurt me to.

Punonjës në nëntë vende, shtator 2019 (vetëdeklarim): I shohin të dhënat si pasuri 87%, Të rënduar ose të pakënaqur kur punojnë me të dhëna 74%, Shpesh i besojnë ndjesisë në vend të të dhënave 48%, Të sigurt në aftësitë me të dhënat 21%.

Në një anketë të Forrester Consulting për Tableau në 2022, me mbi 2.000 njerëz në dhjetë vende, 82% e vendimmarrësve prisnin aftësi bazë me të dhënat në çdo departament, por vetëm 39% e organizatave u ofronin trajnim për të dhënat të gjithë punonjësve.

Leximi ynë

Dashboard-et i lexojnë njerëzit, jo programet. Një ekran i qartë nuk ndihmon dikë që u shmanget numrave.

Të dyja studimet u porositën nga firma që shesin programe analitike, dhe të dyja mbështeten te vetëdeklarimet. Për Shqipërinë nuk kemi shifër të krahasueshme.

Burimet: Accenture & Qlik for The Data Literacy Project, survey by Opinium, 2020; Forrester Consulting, commissioned by Tableau, 2022 (përmes Help Net Security, 2022)

Modeli

Një vijë në vend të kadranit

Few e projektoi grafikun bullet për të zëvendësuar matësit dhe kadranët që shihen shpesh në dashboard-e. Në pak hapësirë tregon një masë, e krahason me një objektiv dhe e vendos në zona si dobët, mjaftueshëm dhe mirë.

1. Etiketa. emërton masën
2. Shkalla. një bosht linear, zakonisht nga zero
3. Masa. një shirit i errët, pjesa më e dukshme
4. Krahasimi. një vijë e shkurtër tërthore: objektivi ose viti i kaluar
5. Zonat. dy deri në pesë nuanca, më mirë tri

Few këshillon nuanca të një ngjyre, të errët për dobët dhe të çelët për mirë, në vend të ngjyrave të ndryshme që njerëzit me daltonizëm mund të mos i dallojnë. Një formë lineare, shkruan ai, zë edhe më pak vend dhe lexohet më me efikasitet se një kadran i rrumbullakët.

Shembull hipotetik, një rresht në dashboard-in e turnit

• Masa: nisjet në kohë këtë javë: 91%
• Objektivi: një vijë tërthore te 95%
• Zonat: nën 85% dobët, 85–95% mjaftueshëm, mbi 95% mirë

Një rresht: nën objektiv, në zonën e mesme. Shifrat janë të shpikura.

Pjesët dhe parazgjedhjet ndjekin specifikimin e dizajnit të Few-t (2006, rishikuar në 2013). Këshilla për ngjyrat është rekomandimi i tij, jo standard i provuar.

Burimi: Stephen Few, Perceptual Edge, 2013

Çfarë thotë kërkimi

Kush i përdor, dhe për çfarë

Në fund të 2010, Oana Velcu-Laitinen dhe Ogan Yigitbasioglu anketuan drejtuesit e lartë të shitjeve në 851 kompani finlandeze për dashboard-et. U përgjigjën 145, dhe vetëm rreth një e katërta e tyre përdornin një të tillë.

Drejtues shitjesh që u përgjigjën, Finlandë, fund i 2010 (numri, nga 145): Përdornin dashboard 36, Përdornin mjete të tjera raportimi 62, Të tjerë që nuk përdornin 47.

Shtatë nga 36 e kishin ndërtuar në Excel. Nga katër qëllime, përdoruesit vunë të parët komunikimin dhe njëtrajtshmërinë, para ndjekjes, dhe cilësia e të dhënave shkonte me përdorimin. Një rishikim i 2015 me 11 studime në shëndetësi gjeti se aty ku personeli mjekësor i arrinte lehtë dashboard-et, për shembull si mbrojtës ekrani, përdorimi shkonte me procese më të mira kujdesi dhe rezultate më të mira për pacientët.

Leximi ynë

Një dashboard që duhet kërkuar rrallë shikohet. Vendose aty ku ndodh puna.

Mostër e vogël (u përgjigjën 17%) dhe lidhje, jo provë shkaku; 47 është pjesa tjetër e 109 jopërdoruesve. Rishikimi në shëndetësi i quan provat të kufizuara.

Burimet: Oana Velcu-Laitinen & Ogan M. Yigitbasioglu, International Journal of Digital Accounting Research, 2012; Dawn Dowding et al., International Journal of Medical Informatics, 2015

Si matet

A e shikon dikush?

