Для чего нужен dashboard

Дашборд — что это и почему он будет вам полезен или современный способ сделать тайное явным

Наверное, мало кто из нас задумывался, что практически с рождения пользовался дашбордами. Мы получали некую информацию, анализировали, принимали решение или даже испытывали какие-то эмоции благодаря им. Да-да, градусник, измеряющий температуру, когда вы болели; часы; стрелка спидометра, перевалившая за 200 км/час (ну, это может быть не у всех) — все эти приборы по сути являются дашбордами или их элементом. Но мне бы хотелось рассказать об интерактивных аналитических дашбордах. И, самое главное — показать, что в наше время такие дашборды могут быть полезны каждому человеку, а не только крупным банкам или корпорациям.

Если у вас есть данные — не важно, домохозяйка вы с пачкой чеков от закупок продуктов, спортсмен с данными о пробежках из Strava или кто-либо ещё — вы сможете представить это наглядно, оценить важные показатели, в результате чего принимать более оптимальные решения.

Вы не используете дашборды и думаете, что вам это не нужно? Мнение может поменяться, а кругозор расширится, так как далее: что такое дашборды, какие цели достигаются с помощью них, ключевые понятия и сферы использования, существующие инструменты, множество ссылок на актуальные ресурсы по теме, а также реальный пример, как из обычных на первый взгляд данных, можно извлечь интересные знания…

Возникновение и значение термина

Историческая справка

Большинство специалистов ведут отсчёт истории визуализации данных с графиков движения небесных тел (кто-то может поспорить, указав на древние наскальные рисунки). Так, Howard Funkhouser обнаружил диаграмму движения небесных тел, датированную 10’ым веком, которая считается одним из первых графических изображений данных.

Michael Friendly разделяет историю визуализации данных на несколько периодов:
до 17 века – ранние карты и диаграммы;
1600-1699 – измерения, теории, идеи;
1700-1799 – новые графические формы;
1800-1850 – начала современной графики;
1850-1900 – золотая эпоха статистической графики;
1900-1950 – современные тёмные времена;
1950-1975 – перерождение визуализации информации;
1975-наше время – высокоточная, интерактивная и динамическая визуализация.

Возрождение визуализации информации в 50’ые годы возможно связано с окончанием Второй Мировой Войны, когда особенно обострилась необходимость улучшать экономическое состояние стран-участников. В те годы также зародились такие термины как анализ данных и Business Intelligence (BI). В современном понимании понятие анализа данных в 1961 году дал известный статистик Джон Тьюки, которому мы благодарны ещё и за введение слова “бит” (binary digit). В своих работах он также указывал на необходимость визуализации статистической информации.

Термин Business Intelligence впервые использовал в своей статье 1958 года сотрудник корпорации IBM Ханс Питер Лан. В нынешнем употреблении, как “концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений и бизнес-анализа”, это понятие сформировалось при развитии систем поддержки принятия решений в середине 80х, тогда же и возникли первые идеи цифровых дашбордов.

Манифест пользователей дашбордов

Дашборд — это интерфейс между аналитическим движком и тем, кто выступает в роли пользователя-аналитика. Таким образом, к дашборду применимы все принципы построения интерфейсов, методы улучшения UX и повышения Usability.

О принципах визуализации данных

Как говорит известный эксперт по дашбордам Стефан Фью: “лучшее программное обеспечение для анализа данных то, при использовании которого вы забываете о нём самом — это настолько естественное продолжение вашего мышления, что вы можете использовать его, не думая о механике процесса”. Он сформулировал принципы интерактивной визуализации, как для разработчиков инструментов, так и для создателей дашбордов [это вольный перевод, прочтите оригинал]:

1) упрощайте — уловите суть и покажите проще;
2) сравнивайте — покажите необходимые визуализации рядом;
3) сопровождайте — облегчите доступ к важным данным;
4) исследуйте — позвольте посмотреть и найти новые знания;
5) смотрите иначе — дайте разные представления одних и тех же данных, что породит различные идеи;
6) спрашивайте “почему?” — больше, чем «что происходит», важно дать понять «почему это происходит», как возник тот или иной результат действий;
7) будьте скептиками — дайте возможность задавать больше вопросов и сразу получать ответ на них;
8) откликайтесь — не просто отвечайте на вопросы, предоставьте средства, чтобы делиться знаниями.

