Почему ясность важнее сложности при превращении данных в истории, которые люди действительно понимают
Делиться
Вы когда-нибудь создавали что-то, что выглядело великолепно на первый взгляд, но на самом деле ничего не говорило?
Когда однажды субботним днем я впервые попытался разобраться в своем наборе данных, создание панели управления показалось мне следующим разумным шагом на моем пути в науке о данных.
Я пересмотрела достаточно обучающих видеороликов на YouTube, чтобы думать, что знаю, как должен выглядеть «хороший» видеоролик: скорее всего, с чистым макетом и, возможно, с несколькими фильтрами.
После всего этого я сразу приступил к делу.
Я создал структуру, какой я ее хотел видеть, и разместил компоненты для своей приборной панели, но когда я наконец собрал все воедино, что-то показалось мне не таким.
Я буквально отступил назад, чтобы взглянуть на него. Я прошёл через комнату и изучил его с разных сторон. Мы все так делаем, верно?
После нескольких долгих разглядываний я так и не смог объяснить, какую историю на самом деле рассказывает эта приборная панель.
И не поймите меня неправильно, для первой попытки это было довольно неплохо. Но глядя на это, я чувствовал себя так, словно наблюдал за группой людей, перебивающих друг друга.
Я втиснул разные типы диаграмм — столбчатые, круговые, линейные — и все они боролись за внимание на одном экране. Каждая диаграмма могла поведать что-то интересное, но не складывалась в ясную мысль.
Позже тем же вечером у меня сжалось сердце, когда я сидела и смотрела на экран, голубоватое свечение которого отражалось от моей кофейной кружки. Если моя приборная панель не могла связаться со мной, как я могла ожидать, что она сможет связаться с кем-то ещё?
Я начал читать о том, почему некоторые информационные панели не вызывают интереса у пользователей. Я наткнулся на статью в журнале Harvard Business Review, где объяснялось, что многие информационные панели не способствуют принятию реальных решений, потому что большинство аналитиков слишком сосредоточены на внешнем виде, а не на ясности.
Там упоминалось что-то о «мусоре в графиках», просто декоративных элементах, которые не несут никакой смысловой нагрузки.
Это задело за живое. Ой.
Понимаете, сторителлинг данных — это не просто объяснение идей. Скорее, это помощь людям увидеть то, что вы увидели в своём анализе, и объяснить это так, чтобы они понимали.
Эта статья не о технической стороне создания панелей мониторинга; существует бесчисленное множество руководств, которые могут вас этому научить.
Скорее, речь идёт о тех аспектах, которые мы часто упускаем из виду: о том, как дашборды передают смысл и намерения. Я также поделюсь ошибками и уроками, которые изменили мой взгляд на данные после создания моей первой дашборды.
Источник: towardsdatascience.com
