Jak tworzyć profesjonalne dashboardy analityczne?

›

Najlepsze praktyki tworzenia dashboardów analitycznych i biznesowych

Narzędzia Business Intelligence, dashboardy analityczne, kokpity menedżerskie to jedne z najczęściej pojawiających się fraz wypowiadanych kiedy mamy na myśli automatycznie zasilane danymi narzędzia raportowe.

Pomimo, że dostawców tego typu narzędzi jest wiele, rynek jest zdominowany przez kilku z nich. W mojej ocenie niekwestionowanym liderem od lat jest Tableau. Od ponad dekady swoją kreatywnością i ciągłym dążeniem do usprawniania funkcjonalności nadają oni tempo rozwoju całej branży. Pozytywnie wpływa to również na konkurencję. Ta, motywowana przez lidera, usprawnia swoje produkty aby nie zostać zbyt daleko w tyle.

Według kwadratu Gartnera, oceniając pod kątem zdolności egzekucyjnych i kompletności wizji to właśnie Tableau, Power BI, Qlik oraz narzędzia BI od Google czyli Looker oraz jego darmowa wersja self-service BI, Looker Studio należą do ścisłej czwórki.

I choć z oceną Gartnera można się zgadzać bardziej lub mniej, ich macierz jest brutalnie skromna pod kątem ilości kryteriów wpływających na końcową ocenę.

Dla przykładu, nie biorą pod uwagę TCO (Total cost of ownership) czyli tego, co szczególnie w mniejszych firmach będzie miało kolosalne znaczenie podczas podjęcia finalnej decyzji o wyborze dostawcy narzędzia. Aby dłużej już nie popadać w dygresję o dostawcach przejdę do meritum, czyli realiów wdrożeniowych – 95% waszych dashboardów można wdrożyć dowolnym oprogramowaniem z macierzy Gartnera. Znaczy to mniej więcej tyle, że lwia część funkcjonalności robiących “różnicę”, w praktyce nie jest często wykorzystywana. Jest to oczywiście moja subiektywna opinia na bazie ponad 100 projektów BI w jakich brałem udział w mojej 15 letniej karierze zawodowej

Osobiście uważam, że my deweloperzy niestety nierzadko jesteśmy jednym z głównych czynników takiego stanu rzeczy. Zarzucić sobie możemy niestety wiele. Realnie ludzi tworzących narzędzia BI, które są nastawione w pełni na użytkownika jest garstka. Sam niejednokrotnie na początku mojej kariery tworzyłem narzędzia Business Intelligence bardziej “pod siebie”. Uwzględniałem głównie swoje upodobania do wyboru kolorów, typów wykresów, ich położenia i ogólnego przekazu jaki miał z tych danych płynąć.

Problem był taki, że to nie ja finalnie z nich korzystałem. Aby nie zwalać całej winy na twórców trzeba również jasno powiedzieć, że zaangażowanie po stronie użytkowników końcowych korzystających z narzędzi analitycznych w trakcie procesu ich powstawania mogłoby być (kilkakrotnie!) większe.

I tak słowem wstępu przechodzę bezpośrednio do klucza programu czyli tego na co powinieneś zwrócić uwagę, jako osoba tworząca dashboard, aby ludzie nie tylko chcieli z niego korzystać ale również mieli ogromną frajdę podczas codziennej interakcji z nim.

Z tą frajdą to tak pół żartem pół serio. Realnie, nadal niewiele z nas czuje frajdę pracując na liczbach. Zastosowanie jednak tych pięciu punktów w praktyce powinno spowodować, że Twoje narzędzia będą częściej używane i lepiej odbieranie przez biznes.

Przykłady i slajdy będę opierał na Looker Studio (dawniej Data Studio) – darmowym narzędziu Business Intelligence od Google, częścią integralną chmury Google Cloud. Ale szybko zauważysz, że będą one dla Ciebie praktyczne niezależnie od tego jakiego narzędzia Business Intelligence używasz na co dzień.

Fundamentalna triada tworzenia dashboardów analitycznych

Zanim otworzysz swoje narzędzie BI i ulegniesz pokusie stworzenia pierwszego wykresu upewnij się, że rozumiesz trzy fundamentalne aspekty wdrożenia.

Istotnych aspektów jest co prawda więcej, ale uważam, że jeśli zaadresujesz te trzy punkty należycie, zgodnie z zasadą pareto, unikniesz 80% potencjalnych niepowodzeń. Idealnie, te trzy aspekty powinny być dla Ciebie klarowne na samym starcie projektu. Definiować będą one większość przepływów Twojej dalszej pracy.

