Бизнес генерирует огромное количество информации, которое включает в себя данные о клиентах, транзакциях, конкурентах, процессах и операциях, данные из социальных сетей и онлайн-платформ, сенсоров, IoT и многие другие. Все они представлены в разных форматах: электронных таблицах, текстах, изображениях, видео.

Анализ данных - мощный инструмент для принятия обоснованных и эффективных решений в бизнесе, но интерпретация данных в исходном виде может быть сложной:

• Большие объемы данных перегружают информацией, рост идет быстрее, чем их успевают обрабатывать

• Данные хранятся в корпоративных источниках с установленной системой доступов, что ограничивает свободу работы с ними

• Переключение между разными форматами затрудняет восприятие информации

• Для полноты картины необходим контекст и связи между разрозненными данными

• Не вся информация одинаково ценна для анализа, выделить ключевую вручную сложно

• Анализ часто требует специализированных навыков и инструментов, математические модели и алгоритмы не интуитивны для большинства людей

Для того чтобы данные были понятны даже для неподготовленного человека, их можно представить в виде визуализаций: графиков, диаграмм, таблиц, карт.

В статье рассказываем, как создавать эффективные визуализации, которые раскроют природу данных и помогут выявить скрытые в них закономерности.

---

Что такое хорошая визуализация?

Согласно исследованиям Калифорнийского университета в области вербального и невербального общения зрительное восприятие информации обычно составляет около 90%.

Правильно подобранные визуальные образы воспринимаются более однозначно, чем текст, что делает визуализации ключевыми для понимания и запоминания информации.

Хорошая визуализация учитывает особенности данных, на которых она строится, чтобы сделать принятие бизнес-решений максимально наглядным и интуитивным.

Путем использования различных цветов, форм и размеров, визуализация поможет выделить ключевую информацию, что упрощает ее анализ.

Если вы корректно используете визуализации:

• Большой объем данных преобразовывается в лаконичную, доступную для всех форму

• Графики и диаграммы вызывают интерес, их хочется изучать и задавать вопросы

• Данные представлены в соответствии с основной целью визуализации и потребностями пользователей, которые их исследуют

• В данных возникают связи и формируется новый смысл

• Информация становится живой, даже если тема сама по себе сложна для восприятия

Обратите внимание на примеры ниже. На обоих из них - информация о 7560 спутниках, которые в настоящее время вращаются вокруг Земли.

---

Как создать хорошие визуализации?

Для того, чтобы создать визуализацию, которая привлечет внимание пользователя и облегчит анализ, стоит придерживаться ряда рекомендаций:

• Выбрать диаграмму, правильно отображающую конкретный тип данных

• Использовать цвета так, чтобы они помогали пользователю быстрее оценить ключевые показатели

• Расставить акценты в формах, размерах, с помощью насыщенности цветов, которые подчеркнут самое важное

• Выбрать такой дизайн визуализаций, который не будет препятствовать пониманию связи в данных или искажать их

Ниже разберем каждую из рекомендаций подробнее.

Выбирайте диаграмму в соответствии с задачей

Визуализации создаются не просто для красоты, как правило, у каждого набора данных существует минимум 2–3 варианта визуализации для ответа на разные бизнес-запросы.

Графики и диаграммы помогают быстро обозначить ключевые тренды или аномалии. Таблицы используются для точного отображения конкретных числовых значений.

Рассмотрим некоторые типы диаграмм по основным категориям, которые чаще всего используются для визуализации данных.

1. Сравнение

Сходство и различие между переменными в один момент времени. Например, сравнение результатов маркетинговых кампаний, план-факт продаж.

2. Распределение

Деление на категории, частотность в пределах интервала, группировка по признаку. Например, распределение населения по возрастам, продаж по регионам, процентное соотношение успешных и провальных событий.

3. Структура

Соотношение части к целому, состав, деление категорий на подкатегории и их отношение к общей величине. Например, доля филиалов в общей выручке, влияние увеличения продаж и сокращения расходов на рост прибыли.

4. Корреляция

Взаимосвязь между переменными, которую можно описать как "когда изменяется переменная X, изменяется и переменная Y ". Например, сегментация клиентов по частоте обращений, возрасту и покупательской способности.

Правильно выбранная визуализация помогает представить данные более понятно и наглядно, обнаружить скрытые тренды или аномалии в данных.

Правильно используйте цвета

Цветовая палитра для визуализаций способна как помочь пользователю быстрее оценить ключевые показатели, так и создать хаос в данных.

Например, использование слишком ярких и насыщенных цветов может создать визуальный шум и отвлечь от самой информации. В то же время, слишком блеклые оттенки сливаются друг с другом и не позволят сконцентрироваться на разнице показателей.

Рассказываем о нескольких приемах использования цвета, которые помогут сделать ваши визуализации лучше:

1. Цветовая палитра зависит от типа данных

Существует три основных типа цветовых палитр для визуализаций: категориальная (качественная), последовательная и расходящаяся.

Категориальная (качественная) палитра

Она используется для отображения дискретных категорий, таких как различные группы товаров, типы событий, категории пользователей и т. д.

Последовательная палитра

Например, такая палитра идеально подходит для отображения температурных карт, рейтингов, показателей продаж, или любых данных, которые имеют явное распределение от низких к высоким значениям или наоборот.