Një dashboard mund të kontrollohet dy herë: me listën e Few-t të gabimeve të zakonshme të dizajnit, dhe me atë që njerëzit bëjnë me të. E para merr një orë; e dyta një muaj takimesh.

Pesë nga trembëdhjetë gabimet e zakonshme sipas Few-t

1. kalimi i kufijve të një ekrani
2. kontekst i pakët: pa objektiv, pa krahasim
3. detaje ose saktësi e tepruar
4. një masë e mangët
5. ngjyra të keqpërdorura ose të tepërta

• Emërto përdoruesin dhe vendimin. Nëse askush nuk thotë dot cilit vendim i shërben një numër, vendi i tij është në raport.
• Numëro veprimet, jo shikimet. Në çdo rishikim, shëno cili numër çoi te një hap, një përgjegjës dhe një datë.
• Hiq atë që nuk e përdori askush. Një masë që s'nxiti asgjë për tre muaj del nga ekrani.

Gabimet janë nga Few (2006); hapat janë propozim i redaksisë, jo metodë e provuar.

Burimi: Stephen Few, O'Reilly Media (2nd ed. 2013, Analytics Press), 2006 (përmes UXmatters, 2007)

Më shumë te eseja: KPI-të nuk përmirësohen nga Excel-i

Mjeti i numrit

Karta e dashboard-it

Plotësoje para se ta ndërtosh ekranin, dhe sërish pas një muaji. Nëse një rresht mbetet bosh, dashboard-i nuk është gati.

1. Kush e shikon roli, dhe sa shpesh: çdo turn, ditë ose javë
2. Vendimi që i shërben një fjali: çfarë ndryshon kur lëviz numri
3. Tri deri në pesë masa secila me përkufizimin dhe burimin e vet
4. Krahasimi objektivi, java ose viti i kaluar, për çdo masë
5. Kur lexohet takimi ose momenti, dhe kush e drejton
6. Çfarë nxit veprim pragu, kush vepron, deri kur
7. Çfarë hoqëm masat që nuk çuan në asnjë veprim brenda një muaji

Praktikë e propozuar nga redaksia, sipas përkufizimit të dashboard-it nga Few (2004, 2017) dhe librit të tij (2006).

Burimet: Stephen Few, Perceptual Edge, 2017; Stephen Few, O'Reilly Media (2nd ed. 2013, Analytics Press), 2006 (përmes UXmatters, 2007)

Hape mjetin: Shift Pulse

Burimet dhe metoda

Çdo shifër ka një burim.

Shifrat e këtij numri vijnë nga burimet më poshtë. Viti tregon sa e re është secila.

• Stephen Few, O'Reilly Media (2nd ed. 2013, Analytics Press), “Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data”, 2006 (përmes UXmatters, 2007).
• Stephen Few, Perceptual Edge, “There's Nothing Mere About Semantics”, 2017. https://www.perceptualedge.com/blog/?p=2793
• Accenture & Qlik for The Data Literacy Project, survey by Opinium, “The Human Impact of Data Literacy”, 2020. https://www.qlik.com/us/news/company/press-room/press-releases/data-skills-gap-is-costing-organizations-billions-in-lost-productivity
• Forrester Consulting, commissioned by Tableau, “Building Data Literacy: The Key to Better Decisions, Greater Productivity, and Data-Driven Organizations”, 2022 (përmes Help Net Security, 2022).
• Stephen Few, Perceptual Edge, “Bullet Graph Design Specification”, 2013. https://www.perceptualedge.com/articles/misc/Bullet_Graph_Design_Spec.pdf
• Oana Velcu-Laitinen & Ogan M. Yigitbasioglu, International Journal of Digital Accounting Research, “The Use of Dashboards in Performance Management: Evidence from Sales Managers”, 2012. https://doi.org/10.4192/1577-8517-v12_2
• Dawn Dowding et al., International Journal of Medical Informatics, “Dashboards for improving patient care: Review of the literature”, 2015. https://eprints.whiterose.ac.uk/84905/

Metoda editoriale

Çdo shifër u kontrollua për vitin, botuesin dhe çfarë mat saktësisht. Kur faqja e botuesit nuk hapej, shifra u kontrollua te përmbledhje të pavarura dhe shënohet me “përmes”. Interpretimi i redaksisë shënohet “Leximi ynë”. Shifrat që nuk u konfirmuan nuk janë në numër.