§42. #каксделатьхорошо
#пайчарт
Группировка небольших сегментов
В круговых диаграммах сначала отсортируйте все сегменты по убыванию, а потом посмотрите внимательнее на самые маленькие из них. Чаще всего, они не несут большой ценности — люди смотрят на первые 2-3 сегмента как на наиболее значимые. Поэтому все остальные можно сгруппировать!
Какие преимущества это даст:
— вы сократите визуальный "шум"
— вы сделаете акцент на наиболее важных сегментах
— вы повысите читаемость оставшихся цифр и подписей
Какие могут быть тонкости?
Если внутри этих маленьких сегментов есть тот, к которому вам нужно привлечь внимание, то используйте контрастный цвет (тогда все остальные сегменты, даже большие, придется привести к серому). Или же используйте столбиковую диаграмму! Она отлично покажет "рейтинг" каждого сегмента и их соотношение между собой. Как правило, показ 100% в пайчарте не так критичен, как отображение кто кого обгоняет — а с этим хорошо справится простой барчарт.
#пайчарт
Группировка небольших сегментов
В круговых диаграммах сначала отсортируйте все сегменты по убыванию, а потом посмотрите внимательнее на самые маленькие из них. Чаще всего, они не несут большой ценности — люди смотрят на первые 2-3 сегмента как на наиболее значимые. Поэтому все остальные можно сгруппировать!
Какие преимущества это даст:
— вы сократите визуальный "шум"
— вы сделаете акцент на наиболее важных сегментах
— вы повысите читаемость оставшихся цифр и подписей
Какие могут быть тонкости?
Если внутри этих маленьких сегментов есть тот, к которому вам нужно привлечь внимание, то используйте контрастный цвет (тогда все остальные сегменты, даже большие, придется привести к серому). Или же используйте столбиковую диаграмму! Она отлично покажет "рейтинг" каждого сегмента и их соотношение между собой. Как правило, показ 100% в пайчарте не так критичен, как отображение кто кого обгоняет — а с этим хорошо справится простой барчарт.
§43. #каксделатьхорошо
#таблица
Таблица для быстрого нахождения данных
Найти нужную информацию в таблице проще, чем бегать глазами по многострочному тексту в поиске данных. Поэтому используйте таблицы, если хотите облегчить работу конечных пользователей по считыванию текста.
Тем более, большинство людей не будут читать всю таблицу целиком. Благодаря понятной структуре и наличию подписей строк и столбцов, пользователи обычно находят пересечение нужных категорий и смотрят всего пару интересующих их значений.
#таблица
Таблица для быстрого нахождения данных
Найти нужную информацию в таблице проще, чем бегать глазами по многострочному тексту в поиске данных. Поэтому используйте таблицы, если хотите облегчить работу конечных пользователей по считыванию текста.
Тем более, большинство людей не будут читать всю таблицу целиком. Благодаря понятной структуре и наличию подписей строк и столбцов, пользователи обычно находят пересечение нужных категорий и смотрят всего пару интересующих их значений.
§44. #каксделатьхорошо
#цвет
Категориальная палитра упрощает понимание
При работе с визуализацией мы можем кодировать данные визуально несколькими способами. Каждый из способов имеет свою эффективность передачи данных — и какие-то справляются лучше, чем другие.
Кодирование показателей цветом — низкоэффективно. То есть, ориентируясь только на цвет и не зная цифр, нам сложно будет сказать на сколько темно-синий "синее" голубого — в два раза или в четыре.
Гораздо более высокая точность — у кодирования данных длиной/высотой линии. Поэтому, попробуйте показывать данные в виде столбцов, а цвет добавлять только для отображения категорий, а не числовых показателей.
#цвет
Категориальная палитра упрощает понимание
При работе с визуализацией мы можем кодировать данные визуально несколькими способами. Каждый из способов имеет свою эффективность передачи данных — и какие-то справляются лучше, чем другие.
Кодирование показателей цветом — низкоэффективно. То есть, ориентируясь только на цвет и не зная цифр, нам сложно будет сказать на сколько темно-синий "синее" голубого — в два раза или в четыре.
Гораздо более высокая точность — у кодирования данных длиной/высотой линии. Поэтому, попробуйте показывать данные в виде столбцов, а цвет добавлять только для отображения категорий, а не числовых показателей.