W uproszczeniu, dashboardy możemy podzielić na:

Strategiczne - Ten typ narzędzi dashboardów jest używany codziennie przez najwyższe kierownictwo. Podkreślają jedynie istotne wskaźniki KPI. Nie zagłębiają się zbytnio w analitykę. Służą głównie do monitorowania bieżącej sytuacji operacyjnej.
Analityczne - Używane przez większość organizacji. Skupiają się głównie na analizie danych historycznych. Pozwalają rozumieć historyczny trend, korelację między różnymi wskaźnikami i uzyskać lepszy obraz biznesu na poziomie generalnym.
Operacyjne - Monitorują najważniejsze KPI na poziomie działów i pionów organizacji w czasie rzeczywistym. Używane głównie przez kierowników zespołów lub kierowników działów.
Taktyczne - Najbardziej szczegółowe i rozbudowane dashboardy w funkcjonalności analityczne. Dają one menadżerom dostęp do wglądu w szczegółowe dane co umożliwia im wykrywanie problemów i odchyleń w skali mikro.
Socjalne - Narzędzia tworzone do pokazania ciekawych danych niekoniecznie związanych z biznesem. Mogą to być ciekawe infografiki opowiadające historię o działaniach społecznych i wolontaryjnych lub angażujące narzędzia grywalizacyjne.

Inaczej podejdziesz do wdrożenia dashboardu strategicznego, w którym głównym celem jest przedstawienie 4 kluczowych wskaźników całej organizacji i przesłanie ich raz na dzień do garstki wybranych ludzi z literką C na początku nazwy stanowiska. W takim przypadku lepiej sprawdzi się prosta wersja mobilna zawierająca najważniejsze wskaźniki strategiczne biznesu jak ta poniżej.

A inaczej będziesz realizować wdrożenie dashboardu analitycznego, skupiającego się na ukazaniu trendów i struktury, które jednocześnie jest interaktywne i klikalne ale nie jest specjalnie zaawansowane pod kątem głębokości danych.

Inaczej będziesz wdrażał narzędzie wewnętrzne a inaczej narzędzie zewnętrzne (tzw. Client-facing Dashboard).

Jeszcze inaczej podejdziesz do narzędzi, które mają być prezentowane na ścianie czy w pokoju Google Meets na cyklicznych spotkaniach podsumowujących wybrane dane biznesowe.

Jak widzisz, nie ma czegoś takiego jak jeden cel Twojego dashboardu.
Jednym z Twoim głównych zadań na tym etapie wdrożenia jest zadawać tak długo pytania na temat celu wdrożenia, aż stanie się on dla Ciebie klarowny.

Podczas takiego wywiadu, nie zapomnij zapytać o dwie nie mniej istotne kwestie: charakterystykę użytkownika końcowego i scenariusz użytkowania. Co prawda są to bardziej kwestie związane z UX i UI, lecz będą one również w ostatecznym rozrachunku wpływały na jego dopasowanie do potrzeb.

Do ważniejszych informacji, które powinieneś wiedzieć na tym etapie zaliczyłbym charakterystykę odbiorcy lub grupy odbiorców. Czy są to ludzie analityczni, czy na co dzień pracują z danymi, rozumieją żargon statystyczny, rozumieją różne typy wykresów i jak je interpretować? Czy może wręcz przeciwnie są na co dzień odpowiedzialni za inne obszary w biznesie i najlepiej przemówią do nich proste rozwiązania i analityka opisowa.

Masz do czynienia z wzrokowcami, słuchowcami, kinestetykami?

Słuchowiec dla przykładu ma problemy z geometrią i mapami więc pokaż mu sprzedaż wg. województw za pomocą wykresu słupkowego lub tabeli.

Kinestetyk dla odmiany “zwariuje” jak nie umożliwisz mu wielowymiarowej interakcji z danymi i uzna Twoje narzędzie za nudne i niewarte ponownego włączania.

Wzrokowiec zauważy 1 piksel różnicy pomiędzy elementami jakie osadziłeś na dashboardzie. Ma on również świetną pamięć do kolorów, więc stosuj ten sam kolor do reprezentacji tego samego wymiaru nie tylko na wszystkich wykresach w obrębie strony ale i całego dashboardu – o ile to oczywiście możliwe.

Użytkownicy mogą mieć też swoje preferencje dotyczące urządzenia z jakiego chcą korzystać, przeglądarki w której chcą domyślnie je otwierać czy wreszcie możliwość wyboru zmiany motywu na ciemny.

