Адаптация дашбордов под запросы пользователей и развитие навыков
Как развивать аналитическую культуру
день 09
Продолжаем восхищаться параметрами и учимся обогащать дашборды продуманным дизайном и пользовательским опытом вместе с кейсом ОККАМ.
Посмотрите запись эфира девятого дня
Мы встретились онлайн вместе с экспертами из ОККАМ, обсудили вопросы дизайна и производительности и посмотрели демо.
Способы учиться работе с данными
Александр Ларин
Руководитель центра поддержки и обучения FineBI, GlowByte
Для развития культуры data-driven сотрудников необходимо обучать нескольким ключевым навыкам. Важно развивать аналитическое мышление — уметь анализировать и интерпретировать данные, искать закономерности и тенденции, понимать основы математической статистики. Сотрудники должны знать основы управления данными в компании: понимать принципы организации и хранения данных, уметь обеспечивать качество и достоверность данных, на базовом уровне проводить очистку и минимальную трансформацию данных для анализа.

Компании выстраивают целые системы обучения для поддержки доступа к знаниям на разных уровнях: для новых сотрудников — чтобы погрузить в экосистему данных и принципы работы, для начинающих специалистов — чтобы дать обзор data-систем и базовые навыки работы, для специалистов с опытом — чтобы расширить компетенции и выйти на новый уровень.
Развитие навыков работы и понимания данных у всех сотрудников, а не только у специалистов по аналитике, является ключом к формированию корпоративной культуры, ориентированной на данные.
В GlowByte мы предлагаем несколько программ обучения работе с данными в разных форматах: онлайн и оффлайн. Все программы включают теорию, практические задания и разбор реальных кейсов, и подходят и тем, у кого в компании уже развернут FineBI и тем, кто только хочет внедрить инструмент.

Отдельно можно выделить курс по основам визуализации данных, который не привязан ни к какому инструменту BI-аналитики и подойдет всем, кто хочет улучшить свое понимание графиков и диаграмм, дашбордов и даже презентаций на основе данных.
Подробнее про доступные курсы обучения
Подборка всех образовательных программ от GlowByte по работе с BI
Мы поддерживаем подход к обучению с наставником. На начальных этапах новые знания могут усваиваться достаточно легко и самостоятельно, однако через несколько недель мотивация к обучению может снизиться. В таких случаях на помощь приходят наставник и поддержка сообщества, которые могут вдохновить и помочь сохранить интерес к обучению.

Наставник помогает выстроить учебный процесс, предоставляя четкий план и последовательность изучаемых тем так, чтобы учеба проходила легко. Кроме того, у наставников обычно есть опыт и знания, подкрепленные реальной практикой, а не теорией из книг. Это обогащает процесс обучения и помогает сфокусироваться на главном. И главное — помогает не быть одному в долгом процессе обучения новому.
Восточная мудрость: терпение и упорство
Андрей Демидов
Основатель сообщества по визуализации данных DataYoga
В мире, где скорость часто ценится выше качества, важно помнить, что создание устойчивой культуры работы с данными требует терпения и последовательности. Подобно китайской мудрости о выращивании растений, нельзя ускорить естественный процесс роста, «вытягивая побеги».

Китайские компании уделяют больше внимания созданию сильной корпоративной культуры, основанной на коллективных ценностях. Формирование зрелой культуры требует времени. Попытки внедрить сложные аналитические инструменты или методологии без должной подготовки почвы могут привести к поверхностным результатам и разочарованию. Рост духа, воспитание возвышенных нравственных начал в человеке — процесс постепенный и трудный. Способов достичь вершины, перепрыгнув промежуточные этапы, просто не существует.
Не нужно тянуть побеги, помогая им вырасти.
Успех не бывает быстрым.
Принцип востока
В мире, где новые идеи и технологии в области данных появляются с головокружительной скоростью, важно сохранять баланс между инновациями и проверенными практиками. Некоторые идеи могут выглядеть оригинально и вызывать любопытство, но их стоит соотносить с опытом окружающих и пропускать через здравый смысл, рациональное мышление и критическое отношение к собственным мыслям.

Здоровый скептицизм и рациональный подход не противоречат инновациям, а наоборот, помогают выбрать наиболее эффективные и подходящие решения. Развитие культуры – это не слепое следование трендам, а осознанный процесс интеграции проверенных методов с инновационными подходами.
Кейс ОККАМ:
Аналитическая поддержка клиентов
ИСТОРИЯ УСПЕХА
Группа компаний OKKAM специализируется на выстраивании коммуникаций между потребителями, товарами и брендами и объединяет семь вертикалей: медиа и коммуникации, консалтинг, креатив, трейд-маркетинг, e-commerce, устойчивое развитие и маркетинговые технологии.
Алексей Бушмакин
Ведущий BI-разработчик, ОККАМ
Я работаю в команде разработки, мы помогаем нашим коллегам со стороны бизнеса вести коммуникацию с клиентами на основе данных. Например, оперативно создаем эффектные дашборды для участия в тендерах и привлечения потенциальных клиентов или помогаем с внутренней аналитикой по продуктам для принятия управленческих решений руководству.