§45. #каксделатьхорошо
#карты #цвет
Карты для трендов, барчарты для точности
Карты, в которых величина показателя закодирована цветом площади, отлично подходят для понимания общей картины. Но на них сложно увидеть тонкие различия.
Нам сложно различать небольшие различия между цветами. Кроме того, шаг цветовой палитры не обязательно совпадает с шагом изменения показателя. Из-за этого, сравнивать близкие по цвету регионы на карте (особенно если они не рядом друг с другом) сложно. Если вам важно показать детали, используйте более точные виды визуализаций — или простую таблицу.
#карты #цвет
Карты для трендов, барчарты для точности
Карты, в которых величина показателя закодирована цветом площади, отлично подходят для понимания общей картины. Но на них сложно увидеть тонкие различия.
Нам сложно различать небольшие различия между цветами. Кроме того, шаг цветовой палитры не обязательно совпадает с шагом изменения показателя. Из-за этого, сравнивать близкие по цвету регионы на карте (особенно если они не рядом друг с другом) сложно. Если вам важно показать детали, используйте более точные виды визуализаций — или простую таблицу.
§46. #каксделатьхорошо
#таблица #цвет
Цвет для упрощения цифр
Эффективным способ выдержать баланс между наглядностью и точностью являются тепловые карты / таблицы. Это обычные таблицы, значения в ячейках которых кодируются цветом.
Если в вашей таблице несколько столбцов с одним и тем же измерением, то применение одного цветового правила ко всем столбцам наиболее интуитивно понятно. Если вы показываете разные метрики в одной таблице, используйте разные цветовые градиенты, чтобы четко разделить их. Но не переусердствуйте! Иначе все преимущества легкого считывания цвета потеряются, если цвета станет слишком много.
#таблица #цвет
Цвет для упрощения цифр
Эффективным способ выдержать баланс между наглядностью и точностью являются тепловые карты / таблицы. Это обычные таблицы, значения в ячейках которых кодируются цветом.
Если в вашей таблице несколько столбцов с одним и тем же измерением, то применение одного цветового правила ко всем столбцам наиболее интуитивно понятно. Если вы показываете разные метрики в одной таблице, используйте разные цветовые градиенты, чтобы четко разделить их. Но не переусердствуйте! Иначе все преимущества легкого считывания цвета потеряются, если цвета станет слишком много.
§47. #каксделатьхорошо
#время #снакоплением #барчарт
Количество периодов важно
Графики с заливкой областей эффективнее работают, показывая большой отрезок времени. Если показывать данные в небольшой разбивке за 3-4 периода, то изменения на графике не будут сильно заметны.
Поэтому, если в ваших данных менее 10 периодов времени — допустим, вы хотите показать разбивку данных по кварталам — рассмотрите столбиковую диаграмму с накоплением. Подписи данных могут быть расположены более удачно и воспринимать такую компоновку аудитории будет легче.
#время #снакоплением #барчарт
Количество периодов важно
Графики с заливкой областей эффективнее работают, показывая большой отрезок времени. Если показывать данные в небольшой разбивке за 3-4 периода, то изменения на графике не будут сильно заметны.
Поэтому, если в ваших данных менее 10 периодов времени — допустим, вы хотите показать разбивку данных по кварталам — рассмотрите столбиковую диаграмму с накоплением. Подписи данных могут быть расположены более удачно и воспринимать такую компоновку аудитории будет легче.
§48. #каксделатьхорошо
#цвет
Восприятие цветовых пятен
Будьте внимательны к тому, как цветовое кодирование реализовано на диаграмме. Восприятие цветовых пятен лучше работает тогда, когда цветные области соприкасаются друг с другом. Но чем больше расстояние между цветными областями и чем они меньше, тем сложнее их сравнивать.
Цветовое восприятие работает на основе площади и "запоминаемости" цвета. Поэтому, используя цвет на точечных диаграммах или тонких линейных графиках, повышайте контрастность цветов, сводя количество разных оттенков цвета к минимуму.
#цвет
Восприятие цветовых пятен
Будьте внимательны к тому, как цветовое кодирование реализовано на диаграмме. Восприятие цветовых пятен лучше работает тогда, когда цветные области соприкасаются друг с другом. Но чем больше расстояние между цветными областями и чем они меньше, тем сложнее их сравнивать.