Где звучит выражение “визуализация данных”, обязательно упоминается Эдвард Тафти — гуру визуализации, которого The New York Times называет “Леонардо Да Винчи данных”, а Bloomberg «Галилео графики». Он придумал искрографики (sparklines) и написал несколько популярных книг по визуализации. Наиболее известны два его фундаментальных принципа визуализации, очень важных для дашбордов:

1) высокое соотношение графики для данных к общему занимаемому ею месту (data-ink ratio) — увеличьте количество полезного изображения на занимаемом визуализацией пространстве, т.е. максимизируйте отображение основной информации, тратьте больше “чернил” на данные;
2) отсутствие графического мусора (chartjunk) — исключайте не важные графические элементы, не отвлекайте от данных лишним дизайном.

За счёт чего достигается наглядность?

Аналитические данные показываются разными виджетами от таблицы и диаграммы до стрелочных индикаторов. Некоторые инструменты позволяют программисту самому реализовать требуемую визуализацию вплоть до анимаций, видео или произвольной инфографики. Сами аналитические данные представляют из себя сгруппированные и агрегированные исходные данные. Есть возможность применить фильтры и сортировки на разных уровнях, отсекать данные по топовым значениям, создавать вычисляемые поля практически любой сложности.

Основные понятия аналитических дашбордов

1) группировка — способ объединения схожих данных (по какому-то общему признаку, например по первой букве слова или имени человека);
2) агрегация (сумма, минимум, максимум, количество и т.д.) — способ отображения колонки фактов из исходной базы данных (например уникальное количество посетителей сайта, или сумма расходов на продукты);
3) сортировка — упорядочивание уже сгруппированных данных по заданному признаку (кроме алфавита, можно отсортировать фамилии менеджеров по их наибольшим продажам за месяц и т.п.);
4) фильтрация — исключение данных по заданному признаку или сложной формуле;
5) вычисляемая колонка — способ получения новых данных и знаний с использованием методов работы с датами, строками, математических функций (например отображение имени и фамилии, вычисление возраста согласно дате рождения и текущей дате);
6) топовые (лучшие) значения — способ отобразить указанное количество максимальных или минимальных значений данной группировки (например, возраст трёх самых молодых сотрудников крупной компании, или пять менеджеров, обеспечивающих максимальные продажи);
7) виджеты (таблицы, диаграммы, карты и т.п.) — собственно способ визуализации вышеуказанных понятий.

Любые ли данные можно анализировать?

Дашборды, как правило, позволяют подключаться к обширному списку источников данных, начиная от Excel-файла и заканчивая многомиллионными источниками больших данных BigData или веб-сервисам социальных сетей.
Часто заранее подготавливается специализированный для аналитики источник, именуемый Data Warehouse или многомерный OLAP-куб. Это делается в случаях, когда запрос данных к исходному источнику требует большого количества времени или запрос перегружает сервер, а это недопустимо.

Какие средства существуют

Excel… да, именно MS Excel для многих являлся (да и является!) основным средством анализа данных. MS Office достаточно недорогой продукт (а в России до недавнего времени активного пиратства — для многих бесплатный), он доступен даже студенту и в общем-то предоставляет базовый набор средств анализа и возможностей по написанию своих собственных скриптов.

Желающим внедрить в свой рабочий процесс весь спектр функциональности дашбордов (и других инструментов BI) достаточно посмотреть на Gartner Magic Quadrant:

чтобы выбрать продукт от одного из лидеров рынка, которые предоставляют мощные средства для анализа данных, как правило как конечные решения с довольно высокой стоимостью.

Исследовательская компания Gartner является наиболее авторитетным изданием, публикующим анализ какого-либо сегмента рынка, — им можно доверять.

Также многие из них — QlikSense, Tableau Public, Sisense, MicroSoft Power BI и т.п., — предоставляют публичные сервисы или бесплатные версии для создания дашбордов, обычно с серьёзными ограничениями для использования в реальном бизнесе, но достаточно мощных для персональных/некоммерческих целей.

Отдельно следует сказать про компании, желающие внедрить аналитические панели непосредственно в свои внутренние программные продукты. Для таких компаний более предпочтительно приобретать готовый набор библиотек (контролов) для создания дашбордов. Более того, многие компании, возможно и ваша, уже имеют такой набор в составе пакетов для своих офисных приложений и даже не осознают, что в считанные минуты могут внедрить у себя мощный инструмент бизнес-анализа. Библиотеки компонентов предназначены именно для внедрения в собственный программный продукт компаний согласно платформе (Desktop/Web). Кроме меньшей стоимости, они имеют гибкие условия лицензирования, т.к. приобретаются на одного разработчика и могут впоследствии использоваться неограниченным количеством конечных пользователей. Существует множество open source библиотек (которые можно найти, например, на GitHub), однако они обычно позволяют решать лишь базовые задачи анализа данных.