Изначально наша команда разработки работала с Tableau, но, когда вендор ушел с российского рынка, мы оперативно перешли на FineBI. На данный момент у нас около 120 дашбордов, которые обслуживает команда из 4 человек: 1 проджект-менеджер и 3 разработчика, включая меня. В основном, мы делаем продукты по мониторингу рекламных кампаний для клиентов, но также разрабатываем и поддерживаем внутренние дашборды, которые анализируют работу отделов и самих продуктов.
Дашборды для ОККАМ — бонусный продукт к основной продаже рекламы, важный инструмент, который помогает клиентам отслеживать эффективность своих рекламных кампаний. Дашборды предоставляют наглядную и удобную визуализацию данных, позволяя клиентам легко понимать, куда уходят их деньги и насколько эффективно они используются.
Однако, чтобы собрать данные по кампаниям для клиента иногда нужны огромные затраты времени на подготовку отчета. Например, одна из бизнес-команд тратила 4 рабочих дня на подготовку еженедельного отчета: в понедельник начинали сбор данных, в четверг сдавали результат. Это колоссальные временные затраты. Мы разработали для них дашборды, так что теперь они быстро предоставляют клиентам наглядную и красивую картинку, а освободившееся время тратят на более ценные задачи.
Пример дашборда по показателю Доля голоса (share of voice, SOV)
Важную роль в этом процессе играют параметры. Параметры в FineBI позволяют быстро перестраивать отчеты, смотреть на данные с разных сторон, не создавая множество дополнительных срезов или вкладок. Особенно ценно, что параметры помогают отвечать на ad-hoc запросы клиентов, когда они сами не знают, что именно хотят увидеть.
Параметры дают возможность анализировать данные по дням, неделям, кварталам, выбирать любые метрики и легко менять измерения на графиках. Они обеспечивают гибкость без ущерба функциональности.
Помимо функциональности, важную роль играет и визуальный стиль дашбордов. Мы столкнулись с тем, что дашборды, обладающие большими функциональными возможностями, зачастую оказывались не самыми простыми для восприятия. Это подтолкнуло нас к изучению вопроса информационного дизайна и выработке собственных лучших практик.

Итогом этого изучения стало создание внутри нашей команды разработки дизайн-гида с советами для дашбордов в контексте возможностей FineBI.
Даниил Дрютов
BI-разработчик, ОККАМ
Основные правила, которые мы применяем сейчас в нашей практики, и как FineBI позволяет нам следовать им:
1
Уделяем внимание цветовой гамме.
В самом начале процесса разработки дашборда мы стараемся определиться с палитрой цветов, которую будем использовать в проекте. Часто мы отталкиваемся от цвета логотипа бренда или продукта, для которого создаем дашборд.

В представленном логотипе основным цветом является один из оттенков фиолетового:
1
Ключевой цвет бренда можно применять как в отдельных визуальных элементах, так и для выделения тематических блоков для создания контрастности. Принцип прост, но часто необходим: для лучшего восприятия отличающиеся между собой блоки информации лучше явно обособлять, например, с помощью цвета. Например, мы часто используем этот принцип для смыслового разделения зоны фильтров от графической части дашборда.

Мы не используем слишком яркие и насыщенные цвета на визуализациях, т.к. это отвлекает внимание от самих данных. Стандартные темы FineBI предоставляют хороший выбор цветов для визуализаций с умеренной яркостью и насыщенностью.
2
Используем принцип близости.
Принцип близости гласит: сближать то, что имеет между собой близкую связь, и отдалять то, что связано слабо.

Основные рекомендации:
+ заголовок страницы или иные примечания, относящиеся ко всей странице, следует отделить от всех остальных элементов пустым пространством;
+ фильтры также должны быть отделены небольшим отступом от прочих элементов;
+ в идеале у пользователя не должно быть ни капли сомнения, что заголовок того или иного визуального элемента относится именно к нему;
+ соблюдайте размерность заголовков в соответствии с их иерархией на странице: например, заголовки графиков точно не должны быть больше заголовка страницы.
3
Используем выравнивание.

Дашборд выглядит более организованным и простым для восприятия, если на нем соблюдается принцип выравнивания.