Цветовое восприятие работает на основе площади и "запоминаемости" цвета. Поэтому, используя цвет на точечных диаграммах или тонких линейных графиках, повышайте контрастность цветов, сводя количество разных оттенков цвета к минимуму.
§49. #каксделатьхорошо
#таблицы
Сокращайте таблицы
Когда вы используете таблицы, то кажется, в них можно разместить все данные, которые у вас есть. Большой соблазн добавить в таблицу всю информацию, не задавая вопросы о ее необходимости.
Но подходите к таблицам также критически, как и к диаграммам. Проводите работу по оптимизации пространства, чтобы не перегружать ее. Здесь тоже можно проявить креативность.
Вот на что можно обратить внимание:
→ повторяющиеся слова и сокращения можно вынести в заголовки
→ значения типа "да/нет" можно преобразовать в наглядные символы
→ цифры в дробной части чисел можно сократить или убрать совсем
→ разряды больших чисел можно сократить (М для миллионов, К для тысяч)
И самое главное: узнайте, что ждут от таблицы те, кто будет с ней работать. И сделайте все максимально удобным исходя из их потребностей. И не забывайте про фильтры!
#таблицы
Сокращайте таблицы
Когда вы используете таблицы, то кажется, в них можно разместить все данные, которые у вас есть. Большой соблазн добавить в таблицу всю информацию, не задавая вопросы о ее необходимости.
Но подходите к таблицам также критически, как и к диаграммам. Проводите работу по оптимизации пространства, чтобы не перегружать ее. Здесь тоже можно проявить креативность.
Вот на что можно обратить внимание:
→ повторяющиеся слова и сокращения можно вынести в заголовки
→ значения типа "да/нет" можно преобразовать в наглядные символы
→ цифры в дробной части чисел можно сократить или убрать совсем
→ разряды больших чисел можно сократить (М для миллионов, К для тысяч)
И самое главное: узнайте, что ждут от таблицы те, кто будет с ней работать. И сделайте все максимально удобным исходя из их потребностей. И не забывайте про фильтры!
§50. #каксделатьхорошо
#цвет
Не забывайте про легенды
Легенда — важная составляющая для понимания диаграммы. Для вас, как для автора, что-то может быть очевидным. Но для остальных всегда лучше иметь подсказки.
Легенду обычно размещают рядом с той диаграммой, к которой она относится. Если цветовое кодирование применимо к нескольким диаграммам, нет смысла размещать несколько легенд — достаточно одной. Аккуратно подсказывать значение цветов можно также внутри заголовка диаграммы, изменяя цвет объясняющего текста.
На легендах изменения числового показателя важным индикатором будут подписи границ: что является минимумом, а что — максимумом. Учитывайте, что базовое правило цветового кодирования — чем больше значение показателя, тем выше насыщенность цвета. И не наоборот.
#цвет
Не забывайте про легенды
Легенда — важная составляющая для понимания диаграммы. Для вас, как для автора, что-то может быть очевидным. Но для остальных всегда лучше иметь подсказки.
Легенду обычно размещают рядом с той диаграммой, к которой она относится. Если цветовое кодирование применимо к нескольким диаграммам, нет смысла размещать несколько легенд — достаточно одной. Аккуратно подсказывать значение цветов можно также внутри заголовка диаграммы, изменяя цвет объясняющего текста.
На легендах изменения числового показателя важным индикатором будут подписи границ: что является минимумом, а что — максимумом. Учитывайте, что базовое правило цветового кодирования — чем больше значение показателя, тем выше насыщенность цвета. И не наоборот.
§51. #каксделатьхорошо
#цвет
Семантика цвета
Используйте интуитивно понятные цвета. Помните о том, что ваша цель — упростить восприятие данных на диаграмме, работая с наиболее понятными и "знакомыми" образами.
Цвет считывается гораздо быстрее, чем текст. Учитывайте контекст визуальных ожиданий вашей целевой аудитории, устоявшиеся кодировки цвета в компании и в бизнес-отрасли.
#цвет
Семантика цвета
Используйте интуитивно понятные цвета. Помните о том, что ваша цель — упростить восприятие данных на диаграмме, работая с наиболее понятными и "знакомыми" образами.
Цвет считывается гораздо быстрее, чем текст. Учитывайте контекст визуальных ожиданий вашей целевой аудитории, устоявшиеся кодировки цвета в компании и в бизнес-отрасли.
