Какие вызовы возникают у корпораций при внедрении визуализации данных?
Меня попросили ответить а этот вопрос на конференции, но потом не хватило времени озвучить ответ.
Оставляю здесь свои мысли:
1️⃣ Первая мысль
Большинство data профессионалов не имеют интуитивного чувства, что хорошо и что плохо в визуализации данных. И это неисправимо.
После тренингов по визуализации аналитики учатся создавать разные типы графиков механически, без чувства дизайна.
Стайлгайды и шаблоны помогают избежать создания слишком уродливого контента, делая средний уровень более-менее нормальным.
Но создание высококачественных визуализаций остается исключительным сервисом отдельной команды с фокусом на дизайн.
2️⃣ Вторая мысль
Ценность визуализации данных не очень высока в корпоративном мире.
Она была преувеличена, в основном, Tableau, поскольку это их основное преимущество.
Это вызывает разочарование у аналитиков при начале работы бизнес-дешбординге.
Каждый сначала ищет как «применить» все многообразие чартинга, но потом осознает оптимальные типы графиков для любой метрики.
95% - BANs, бары и таблицы. Нет никакой необходимости их улучшать.
Релевантность аналитики и доверие к ней в разы важнее.
Поэтому я предпочитаю говорить больше например о процессах сертификации контента, чем о визуализации данных.
В ней нет ничего критически важного для бизнес-аналитики.
К сожалению.
3️⃣ И третье:
Качество визуализации - это фактор гигиенический. Оно не должно быть ниже определенного уровня в любом случае.
Поэтому я вижу тренд к вендоров (не у всех) в упрощении BI разработки.
Вместо множества модных экстеншенов для «сложных» графиков у BI-инструментов должен быть набор стандартных строительных блоков и готовых лейаутов.
Это ограничивает визуальное разнообразие, но обеспечивает единый формат (без ручных аудитов), ускоряет разработку и доводит время отклика отчетов на уровень приложений.
И вероятно это правильный тренд.
Меня попросили ответить а этот вопрос на конференции, но потом не хватило времени озвучить ответ.
Оставляю здесь свои мысли:
1️⃣ Первая мысль
Большинство data профессионалов не имеют интуитивного чувства, что хорошо и что плохо в визуализации данных. И это неисправимо.
После тренингов по визуализации аналитики учатся создавать разные типы графиков механически, без чувства дизайна.
Стайлгайды и шаблоны помогают избежать создания слишком уродливого контента, делая средний уровень более-менее нормальным.
Но создание высококачественных визуализаций остается исключительным сервисом отдельной команды с фокусом на дизайн.
2️⃣ Вторая мысль
Ценность визуализации данных не очень высока в корпоративном мире.
Она была преувеличена, в основном, Tableau, поскольку это их основное преимущество.
Это вызывает разочарование у аналитиков при начале работы бизнес-дешбординге.
Каждый сначала ищет как «применить» все многообразие чартинга, но потом осознает оптимальные типы графиков для любой метрики.
95% - BANs, бары и таблицы. Нет никакой необходимости их улучшать.
Релевантность аналитики и доверие к ней в разы важнее.
Поэтому я предпочитаю говорить больше например о процессах сертификации контента, чем о визуализации данных.
В ней нет ничего критически важного для бизнес-аналитики.
К сожалению.
3️⃣ И третье:
Качество визуализации - это фактор гигиенический. Оно не должно быть ниже определенного уровня в любом случае.
Поэтому я вижу тренд к вендоров (не у всех) в упрощении BI разработки.
Вместо множества модных экстеншенов для «сложных» графиков у BI-инструментов должен быть набор стандартных строительных блоков и готовых лейаутов.
Это ограничивает визуальное разнообразие, но обеспечивает единый формат (без ручных аудитов), ускоряет разработку и доводит время отклика отчетов на уровень приложений.
И вероятно это правильный тренд.