Расходящаяся палитра

Выбор цветовой палитры также зависит от контекста визуализации и эстетических предпочтений. Например, для корпоративных отчетов можно использовать цвета, соответствующие фирменному стилю.

2. Чем меньше цветов, тем проще найти их на дашборде

Для создания визуализаций лучше использовать не больше 5–6 цветов. Диаграмма будет выглядеть более профессионально, если использовать в ней только несколько оттенков и комплементарных цветов.

Во избежание хаоса в цветах рекомендуется стандартизировать несколько цветовых палитр, каждая из которых предназначена для определенных целей: несколько темных цветов, несколько светлых и нейтральные оттенки.

В случаях, когда необходимо использовать большее количество цветов, лучше заменить их оттенками серого или объединить несколько не ключевых категорий данных в одну.

3. Разные цвета для разных диаграмм

Пастельные, ненасыщенные цвета лучше подходят для крупных элементов визуализации. Яркие, насыщенные – для мелких, в том числе, надписей, тонких линий.

Для корректного отображения маленьких элементов можно или прибавить насыщенность и яркость цветовой палитры в конкретной диаграмме, или попробовать увеличить масштаб элементов/ сделать линии толще.

Для компонентов таблиц и графиков, не относящихся к данным, стоит использовать нейтральные цвета, довольно контрастные, но, в то же время, не отвлекающие от данных.

Для обозначения осей и границ диаграмм лучше использовать тонкие, насыщенные серые линии, для фона универсальный вариант – белый.

4. Не знаете, какой цвет выбрать - используйте красный и синий

Лиза Шарлотта Мут, руководитель отдела коммуникаций издания Datawrapper, в одной из статей о лучших практиках визуализации, предлагает цвета, которые чаще всего используют дизайнеры визуализаций: оттенки желтого/оранжевого/красного в сочетании с оттенками синего.

Эти цвета универсальны для любых видов данных и подходят под любые тематики.
Желтый, оранжевый и красный сочетаются, но, при этом, воспринимаются как разные цвета, что необходимо для отображения разных значений. Синий цвет всегда воспринимается приятно и даже профессионально.

К тому же контраст этих цветов доступен даже тем, кто страдает дальтонизмом и другими особенностями восприятия.

---

Как привлечь внимание к ключевым показателям?

Расставьте акценты

Часть информации опознается человеком на уровне бессознательного, подпорогового восприятия – когда действие раздражителя на органы чувств возникло, а порог восприятия, сознательного опознания еще не пройден.

При визуализации важны акценты в виде направления, формы, размера, длины и ширины линии, цвета или насыщенности, чтобы информация, которая имеет наибольшую значимость или релевантность (наиболее заметный стимул), отобралась для дальнейшего и более полного анализа путем сознательной обработки.

При помощи таких акцентов можно визуализировать ключевую информацию и помочь пользователю интерпретировать ее без усилий.

На примере ниже мы можем наблюдать, как использование разной длины столбцов в диаграмме автоматически направляет наше внимание на город с большим объемом продаж. Этот эффект еще больше усиливается за счет использования цвета. Именно на результатах продаж в этом городе можно сосредоточиться, изучая факторы повышения эффективности.

Разные визуальные акценты позволяют анализировать информацию с разной точностью.

Например, стандартная гистограмма, где столбцы расположены на одной шкале, позволяет оценивать конкретные значения и делать более точные выводы, а пузырьки разного размера или цвета на пузырьковой диаграмме дают лишь общие представления о разнице показателей.

Не перегружайте

Визуализация должна помочь пользователю сравнить два или более показателей друг с другом. Дизайн визуализаций не должен препятствовать пониманию связи в данных или искажать данные.

Излишнее количество элементов, цветов, попытки уместить в одну многоярусную диаграмму все имеющиеся данные приведет к тому, что визуальный ряд будет перегружен.

Если необходимо визуализировать сразу несколько типов данных и категорий, лучше разделить эту информацию на несколько диаграмм и графиков.

Как расположить визуализации на дашборде?

В системах бизнес-аналитики, цель которых – скоррелировать данные и представить их в удобном для пользователя виде, различные визуализации объединены в информационные панели – дашборды.

Некоторые правила, которые сделают ваш дашборд понятным для пользователя:

• Элементы, добавленные в дашборд, должны быть логически объединены и помогать пользователю решить конкретную бизнес-задачу, например, повысить эффективность продаж

• Информация должна помещаться на одном экране без необходимости скроллинга (обычно, не больше 4–7 визуализаций)

• Масштаб визуализации определяется степенью ее важности, порядок расположения – паттерном восприятия пользователей

Для верстки дашбордов используют классические приёмы дизайна.

Стандартная европейская схема считывания информации – Z-образное направление - слева направо и сверху вниз.
Эту схему можно использовать для привлечения внимания пользователя к самым важным элементам, когда простота восприятия визуализаций является основной целью.

Согласно Z-паттерну, стоит располагать диаграммы с ключевыми KPI в левом верхнем углу.

Лидеры в сфере пользовательского опыта Nielsen Norman Group считают, что для быстрого считывания тяжелых блоков контента больше подойдет F-паттерн.