Возвращаемся в эфир с новым анонсом. Мы придумали новый марафон, посвященный скетчингу данных. Интересно?
Что придумали? Творческий онлайн-марафон получения навыков скетчинга, прототипирования и быстрого создания набросков идей в области визуализации и анализа данных.
Марафон о том, как...
→ Проверять гипотезы и общаться
→ Подбирать визуальный контент и пиктограммы
→ Визуализировать варианты реализации дашбордов
→ Делать визуальные заметки
→ Скетчить путь пользователя в интерактивных отчётах
Будет весело!
Регистрация бесплатна, как всегда. Собираться будем в чате этого канала datapomodoro!
Так что ждём новых лиц!
https://dataliteracy.ru/sketchdata
Что придумали? Творческий онлайн-марафон получения навыков скетчинга, прототипирования и быстрого создания набросков идей в области визуализации и анализа данных.
Марафон о том, как...
→ Проверять гипотезы и общаться
→ Подбирать визуальный контент и пиктограммы
→ Визуализировать варианты реализации дашбордов
→ Делать визуальные заметки
→ Скетчить путь пользователя в интерактивных отчётах
Будет весело!
Регистрация бесплатна, как всегда. Собираться будем в чате этого канала datapomodoro!
Так что ждём новых лиц!
https://dataliteracy.ru/sketchdata
dataliteracy.ru
Скетч-марафон
Творческий онлайн-марафон получения навыков скетчинга, прототипирования и быстрого создания набросков идей в области визуализации и анализа данных
Дорогие друзья!
Сегодня мы начинаем серию постов, посвященных грамотной работе с данными, визуализации и коммуникации на основе данных.
В Марафонах datayoga.ru приняло участие более 14 тыс специалистов, работающих с данными в своих организациях или реализующих индивидуальные проекты.
Мы видим, что вопросы зачем и почему появляются также часто как и темы профессионального использования инструментов визуализации и анализа данных.
Хочется добавить к нашим техническим дискуссионным группам еще и возможность обмена мнениями по «мягким навыкам».
Будем рады общению и обсуждению поднимаемых вопросов. Присоединяйтесь, высказывайте свое мнение, делитесь своей точкой зрения и подходами. Это сделает развитие комьюнити максимально практичным, взаимовыгодным и приносящим удовольствие.
Виз виз уррра!
#даду #dadooviz
#dataliteracy #datayoga #sketchdata
#грамотнаяработасданными #скетчдата #датайога
Сегодня мы начинаем серию постов, посвященных грамотной работе с данными, визуализации и коммуникации на основе данных.
В Марафонах datayoga.ru приняло участие более 14 тыс специалистов, работающих с данными в своих организациях или реализующих индивидуальные проекты.
Мы видим, что вопросы зачем и почему появляются также часто как и темы профессионального использования инструментов визуализации и анализа данных.
Хочется добавить к нашим техническим дискуссионным группам еще и возможность обмена мнениями по «мягким навыкам».
Будем рады общению и обсуждению поднимаемых вопросов. Присоединяйтесь, высказывайте свое мнение, делитесь своей точкой зрения и подходами. Это сделает развитие комьюнити максимально практичным, взаимовыгодным и приносящим удовольствие.
Виз виз уррра!
#даду #dadooviz
#dataliteracy #datayoga #sketchdata
#грамотнаяработасданными #скетчдата #датайога
→ МОТИВАЦИЯ: ЗАЧЕМ ВАМ ДАТАВИЗ
Осваивая область визуализации данных компании решают практические задачи использования данных для поддержки принятия решений и оптимизации бизнеса.
Но давайте рассмотрим также зачем современному специалисту знания в области датавиза? Совпадают ли векторы интересов у компаний и сотрудников? Стоит ли инвестировать время, чтобы освоить новую область знаний и получить ощутимые преимущества?