Zaawansowanemu użytkownikowi nie są potrzebne legendy, osie, tytuły czy etykiety danych, on to zrozumie po najechaniu myszą na punkt wykresu. Tym początkujący nie każ się domyślać.
Jeśli nie planujecie szkolenia – zrób stronę z intro, wyjaśniającą najważniejsze funkcjonalności Twojego dashboardu.

Stwórz makietę dashbaordu i udoskonalaj ją w krótkich sprintach.

Z dashbaordami analitycznymi jest trochę jak z modelami biznesowymi w start-upach. Rzadko który przetrwa pierwszą konfrontację z użytkownikiem docelowym. Nie próbuj z tym walczyć. Zamiast przychodzić z gotowym produktem do odbiorców końcowych, zabierz prostą makietę i zapytaj ich o feedback. Zaoszczędzisz wszystkim wiele czasu a sobie ewentualnej frustracji.

Ludzie są w większości wzrokowcami i sensowny feedback dostaniesz dopiero jak to coś zobaczą. Na początek może być nawet coś nie interaktywnego, i nie zasilanego danymi. Taką wersję możesz szybko stworzyć w Figmie czy UXPin. Takie podejście potencjalnie może Ci zaoszczędzić trochę czasu na obróbkę Twoich danych.

Upewnij się, że na tym etapie rozmawiacie z biznesem o rzeczach istotnych. Skupcie się na danych, które chcecie pokazać. Formie jaką wybraliście do prezentacji tych danych, rozmieszczeniu elementów na stronach, oraz ewentualnych interakcji. Nie trać czasu na tym etapie na design i użyteczność narzędzia.

Dopiero jak koncept makiety będzie akceptowalny po stronie odbiorcy, stwórz faktyczną, klikalną wersję Twojego dashboardu. Czarne na białym, czy jak kto woli białe na czarnym.

Nie martw się tym, że Twoja makieta jest brzydka. Nie trać też czasu na jej upiększanie. To tylko koncept do późniejszej ewaluacji a od czegoś trzeba zacząć 😉

Ja osobiście na tym etapie pracuję już na realnych danych. Używając zmaterializowanych widoków w Google BigQuery nie generuję żadnych kosztów, a pozwala mi to zobaczyć jak wykresy się będą zachowywać z prawdziwymi danymi i już na tym etapie wychwycić ewentualne niedociągnięcia w Twoim dashboardzie.

Stosuj w praktyce Design system

Nie zdarzyło Ci się, że podczas tworzenia dashboardu złapałeś przysłowiową “zawieszkę”? Jaki kolor mam wybrać, jaki typ czcionki i rozmiar, jakie zrobić odległości pomiędzy elementami, gdzie umieścić nawigację, a gdzie filtry?

Ci z was, którzy zrobili podobnych narzędzi kilkanaście mają zapewne swoje ulubione komponenty. I pewnie nie są to złe wybory. Jeśli jednak istnieje w Twojej firmie profesjonalny design system, stworzony przez ekspertów UX być może lepiej zaufać ich wiedzy i doświadczeniu i starać się wdrożyć coś spójnego z ich zasadami.

Design system to zbiór komponentów i gotowych wytycznych, które stosuje się podczas wdrażania różnej maści produktów cyfrowych. Design system ma wiele zalet. Najfajniejsza dla Ciebie jest taka, że nie musisz praktycznie myśleć podczas projektowania interfejsu graficznego dashboardu.

Niektórzy powiedzą, że zabija on kreatywność. Ciężko im nie przyznać choć trochę racji, lecz w praktyce, pracując z danymi, kreatywnością możesz się wykazać w zupełnie inny sposób.

Design system to przede wszystkim ogromna oszczędność czasu i szybsze dostarczanie produktów. Lepiej też wpływa na odbiór Twojego dashboardu analitycznego przez użytkownika końcowego, który będzie przyzwyczajony do istniejącego w organizacji design systemu.

Jeśli pracujesz w dużej firmie jest wysoce prawdopodobne, że istnieje wewnątrz organizacji coś takiego jak design system. W praktyce jednak narzędzia analityczne żyją swoim życiem w firmie. Trochę pewnie dlatego, że nikt tak dobrze ich nie rozumie jak osoby, które je tworzą. Jeśli nie macie jednak jasno sprecyzowanego design systemu a chciałbyś aby proces wdrażania dashboardów analitycznych był sprawniejszy i lepiej poukładany polecam Ci Material Design, open sourcowy design system od Google.

