В самом начале пути дашбордизации, когда бизнес ещё не до конца осознал свои потребности в данных и формулирует их достаточно расплывчато, мы решаем одновременно 3 задачи:
-помочь пользователям осознать свои потребности;
-опытным путём выделить реальную ролевую модель и user cases, характерные для каждой роли;
-приучить людей исследовать данные с использованием дашбордов.
На этом этапе дашборды, по сути, включают в себя все те вещи, которые делать "не стоит": нечеткие или недостаточно каскадированные метрики, отсутствие четко выделенной ЦА (дашборд "для всех"), слишком много данных на одном дашборде. Но приходит время, и дашборды должны эволюционировать.
Линк на полезную статью на тему ошибок в дашбордизации:
https://www.mrc-productivity.com/blog/2016/01/7-deadly-business-dashboard-mistakes/

Котятки🐱
Размышляя о прошлом и будущем дашбордов, осознаешь, что их дизайн всё большее и больше наследует принципы дизайна презентаций. Особенно это касается иконок.
Линк на интересную статью, описывающая важные и порой интересные тенденции, которые вырисовываются в дашбордах:
https://www.logianalytics.com/dashboarddesignguide/the-future-of-dashboard-design/

Классное сравнение Power BI и Tableau. Автор фломастерами нарисовал картинки, получилось забавно. https://www.whatdatashows.com/between-tableau-and-power-bi/

Котятки🐱,на очереди очередной каталог диаграмм💪🏻
В нём:
-виды и паттерны диаграмм;
-ключевые особенности каждого вида диаграмм;
-терминология и важные аспекты легенд;
-рекомендации, как правильно читать диаграммы;
-инструкции по построению и подготовке данных для диаграмм различных типов (да-да, мы привыкли, что волшебное tableau все строит строит за нас, но разбираться в основных принципах построения также не лишнее).
Линк:
https://diagrammm.com/

Полезно, конечно, учиться на своих ошибках, но лучше их избегать вовсе.

Коллекция предостережений проекта data-to-viz:
https://www.data-to-viz.com/caveats.html
P. S. Сам проект интересен в принципе, в нём также:
-обзор всех типов графиков
-дерево решений на основе формата входных данных;
- сюжетные примеры анализа.

Котятки, я уже писала про то, как полезно разбирать чужие плохие визуализации.
Так вот, здесь всё прекрасно.
Визуализации, которые не имеют смысла:
https://viz.wtf/

Котятки, сегодня пятничка, и мысли у меня - только о отпуске:)
Линк на вдохновляющую визуализацию моря:
https://neal.fun/deep-sea/
P. S. А вдогонку, - визуализация интерактивного калькулятора "Куда уходит день? "
Не тратьте время впустую. Берегите себя.

Встречаются 2 проблемы отображения динамических рядов, которые, с одной стороны, сами данные не искажают, а с другой - не дают прочитать:
-экстремумы в рамках одного ряда данных;
-один из рядов данных слишком велик по сравнению с другими, при этом с точки зрения бизнес-контекста надо показать все ряды.
Первую проблему решают с помощью разрывов оси (что не есть гуд) и выносок (что лучше), а удачные варианты решения второй в заметке ниже:
https://www.storytellingwithdata.com/blog/2020/1/21/a-small-multiple-makeover-for-a-big-range-problem

Как бы мы ни любили BI, но...всё так, всё так

Котятки🐱 Я как всегда: искала себе дом мечты, наткнулась на карту-инфографику 1902 года🙈
Полноценный разбор того, как работать с картами в Tableau:
https://tableau.pro/m08
P. S. Я люблю DATA YOGA

Ключевые вехи становления и осознания BI - с главными бизнес-событиями, которые задали вектор текущей реальности.
Линк:
https://www.sisense.com/blog/infographic-brief-history-business-intelligence/?amp

Чего от меня ждут мои пользователи, которым я, образно говоря, дарю все сокровища мира на языке дашбордов?

😳Новые пользователи: максимальная фокусировка на решении их проблемы с помощью дашборда, но не хотят обобщения или упрощения. Уровень абстракции максимально низкий;
😉Существующие пользователи: глубокие знания по теме, максимальное понимание бизнес-контекста, филигранное владение всеми инструментами BI и, конечно, новых идей;
💃Менеджеры: наиболее подробное, действенное понимание визуальных смыслов и взаимосвязи между визуальными элементами, с возможностью "прогрузить" пользователей в детализацию, не нарушая визуальной целостности дашборда;
💪🏻Аналитики: больше расследований и исследований, и меньше рассказывания историй с большой глубиной детализации;
😒Потребители операционной/регулярной отчётности: ничего от меня не хотят. Им важно быстро рассмотреть проблемы, оценить последствия и сделать выводы. А что делать? Просто делать так, чтобы дашборд работал.