Со стороны компаний:
1. Много данных и много источников
2. Безопасность данных
3. Единый обновляемый источник данных (централизация)
4. Качество данных
5. Производительность работы
6. Интерактив для исследования, статика для отчетности
7. Быстрое распространение
Со стороны специалиста:
1. Экономия времени на решение задачи
2. Денег больше у технологичного: ЗП выше с навыками датавиза
3. Красота
4. Творчество
5. Элитность и тренды
6. Уметь читать данные — задача управленца
Какие навыки развивать для грамотной работы с данными? Как сложить векторы организации и специалистов работающих в компании? Какие выгоды есть у обоих частей уравнения? → читаем на странице проекта DataLiteracy
Зарплаты специалистов на рынке растут из-за нехватки качественных специалистов. Какие должности востребованы и какой функционал выполняют? → аналитика по зарплатам в датавизе на канале Reveal the Data
Возможность решать практические задачи организации и параллельно развивать профессиональные навыки специалиста создает потрясающий вектор движения в едином направлении.
#даду #dadooviz
#dataliteracy #datayoga #sketchdata
#грамотнаяработасданными #скетчдата #датайога
Еще больше интересных вопросов и ответов на ближайшем марафоне ДатаЙога посвященному развитию навыков скетчинга данных: https://dataliteracy.ru/sketchdata
Осваивая область визуализации данных компании решают практические задачи использования данных для поддержки принятия решений и оптимизации бизнеса.
Но давайте рассмотрим также зачем современному специалисту знания в области датавиза? Совпадают ли векторы интересов у компаний и сотрудников? Стоит ли инвестировать время, чтобы освоить новую область знаний и получить ощутимые преимущества?
Со стороны компаний:
1. Много данных и много источников
2. Безопасность данных
3. Единый обновляемый источник данных (централизация)
4. Качество данных
5. Производительность работы
6. Интерактив для исследования, статика для отчетности
7. Быстрое распространение
Со стороны специалиста:
1. Экономия времени на решение задачи
2. Денег больше у технологичного: ЗП выше с навыками датавиза
3. Красота
4. Творчество
5. Элитность и тренды
6. Уметь читать данные — задача управленца
Какие навыки развивать для грамотной работы с данными? Как сложить векторы организации и специалистов работающих в компании? Какие выгоды есть у обоих частей уравнения? → читаем на странице проекта DataLiteracy
Зарплаты специалистов на рынке растут из-за нехватки качественных специалистов. Какие должности востребованы и какой функционал выполняют? → аналитика по зарплатам в датавизе на канале Reveal the Data
Возможность решать практические задачи организации и параллельно развивать профессиональные навыки специалиста создает потрясающий вектор движения в едином направлении.
#даду #dadooviz
#dataliteracy #datayoga #sketchdata
#грамотнаяработасданными #скетчдата #датайога
Еще больше интересных вопросов и ответов на ближайшем марафоне ДатаЙога посвященному развитию навыков скетчинга данных: https://dataliteracy.ru/sketchdata
dataliteracy.ru
Что такое Грамотность при работе с данными
→ ЧЕРНАЯ АНАЛИТИКА: ВОПРОСЫ, КОТОРЫЕ ЛУЧШЕ ВСЕГО ЗАДАТЬ В САМОМ НАЧАЛЕ ЗНАКОМСТВА
Наблюдая за сотней проектов по аналитике данных внутри разных организаций, мы заметили, что развитые навыки коммуникации участников и использование проверенных методологических подходов сокращают риски и делают работу команд системной, ритмичной и менее конфликтной.
Обратите внимание на то, с чего начинаются ваши проекты.
Какие вопросы вы прорабатываете для понимания решаемых задач и условий и ресурсов, необходимых для достижения поставленных целей?
Как сформулированы поставленные задачи? Какие компетенции команды вам доступны и чего еще не хватает? Чаще всего, вопросы связанные с работой людей — самые ключевые в проекте.
Единого выверенного подхода для всех случаев еще никто не видел, но проектное управление, гибкое управление командами аналитиков и подбором компетенций внесут упорядоченность.
Где брать новые знания и новые вопросы? В инициативах по составлению сводов знаний, таких как PMBOK (Process Management), BABOK (Business Analysis) и DMBOK (Data Management).
Про BABOK можно прочитать здесь.
А свод знаний DAMA DMBOK доступен для вас бесплатно в виде кратких конспектов на странице проекта Data Literacy.
Поделитесь подходами которые вы используете для снижения рисков в ваших проектах. Какие лайфхаки помогают вам упорядочивать хаос внутрикорпоративной коммуникации?