Reasumując dobrze mieć design system. Tobie zaoszczędzi wiele czasu. A do Twoich narzędzi wprowadzi poczucie ładu, spójność wizualną i funkcjonalną. Przyda się to szczególnie kiedy jest wiele narzędzi Business Intelligence w ramach jednej organizacji.

Doceń prostotę i minimalizm

Jeden z największych popełnianych błędów, szczególnie przez początkujących developerów narzędzi Business Intelligence jest próba wykazania się dużą znajomością funkcjonalności narzędzia.

Wszak spędziłeś godziny eksperymentując z każdym typem wykresu, funkcjonalnością, paletą kolorów, wiesz jak dodać obrazki i utworzyć interakcje. To naturalne, że czujesz potrzebę podzielenia się tym z innymi. Upewnij się tylko, że w efekcie Twój dashboard nie wygląda jak dyskoteka.

Dobre dashboard powinien być czysty i intuicyjny w odbiorze dla użytkownika końcowego.

Ten punkt tak naprawdę jest jednym z najistotniejszych elementów projektowania narzędzia i aby go należycie opisać trzeba by było stworzyć oddzielny wpis a być może nawet książkę.

Niemniej jednak zebrałem poniżej kilka istotnych punktów, które bardzo szybko możesz zaimplementować przy kolejnym swoim wdrożeniu:

Pokochaj szary kolor

Choć kolor szary sam w sobie może wydawać się niekompletny, w połączeniu z innymi barwami nabiera ich emocjonalnego efektu. Efekt ten szczególnie widać w dashboardach analitycznych. Szary jako tło pozwala użytkownikowi skupić wzrok na tym co ważne, czyli danych, które podkreślisz inną barwą. Odmiany szarości świetnie nadadzą się jako tło dashboardu, elementów, kolor osi, linie trendu, granice estymacyjne, teksty objaśniające a czasem nawet jako kolor wykresów.

Szary jest poważny i elegancki. Takie też powinny być Twoje narzędzia analityczne. Nie bój się stosować szarego w różnych odcieniach.

Dobierz odpowiedni wykres do danych, które prezentujesz

Współczesne narzędzia Business Intelligence oferują ogromną ilość wykresów. Dla przykładu Looker Studio posiada około 40 różnych typów oraz wersji, które możesz wykorzystać do prezentacji swoich danych. Ogromne pole do popisu swoich umiejętności, prawda? Również ogromny błąd jeśli to Twoja jedyna motywacja.

Pamiętaj o tym co chcesz przekazać swoimi danymi. Nieodpowiednie dobranie wykresu do danych może wypaczyć ich zrozumienie a nawet prowadzić do błędnych wniosków.

W praktyce najczęściej będziesz używać linii trendu, wykresów kolumnowych i słupkowych, tabel płaskich i przestawnych i scorecardów. Reszty powinieneś używać sytuacyjnie.

Dla przykładu aby pokazać zależność dwóch wymiarów i związanych z nimi miarami wybierz wykres bąbelkowy lub punktowy. Jeśli pokazujesz dane geograficzne warto sięgnąć po mapy, a do pokazania konwersji na różnych etapach sprzedaży sięgniesz po wykres lejkowy, który ułatwi Ci zobrazowanie całego lejka sprzedażowego.

Osobiście uważam, że dobranie odpowiedniego wykresu do kontekstu i danych to jedna z najważniejszych sztuk tworzenia dashboardów analitycznych. Z czasem ją opanujesz, a Twoje narzędzia osiągną wyższy poziom atrakcyjności i użyteczności u odbiorców końcowych.

Unikaj wielu barw, krzykliwych kolorów i dużej ilości ikon i grafik

Stosowanie zbyt wielu barw i kolorów w dashboardach biznensowych wprowadzi chaos i utrudni szybkie zrozumienie danych. Do palety odcieni szarego dodaj biały i jeden główny kolor. Ewentualnie dwa pasujące do siebie lub przeciwstawne kolory. Aby lepiej zrozumieć jakie kolory ze sobą będą dobrze współgrać korzystaj z profesjonalnych narzędzi jak np. Adobe Color Wheel.

Unikaj również stosowania zbyt dużej ilości ikon i grafik oraz rozpraszającego tła, szczególnie jeśli Twoje narzędzia BI są nastawione na użytkowników analitycznych. Dobry dashboard, to taki, który będzie zrozumiały dla użytkownika zaledwie po kilku sekundach od jego pierwszej interakcji. Tym bardziej istotne jest abyś nie bombardował go zbędnymi ikonami i przytłaczającą szatą graficzną.