Как понять, что данный производитель дашборда вам подходит

Обычно каждый производитель средств BI имеет демонстрационные версии дашбордов. Посмотрев демонстрационные версии на сайте производителя, можно первоначально оценить, насколько они покрывают требуемый функционал.

1) продажи — в каком регионе продаётся лучше тот или иной продукт, какой из филиалов или какой из менеджеров компании даёт лучший результат, как изменились продажи по сравнению с прошлым годом и т.п.;
2) финансы — котировки акций, курсы валют… как влияет курс нефти на курс доллара всем известно, а вот какое влияние на курс той или иной акции оказывает например беспорядки в Сирии, можно наглядно увидеть, сделав соответствующий аналитический дашборд;
3) отдел кадров — специалисты могут на одном графике оценить как влияет количество курсов повышения квалификации или уровень зарплаты на текучесть кадров;
4) здравоохранение — распространение заболеваний по регионам, влияние погоды на распространение вирусов, влияние ужесточения политики продаж алкоголя и табака на продолжительность жизни т.п.;
5) промышленность (лёгкая, тяжёлая, электроника и т.п.) — отображение перспективных регионов по видам промышленности, прирост добычи газа или нефти после установки нового оборудования и т.п.

Список можно продолжать ещё, но обычно эти базовые демо есть у всех, что позволит вам сравнить уже на сайте производителя, а также возможно увидеть решение схожих вашим задач.

Пример построения и использования дашборда

Ещё раз подчеркну — данные есть в любой сфере деятельности. А если есть данные, то их можно проанализировать. Используя дашборды, можно извлечь новые знания и улучшить показатели или даже просто ежедневно смотреть на эти данные “под другим углом”, благодаря наглядному представлению и интерактивной аналитике.

В качестве примера я решил рассмотреть что-нибудь достаточно актуальное, простое и общедоступное, при этом не совсем банальное. По стечению обстоятельств, не так давно мне были интересны подробности избрания президентов США, в частности кто был самым молодым и кто самым возрастным президентом. Я столкнулся со списком американских президентов, который и решил использовать как источник данных для моего примера (я лишь дополнил его датами жизни и местом рождения президента).

Для простейшего дашборда я использовал несколько стандартных виджетов: карта по штатам; круговая диаграмма по партийной принадлежности; таблица по президентам со ссылками на Wikipedia и отметками по условиям с цветовой раскраской по срокам президентства; древовидная диаграмма для количества выходцев из определённых штатов и карточки для некоторых краевых показателей. Некоторые виджеты я сделал интерактивными — на них можно кликнуть и тем самым отфильтровать другие согласно выбранному показателю. Если поменять исходную таблицу данных, например внести данные о новом президенте — все показатели пересчитаются автоматически.

Здесь вы можете попробовать пример вживую, поменять или создать свои дашборды на данной таблице данных, сохранить их во временной сессии или скачать результирующий xml дашборда (также существует отдельный режим просмотра или вы можете скачать проект):

Вот уже более семи лет разрабатывая продукты компании DevExpress для Business Intelligence, я решил выступить также пользователем и использовать набор компонентов для создания дашбордов DevExpress Web Dashboard, для чего я:

1) скачал пакет Universal;
2) создал ASP.NET MVC приложение, используя готовый пример как основу;
3) подключился к базе данных, в моём случае Excel-таблице с данными о президентах (я реализовал свой вариант хранилища дашбордов, чтобы вы могли сохранять их во временной сессии);
4) запустил получившееся приложение и создал новый дашборд;
5) сделал вычисляемые поля (возраст вступления в должность в годах и сроки президентства в днях, вспомогательные для условного форматирования);
6) создал виджеты:
— карту по штатам, раскрасив Штаты по количеству рождённых там президентов;
— таблицу и добавил условное форматирование: цветовое по времени правления, жирный шрифт для фамилий ныне живущих президентов, иконки для дат рождения/смерти равных Дню Независимости;
— круговую диаграмму по партийной принадлежности и включил интерактивную фильтрацию: по клику на сегменте, карта и таблица показывают отфильтрованные данные;
— древовидную диаграмму также по Штатам и по количеству рождённых там президентов, я специально хотел показать отличия в визуализации одних и тех же данных;
— карточки для отображения важных показателей, используя топовые значения.

Заключение

Последние годы, в силу развития цифровых и программных технологий во всех областях человеческой жизнедеятельности, дашборды находят своё применение в новых сферах, такие как, например, социальные сети, приложения для фитнеса и т.п. Уже сегодня smart-часы показывают дашборды, не удивительно, если завтра на вашем холодильнике будет показан интерактивный дашборд с отметкой, кто чаще всего открывает холодильник и рекомендациями по употреблению продуктов разным членам семьи.