#даду #dadooviz
#dataliteracy #datayoga #sketchdata
#грамотнаяработасданными #скетчдата #датайога
Наблюдая за сотней проектов по аналитике данных внутри разных организаций, мы заметили, что развитые навыки коммуникации участников и использование проверенных методологических подходов сокращают риски и делают работу команд системной, ритмичной и менее конфликтной.
Обратите внимание на то, с чего начинаются ваши проекты.
Какие вопросы вы прорабатываете для понимания решаемых задач и условий и ресурсов, необходимых для достижения поставленных целей?
Как сформулированы поставленные задачи? Какие компетенции команды вам доступны и чего еще не хватает? Чаще всего, вопросы связанные с работой людей — самые ключевые в проекте.
Единого выверенного подхода для всех случаев еще никто не видел, но проектное управление, гибкое управление командами аналитиков и подбором компетенций внесут упорядоченность.
Где брать новые знания и новые вопросы? В инициативах по составлению сводов знаний, таких как PMBOK (Process Management), BABOK (Business Analysis) и DMBOK (Data Management).
Про BABOK можно прочитать здесь.
А свод знаний DAMA DMBOK доступен для вас бесплатно в виде кратких конспектов на странице проекта Data Literacy.
Поделитесь подходами которые вы используете для снижения рисков в ваших проектах. Какие лайфхаки помогают вам упорядочивать хаос внутрикорпоративной коммуникации?
#даду #dadooviz
#dataliteracy #datayoga #sketchdata
#грамотнаяработасданными #скетчдата #датайога
dataliteracy.ru
Конспект по управлению данными → DAMA DMBOK2
Проект Data Literacy в России по популяризации «DAMA-DMBOK2: Cвода знаний по управлению данными». Постепенно разбираем труд в формате конспектов, вебинаров и подкастов
→ Вопросы для размышления
Откуда дует ветер
Как вы появились в этой организации? Кто вас туда привёл? Что вы знаете о компании? Что вы знаете о её конкурентах? Кого вы знаете внутри этой организации? Какие слухи ходят о компании? Какие есть отзывы о товарах и услугах? Что говорит пресса, и как настроено инфополе? В каких отраслевых рейтингах замечено компании, её продукты, или её ключевые руководители?
Как узнать своего заказчика
Какую задачу ставят перед вами формально? В рамках какой структуры вы работаете? Кто вам платит деньги и на каком основании и за что? Как называется проект? Кто является руководителем вашего заказчика? Какие люди будут находиться в команде? Какие у них есть компетенции? Какие компетенции нужны на самом деле? Как будет понятно что работа или задача решена?
Ключевые вопросы заказчика
Как заказчик выполняет работу сейчас? Какие конкретно отчёты в каком виде из каких систем с какой периодичностью он получает? На какие ключевые показатели в этих в этих системах он смотрит? Как ранжируются текущие ключевые показатели по важности и какие имеют приоритеты? Что будет если оставить только пять ключевых показателей? Какие пять ключевых вопросов задаёт заказчик в своей работе? Выделить конкретные названия и области отчётов по которым скользит взгляд заказчика.
Как принимаются решения
Как принимается решение и в каком случае используются показатели из отчетов. Кто готовит эти отчёты? Какая цепочка от источников данных до готова а что-то проходит для подготовки? Кто является владельцем отчёта? Кто является владельцем источников данных информационных систем? Кто поддерживает информационные системы и где они физически размещается?
Брался ли кто-либо решать поставленные вам задачу ранее? Работает ли компания с внешними консультантами по управлению и по информационным технологиям? Как долго и какие ставки и какие длительности проектов в каких областях?
Визуальные привычки
Каким видом графиков и диаграмм привык заказчик? Какие виды визуализации используются редко или вообще не использовались? Насколько распространена культура работы с таблицами и визуализациями внутри компании? Как делают основные презентации и бизнес доклады? Как проводится совещание с руководителями на разном уровне?
Методологии
Какая методология работы команд принята в организации? Как выглядят типовые отчёты о выполнении проекта? Если подготовлено книга проекта в которой описаны риски? Кто и перед кем отчитываться по проекту? Какие роли у всех участников? Какие графические нотации приняты для подготовки схем и поясняющих материалов?
Откуда дует ветер
Как вы появились в этой организации? Кто вас туда привёл? Что вы знаете о компании? Что вы знаете о её конкурентах? Кого вы знаете внутри этой организации? Какие слухи ходят о компании? Какие есть отзывы о товарах и услугах? Что говорит пресса, и как настроено инфополе? В каких отраслевых рейтингах замечено компании, её продукты, или её ключевые руководители?