Котятки🐱
Мне не прислали письмо в Хогвартс, увы😔
Но Tableau - это практически магия, что меня утешает.
Ниже ссылка на визуализацию, которая подсчитывает, сколько раз каждое заклинание использовалось во всех семи романах о Гарри Поттере:
https://public.tableau.com/profile/skybjohnson#!/vizhome/TheSpellsofHarryPotter/HarryPotterSpells

Я рисую инфографику очень редко, -в основном, пользовательские инструкции и бизнес-кейсы.
Однако вдохновляться Daily Infographic ничто не мешает😏.
Линк на хорошую статью в их блоге про историю и эволюцию инфографики, да и визуализации в целом:
https://www.dailyinfographic.com/blog/what-is-an-infographic-history-and-evolution

Вчера мои пользователи вусмерть переругались при обсуждении требований к дашборду, не в силах сформулировать, что хотят.
Это не критично, ведь редкий пользователь способен внятно сформулировать с первого раза функциональные, информационные и бизнес-требования к дашборду. Чтобы вывести их на конкретику, целесообразно спрашивать о:
-целях и задачах;
-рабочем процессе;
-ритуалах рабочего процесса, связанных с аналитикой;
-проблемах с данными.
В конце они более-менее внятно смогут сформулировать видение того, как данные улучшат их жизнь. А дальше уже, - дело техники и хорошего макета.
Линк на полезную статью на тему сбора требований (микс пользовательской психологии и конкретных шагов):
https://visualbi.com/blogs/business-intelligence/6-steps-perfect-art-gathering-requirements-users/

Котятки🐱 Сегодня пятничка, я так ждала её! И сегодня я делюсь с вами подборкой дашбордов на основе интересных опросов.

Дашборды выполнены в рамках курса по Power BI (так что не судите строго) - интересны как результаты, так и сами идеи визуализаций. Смотрим, вдохновляемся)

1️⃣ Мобильная связь (можно покликать между листами дашборда и увидеть эволюцию) https://bit.ly/2uxsUkk

2️⃣Сон https://bit.ly/2sMabAt

3️⃣ Соц. сети https://bit.ly/2T6bp4h

4️⃣ Рестораны https://bit.ly/2TwuCv1

5️⃣ Путешествия и отдых
https://bit.ly/3a9igzm
https://bit.ly/32vh32H
https://bit.ly/2VsGBfl

👉 На канале @analyst_club вы найдете больше полезной информации по теме бизнес-аналитики: практические приемы, кейсы, лайфхаки создания дашбордов в Excel и Power BI.

Канал ведет признанный эксперт в визуализации данных - Алексей Колоколов. 😎 Загляните к нему, - ведь когда-то именно с него начался мой канал - его дашборд попал в мой первый пост здесь😉

Котятки🐱
Моё утро начинается с кофе и хорошей книжки про цвет. Раньше я всегда воспринимала цвет как один из элементов выделения и структурирования на диаграммах, не более. Я помню время, когда даже со строгой корпоративной палитрой могла наворотить что-то в стиле "о боже, мои глаза, как это развидеть"🙈
Начать близкое знакомство с цветом можно со статьи ниже:
https://blog.datawrapper.de/colors/
Что там:
-про уместность и интуитивно понятные цвета;
-про использования градиента;
-про использование цвета для категоризации в диаграммах.
Обзор полезных инструментов для работы с цветом и ссылки на полезные книги (в том числе ту, которую я сейчас читаю) вы найдете тут:
https://blog.datawrapper.de/colorguide/

Мне всегда нравились картинки с Horizon graphs, они выглядят очень презентабельно, но мне было не понятно две вещи: как их читать и как их строить.
Вчера нашла подробную статью на эту тему: https://flowingdata.com/2015/07/02/changing-price-of-food-items-and-horizon-graphs/
По моему мнению, диаграмма не является интуитивно считываемой, но, если хорошо потренироваться и привыкнуть к ней, она становится гораздо более полезна, чем обычная линия временного ряда с разметкой.
Традиционная инструкция, как построить её в Tableau с использованием диаграммы Area без всяких надстроек:
https://youtu.be/M8B_V8wqZAs

Не все откалибровали, что 2 поста назад я выложила одну из отличнейших книг Рика Шермана по практике внедрения BI.
Благодаря ей (а также паре интеллектуальных пинков от моего босса) я осознала свои заблуждения касаемо "единой версии правды" и "теневой аналитики".
Полный топчик must read , которые надо изучить, чтобы понять все подводные камни BI -реальности:
https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence-books