Источник

Что такое дашборд: примеры и способы применения

Дашборд (или, по-русски, инфопанель) — это умные отчеты в реальном времени, с помощью которых руководители и менеджеры понимают, что прямо сейчас происходит с определенными показателями и группами показателей.

Точно такие же дашборды есть и в Calltouch — сервисе сквозной аналитики, коллтрекинга и управления рекламой. Они показывают, что происходит с вашими кампаниями и как окупается каждый рубль, вложенный в маркетинг. Обновление данных происходит автоматически – не нужно вручную вносить какие-либо данные.

Эффективный маркетинг с Calltouch

На инфопанели встречаются ползущие графики, цветные диаграммы, колонки цифр — все самое важное из того, что нужно знать при принятии решения. Очевидно, что в мире бизнеса, как и генералам из фантастического боевика, необходима аналитическая работа с поступающими данными. И иметь перед собой самые важные «боевые» сводки критично важно. Поговорим о том, что такое дашборд для бизнеса, как сделать себе дашборд и чем он будет полезен.

Что такое дашборд

Дашборды — это современный формат сбора и визуального представления массивов данных. Это аналитическая панель с понятным интерфейсом для интерактивного взаимодействия с огромным количеством постоянно изменяющихся показателей. Мощные средства аналитики обрабатывают данные, сравнивают цифры и выдают человеку перед монитором индивидуально настроенные визуализации.

По сути, диаграмма, график, отчет в Excel, столбики цифр на папирусе — все это «родственники» дашборда. Ключевое отличие дашборда в динамичности и интерактивности предоставляемых пользователю данных.

Понятно, что больше всего этим инструментом пользуются не руководители, которым достаточно периодически иметь понятную и красивую визуализацию бизнес-показателей, а аналитики, по долгу службы каждый день работающие с данными. Дашборд становится удобным интерфейсом между аналитическим движком и пользователем, и поэтому должен быть интуитивно понятным, кастомным, то есть настраиваемым под себя. Чтобы сам инструмент, как говорится, был незаметным, но работа шла быстро и качественно.

Кто работает с дашбордами

Визуальные элементы дашборда

Наглядность представления аналитических данных достигается за счет разнообразных виджетов: от стрелочных индикаторов как в автомобиле до более привычных таблиц и диаграмм. Есть инструменты с готовыми виджетами, есть решения с возможностью реализовывать анимацию под свои задачи.

С какими данными можно работать

Источником данных может служить любое хранилище информации: от таблички в Excel и соцсетей до специализированных дата-баз Data Warehouse и многомерных кубов OLAP и MDX.

Чем дашборд отличается от отчета

Вроде бы дашборд — это и есть отчет, только в динамичной форме. Собственно, в этом и есть ключевое различие. Отчет фиксирует некие цифры во времени (месячный отчет, годовой отчет).

Дашборд — это набор модулей, которые постоянно собирают и обновляют информацию. Это динамический отчет, позволяющий практически в режиме реального времени наблюдать за самыми важными показателями и быстро реагировать (вспомним биржевые программы). Почему «практически» в реальном времени? Потому, что далеко не каждому бизнесу нужны отчеты ежесекундно. Достаточно быть в курсе и регулярно автоматически получать важные сводки на инфопанели.

Еще есть отличие в том, что дашборды традиционно строятся в связке с системами бизнес-аналитики (это решения вроде Power BI и Qlik), а слово отчет ассоциируется с таблицами в более «народном» Excel. Но дашборд, как мы уже упомянули, можно построить и в «эксельке», и в онлайновом Google Spreadsheets.

Всем известный пример дашборда

При всей загадочности и элитарности термина примеры дашбордов знакомы всем. Если отойти от приборных панелей в авто и обратиться к максимально близкому и массовому аналогу «бизнесовых» инфопанелей, сразу вспоминается Яндекс.Метрика. Это дашборд как он есть: сбор данных и их визуализация с помощью виджетов — графиков, диаграмм, отчетов. Информация постоянно обновляется, а самые важные показатели демонстрируют виджеты на главной панели.

Цели дашборда

Преимущества использования дашбордов

3 типа дашбордов

1 Дашборд для управления процессами

Такие аналитические панели собирают информацию по бизнес-процессам компании: число продаж и прибыль, например. Классический дашборд: наблюдаем за динамикой цифр и делаем выводы. Помогает оптимизировать процессы, сократить убытки, найти слабые места в организации работы.