Как узнать своего заказчика
Какую задачу ставят перед вами формально? В рамках какой структуры вы работаете? Кто вам платит деньги и на каком основании и за что? Как называется проект? Кто является руководителем вашего заказчика? Какие люди будут находиться в команде? Какие у них есть компетенции? Какие компетенции нужны на самом деле? Как будет понятно что работа или задача решена?
Ключевые вопросы заказчика
Как заказчик выполняет работу сейчас? Какие конкретно отчёты в каком виде из каких систем с какой периодичностью он получает? На какие ключевые показатели в этих в этих системах он смотрит? Как ранжируются текущие ключевые показатели по важности и какие имеют приоритеты? Что будет если оставить только пять ключевых показателей? Какие пять ключевых вопросов задаёт заказчик в своей работе? Выделить конкретные названия и области отчётов по которым скользит взгляд заказчика.
Как принимаются решения
Как принимается решение и в каком случае используются показатели из отчетов. Кто готовит эти отчёты? Какая цепочка от источников данных до готова а что-то проходит для подготовки? Кто является владельцем отчёта? Кто является владельцем источников данных информационных систем? Кто поддерживает информационные системы и где они физически размещается?
Брался ли кто-либо решать поставленные вам задачу ранее? Работает ли компания с внешними консультантами по управлению и по информационным технологиям? Как долго и какие ставки и какие длительности проектов в каких областях?
Визуальные привычки
Каким видом графиков и диаграмм привык заказчик? Какие виды визуализации используются редко или вообще не использовались? Насколько распространена культура работы с таблицами и визуализациями внутри компании? Как делают основные презентации и бизнес доклады? Как проводится совещание с руководителями на разном уровне?
Методологии
Какая методология работы команд принята в организации? Как выглядят типовые отчёты о выполнении проекта? Если подготовлено книга проекта в которой описаны риски? Кто и перед кем отчитываться по проекту? Какие роли у всех участников? Какие графические нотации приняты для подготовки схем и поясняющих материалов?
Где находится источники данных
Кто руководит информационной архитектурой предприятия? От кого зависит доступ к разным источникам данных? Есть ли в организации дата террористы? Кто проводил последний аудит информационных источников? Есть ли оценка работающих информационных систем? Есть ли разработанная стратегия в области ит? Какое место в этой стратегии уделяется аналитическим системам? Какой бюджет был реализованы в прошлом году и какой планируется в этом году? Как построена формально работа по управлению качеством данных? Сертифицируются источники? Где хранятся методологии расчёта ключевых показателей? Существуют ли внутренние системы управления знаниями общее принятые в организации? Какие текущие порталы используются для доступа управленческим звеном?
Дизайн
Какой будет дизайн конечного информационного продукта?
Какие есть представления о конечном результате? Что хочет улучшить заказчик в дизайне существующих аналитических отчётов? Есть ли наброски дизайна? Проводились ли обсуждения?
Какой стиль дизайна, корпоративных визуальных стандартов, корпоративной айдентики используется в настоящий момент в компании? Кто руководит маркетингом и от кого зависит дизайн основных корпоративных материалов? Где размещаются стандарты и примеры внутреннего контента?
Как выглядит годовой отчёт организации? Кто делал дизайн верстку документа?
Какие шрифты цвета использует компании для дизайна своих продуктов? Какой дизайн существующих отчётов? Есть ли разработанный пакет пиктограмм используемый в организации? Какие мобильные приложения разрабатывала или используют компании? На какие корпоративные внешние облачные сервисы компании подписана?
Кто руководит информационной архитектурой предприятия? От кого зависит доступ к разным источникам данных? Есть ли в организации дата террористы? Кто проводил последний аудит информационных источников? Есть ли оценка работающих информационных систем? Есть ли разработанная стратегия в области ит? Какое место в этой стратегии уделяется аналитическим системам? Какой бюджет был реализованы в прошлом году и какой планируется в этом году? Как построена формально работа по управлению качеством данных? Сертифицируются источники? Где хранятся методологии расчёта ключевых показателей? Существуют ли внутренние системы управления знаниями общее принятые в организации? Какие текущие порталы используются для доступа управленческим звеном?