Основные рекомендации:
+ в большинстве случаев выравнивание следует осуществлять по левому краю,
+ не прибегать к выравниванию заголовков по центру, если это не особенная уникальная фишка дизайна определенного дашборда;
+ следует стараться выравнивать элементы так же и между собой. Если вы сделали выравнивание графика по левому краю по некоторой невидимой линии, постарайтесь сделать так, чтобы и прочие элементы сверху и снизу были выровнены вдоль этой же линии.
+ создавать отступы визуальных элементов от краев экрана;
+ в таблицах все текстовые значения в ячейках выравнивают по левому краю, а числовые – по правому краю;
Старайтесь избегать скроллов. В идеальном случае вся информация должна умещаться на один экран без прокруток. При избытке элементов можно использовать компонент под названием Tab, который позволит разместить множество элементов на нескольких переключаемых вкладках.
1
Два предыдущих правилах несложно соблюдать в FineBI, поскольку инструмент позволяет:
+ создавать пустые пространства между элементами;
+ задавать общий межэлементный интервал в пределах всего дашборда (Component Gap);
+ регулировать отступ содержимого от границы каждого визуального элемента вплоть до пикселя (Component Padding);
+ размещать элементы без привязки к сетке дашборда (Overlap / Hover);
+ производить выравнивание отдельных элементов внутри одного компонента, в том числе для таблиц.
4
Соблюдаем постоянство. Используем принцип повторения, который гласит следующее: следует повторять некоторые аспекты дизайна на протяжении всей работы. Наша команда же дополняет этот принцип другим смежным советом: в то же время стоит избегать избыточной информации. Мы стараемся использовать один основной цвет на протяжении всего проекта, использовать одинаковый размер шрифта для обозначения однотипных данных, применять равные размеры схожих визуальных элементов.

В то же время, мы стараемся сокращать избыточную информацию. Например, скрываем названия оси, на которой содержатся года, названия месяцев или полные форматы дат; по формату их записи интуитивно понятно, что расположено на оси. А также, обращаем внимание на дублирование информации между названием графика и его содержимым: если в названии написано, что график представлен в разрезе по категориям, не нужно отдельно выводить название легенды.
Так выглядели наши дашборды до изучения лучших дизайнерских практик:
И примерно так они выглядят теперь (помните фиолетовый логотип из первого правила?):
Все эти практики помогают достигать нужного эффекта удивления и восхищения у клиентов. Красивый и продуманный дизайн дашборда не только улучшает его функциональность, но и помогает лучше продавать услуги компании.
Алексей Бушмакин
Ведущий BI-разработчик, ОККАМ
Мой главный совет: не бойтесь экспериментировать. FineBI — очень гибкая платформа, которая может дать вам гораздо больше, чем вы можете себе представить. Не начав пробовать работать творчески, вы не поймете возможности системы, которые она дает. И, конечно, используйте параметры! Чем дашборд компактнее, тем проще его понимать, а параметры отлично сокращают используемое пространство без ущерба для функциональности.
Практика с FineBI
Александр Ларин
Руководитель центра поддержки и обучения FineBI, GlowByte
Публикация дашборда
ПРАКТИКА БЕЛЫХ ДРАКОНОВ
Сегодня мы займёмся публикацией вашего дашборда на портале FineBI и рассмотрим различные способы, как можно поделиться своими разработками. Публикация дашборда позволит вам показать результаты вашей работы другим пользователям, а также проверить, как дашборд будет выглядеть в реальной среде.

Вы также ознакомитесь с методами снятия дашборда с публикации, чтобы управлять доступом и видимостью вашего контента.
Опубликуйте свой разработанный дашборд всеми доступными способами на портале FineBI, включая:
  • Публикацию на внутреннем портале.
  • Создание публичной ссылки, если это возможно.
  • Интеграцию с другими платформами или инструментами, если такая опция доступна.

Инструкция: публикация дашборда

После публикации:
  1. Проверьте, как дашборд выглядит и функционирует в опубликованном виде.
  2. Снимите дашборд с публикации, используя доступные методы в FineBI.

Отправьте скриншоты вашего дашборда до и после публикации, а также опишите, какие методы публикации и снятия с публикации вы использовали и как это повлияло на доступность вашего дашборда.

Этот шаг позволит вам завершить работу над дашбордом и понять, как управлять доступом к вашим аналитическим панелям!
Круговая диаграмма прогресса
ПРАКТИКА ЧЕРНЫХ ДРАКОНОВ
Под конец ретрита задания становятся сложнее… Мы даже не знаем, как описать этот вид визуализации. Просто попробуйте сделать это!
Источник данных можно скачать здесь.

Сделайте визуализацию, как на изображении ниже. Пусть параметр определяет степень «закраски» готовности этого прогресс-бара.
Решение для этой практики вы найдете в материалах следующего дня.

А здесь — решение прошлой задачки.

Запись эфира девятого дня

Поговорили с экспертами из ОККАМ об опыте проектирования и дизайна дашбордов.

Полезные ссылки
10 дней лонгридов по навыкам Data Literacy
Материалы Data Literacy Project по популяризации «DAMA-DMBOK2: Cвода знаний по управлению данными»
Спасибо и до встречи на следующей
дата-практике!
Назад
День 8. Ускорение в 8х раз
Кейс Альфа-Лизинг и работа с данными в FineBI
Дальше
День 10. Монетизация данных
Кейс ID-360 и стратегии получения выручки вместе с BI