2 Дашборд для мониторинга кампаний

3 Дашборд для отслеживания состояния

Приборная панель, мониторящая «состояние здоровья» какой-либо системы, тоже знакома нам по фильмам. В бизнесе тоже нужны системы мониторинга в реальном времени, и дашборд — прекрасная визуализация для такого анализа данных.

Источник

Как маркетологу сделать дашборд с ключевыми показателями

Блочный редактор писем, готовые шаблоны email, формы подписки и автоматизация. Запускайте email-рассылки, чтобы быть на связи со своими клиентами.

Где взять базу? Как сделать красивое письмо? Какие показатели смотреть? Расскажем об этом в бесплатном курсе из 16 писем. Татуировка в каждом письме!

Рассказываем про инструменты для email-рассылок. Обсуждаем лучшие примеры и механики. Говорим о деньгах. Публикуем вакансии.

Дашборд — это визуализация данных с конкретной целью. Дашборды бывают не только в диджитал, но и в обычной жизни: например, приборная панель будильника показывает, который час и когда будильник зазвонит. А панель в автомобиле отображает уровень бензина, показатели скорости и пробега.

Для бизнеса дашборд — это та же приборная панель по ключевым метрикам. Она позволяет наглядно показать данные, проанализировать и проследить их динамику.

Например, на главной странице Google Analytics можно увидеть количество посетителей на сайте и динамику за последние 7 дней или месяц. Это пример дашборда с текущим трафиком на сайт.

Зачем нужен дашборд

Информации по проекту может быть много: это и цифры, и задачи, и результаты. Чтобы помочь разобраться в совокупности информации, существуют дашборды. Они собирают информацию на одном экране.

Использовать их — значит упростить процесс анализа и принятия решений. Вы собираете ключевые данные в одном месте и отслеживаете их в реальном времени.

Какие задачи решает дашборд

Сделать данные наглядными и понятными. Вернёмся к дашборду Google Analytics. Он визуально представляет показатели трафика на сайт в понятных маркетологу метриках: пользователях, сеансах, отказах и длительности просмотра.

Получать оперативную информацию о динамике показателей. На той же главной странице GA маркетолог наблюдает изменения показателя трафика в разрезе 7 дней.

Оптимизировать принятие решений по большим массивам данных. Достаточно взглянуть на дашборд и начать действовать. В отчете Google Analytics присутствуют пометки: «зеленые» — позитивные изменения, «красные» — негативные. По ним маркетолог определяет поведение показателя и принимает решение.

Маркетологи обычно выводят на дашборды информацию об окупаемости маркетинга, когортный анализ посетителей или пользователей, результаты рекламных кампаний, отчёты по посадочным страницам.

Чтобы выбрать необходимые параметры для визуализации, определите способ подачи и цели. Возможно, дашборд не будет оптимальным решением.

В чем отличие дашборда, отчета и инфографики

Дашборд можно спутать с отчётом или инфографикой. Вот чем они отличаются:

В каких программах сделать дашборд

Яндекс.Метрика

Для представления маркетинговых данных подходит Яндекс.Метрика. С помощью неё маркетолог может визуализировать данные и получать автообновляемый отчёт, а также делиться им с заинтересованными лицами.

В Метрике маркетолог может собрать данные по:

Google Analytics

Дашборд Google Analytics (GA) по умолчанию можно видоизменять и настраивать под собственные задачи. Для новичков доступна галерея готовых шаблонов, также можно создать дашборд с чистого листа или использовать стандартную сводку Google Analytics.

В Google Analytics маркетолог может увидеть показатели в динамических отчётах:

Qlik — профессиональный инструмент для визуализации больших массивов данных. Для его настройки потребуется аналитик и программист.

Помимо маркетинговых показателей в отчёт можно включить производственные, складские и бизнес-метрики. Например, глава регионального офиса может отслеживать на панели производительность работы, статус отгрузок и выполнение KPI.

Excel или Google Таблица

Для простейших дашбордов маркетолог может использовать таблицы. Для построения понадобится собрать данные, настроить подсчёт с помощью формул и сводных таблиц, вывести необходимые диаграммы, графики и показатели на отдельный лист.

В Google sheets есть готовые шаблоны в зависимости от целей, или можно создать собственную визуализацию. Примеры дашбордов для скачивания есть в открытом доступе.

Google Data Studio

Бесплатный профессиональный инструмент визуализации данных Google Data Studio подходит для вывода данных из разных источников (17 источников Google и более 336 интеграций с внешними данными): от сервисов Google Analytics, Google Sheets и Google Ads до Facebook, SalesForce и Pinterest.

Подойдёт маркетологам и предпринимателям, чтобы построить дашборды:

Источник