Дизайн
Какой будет дизайн конечного информационного продукта?
Какие есть представления о конечном результате? Что хочет улучшить заказчик в дизайне существующих аналитических отчётов? Есть ли наброски дизайна? Проводились ли обсуждения?
Какой стиль дизайна, корпоративных визуальных стандартов, корпоративной айдентики используется в настоящий момент в компании? Кто руководит маркетингом и от кого зависит дизайн основных корпоративных материалов? Где размещаются стандарты и примеры внутреннего контента?
Как выглядит годовой отчёт организации? Кто делал дизайн верстку документа?
Какие шрифты цвета использует компании для дизайна своих продуктов? Какой дизайн существующих отчётов? Есть ли разработанный пакет пиктограмм используемый в организации? Какие мобильные приложения разрабатывала или используют компании? На какие корпоративные внешние облачные сервисы компании подписана?
§52. #каксделатьхорошо
#аннотации
Аннотации на графиках
Аннотации — это текстовые выкладки, которые сопровождают ваш рассказ на основе данных. Аннотации и дополнительные комментарии к визуализациям служат для обеспечения контекста и привлечения внимания к важным точкам в данных.
Аннотации могут:
→ указывать на необычно низкое/высокое значение, отклонение от среднего
→ акцентировать внимание на целевом сегменте в сравнении с остальными/конкурентами
→ рассказывать о важном контексте для лучшего понимания данных (период распродажи, новостное происшествие, техническая авария)
По возможности, располагайте аннотации рядом с ключевыми точками данных на визуализации. Такие метки будут привлекать внимание — их точно заметят.
#аннотации
Аннотации на графиках
Аннотации — это текстовые выкладки, которые сопровождают ваш рассказ на основе данных. Аннотации и дополнительные комментарии к визуализациям служат для обеспечения контекста и привлечения внимания к важным точкам в данных.
Аннотации могут:
→ указывать на необычно низкое/высокое значение, отклонение от среднего
→ акцентировать внимание на целевом сегменте в сравнении с остальными/конкурентами
→ рассказывать о важном контексте для лучшего понимания данных (период распродажи, новостное происшествие, техническая авария)
По возможности, располагайте аннотации рядом с ключевыми точками данных на визуализации. Такие метки будут привлекать внимание — их точно заметят.
Вау! Сегодня старт Марафона по скетчингу данных!
→ Мы будем использовать этот канал и чат для поддержки Марафона в ближайшие две недели
→ Основная программа начнется 1 ноября, а сегодня публикуем вводный день 00 для настроения и вдохновения на ближайшие две недели
... Почему мне нужен скетчинг?
... А если я не умею рисовать?
Современная культура не помогает нам обнаружить связь между визуальным языком и критическим мышлением, навыком решения проблем, способностью к пониманию, новаторством. Но в визуальном языке скрывается могучая интеллектуальная и творческая энергия. И мы попробуем её открыть в каждом из вас: вместе сделать шаги, которые позволят встать на путь творчества и применять навыки к практическим задачам.
... Узнайте ответы на эти вопросы внутри лонгрида первого дня.
https://dataliteracy.ru/sketch00
PS Если вы вдруг пропустили анонс и не понимаете о чем речь, то вот здесь можно найти программу и зарегистрироваться на получение обновлений!
→ Мы будем использовать этот канал и чат для поддержки Марафона в ближайшие две недели
→ Основная программа начнется 1 ноября, а сегодня публикуем вводный день 00 для настроения и вдохновения на ближайшие две недели
... Почему мне нужен скетчинг?
... А если я не умею рисовать?
Современная культура не помогает нам обнаружить связь между визуальным языком и критическим мышлением, навыком решения проблем, способностью к пониманию, новаторством. Но в визуальном языке скрывается могучая интеллектуальная и творческая энергия. И мы попробуем её открыть в каждом из вас: вместе сделать шаги, которые позволят встать на путь творчества и применять навыки к практическим задачам.
... Узнайте ответы на эти вопросы внутри лонгрида первого дня.
https://dataliteracy.ru/sketch00
PS Если вы вдруг пропустили анонс и не понимаете о чем речь, то вот здесь можно найти программу и зарегистрироваться на получение обновлений!
dataliteracy.ru
ДЕНЬ 00 • Знакомство и подготовка
Вводный день скетч-марафона: настройка и определение целей