Oczywiście są od tego pewne wyjątki. Dashhboardy socjalne czy grywalizacyjne. Są one z natury mniej naładowane danymi. Tutaj możesz pozwolić sobie na większą frywolność i kreatywność wzbogacając dashboard o różne ikony, elementy graficzne a nawet zastosować bogatą i niestandardową paletę kolorów.

Testuj i analizuj użytkowanie swojego dashboardu

Bardzo istotnym krokiem wpisującym się w proces ciągłego udoskonalania Twoich narzędzi analitycznych jest ich testowanie przed oficjalnym oddaniem oraz analizowanie ich użytkowania po ich oddaniu.

Testowanie dashboardu w pierwszej kolejności powinieneś przeprowadzić sam. Głównie pod kątem ewentualnych błędów i niedociągnięć, które przytrafiły Ci się podczas wdrażania. Przeklikaj cały dashboard analityczny, sprawdź wszystkie filtry i interakcje.
Najedź kursorem myszy na każdy z możliwych wykresów. Uruchom narzędzie na różnych urządzeniach i przeglądarkach. Jestem wręcz pewien, że zawsze uda Ci się na tym etapie wykryć nawet minimalny błąd interfejsu, źle posortowane pole wyboru, brakującą etykietę danych czy też niepoprawnie działającą formułę.

W drugiej kolejności oddaj narzędzie do testów Twoim kolegom i koleżankom z działu.
Istnieje duża szansa na to, że otrzymasz od nich sensowny feedback odnośnie UX i UI narzędzia. Oczywiście najważniejszą próbą narzędzia BI będzie oddanie go jego użytkownikom końcowym. Istnieje jednak spore prawdopodobieństwo, że będą oni na tyle zajęci, że obszernej wiadomości zwrotnej od nich nie uzyskasz.

Dlatego ważne jest aby po fazie testów przeprowadzić fazę analityczną.

W tym przypadku Looker Studio ma genialną przewagę nad innymi narzędziami. Możesz go w prosty sposób połączyć z Google Analytics 4 co umożliwi Ci analizowanie tego jak użytkownicy korzystają ze stworzonych przez Ciebie dashboardów analitycznych. (I czy w ogóle korzystają)

Dopiero teraz będziesz w stanie faktycznie zrozumieć czy użytkownicy korzystają z narzędzia, jakie strony są najczęściej używane, w co klikają, a które strony uważają za niepotrzebne. To świetny sposób na usprawnianie użyteczności stworzonych przez Ciebie dashboardów.

Jeśli widzisz, że jakaś strona w ogóle nie jest otwierana – zrób focus, zapytaj dlaczego. Może jest problem z nawigacją i użytkownicy nie wiedzą o jej istnieniu, a może dane nie są aż tak interesujące – wtedy trzeba pomyśleć albo o zmianie ich prezentacji albo o usunięciu konkretnej strony.

Jednym kodem śledzenia GA4 możesz analizować wszystkie swoje dashboardy w Looker Studio. A dane z GA4 przesłać do Looker Studio – gdzie stworzysz narzędzie Business Intelligence do analizowania użytkowania wszystkich dashboardów w organizacji.

Fajnie, co nie?

Wnioski

Tworzenie wysokiej jakości narzędzi Business Intelligence jest bardziej skomplikowane i pracochłonne niż się wstępnie mogłoby wydawać. Dostarczenie wysokiej jakości narzędzia analitycznego to długi i wieloetapowy proces.

Opanowanie tej sztuki wymaga doświadczenia, oraz odpowiedniego warsztatu kompetencyjnego. Najlepsze rezultaty w tej dziedzinie oczywiście osiągają pasjonaci, usprawniający godzinami nawet najmniejsze elementy narzędzi, które tworzą.

Dlatego nie przejmuj się jeśli Twoje pierwsze dashboardy analityczne nie będą zwalać z nóg użytkowników końcowych. Skup się na tym aby spełniać minimalne standardy. Stosowanie zebranych przeze mnie porad w praktyce, zagwarantuje Ci, że Twoje narzędzia Business Intelligence będą postrzegane profesjonalnie.

Inna sprawa, że w rzeczywistości nadal niewiele ludzi w biznesie przykłada do pracy z danymi aż tak dużą wagę jak analitycy czy finansiści. Według raportu „State of Dark Data” ponad połowa organizacji (56%) hasło “data driven organisation”, czyli biznes napędzany danymi uważa za pusty slogan. Teoretycznie, niby wszyscy chcemy podejmować decyzje w oparciu o twarde dane, jednak w praktyce nadal wiele z nich napędzane jest subiektywnym impulsem.

To właśnie między innymi Twoja rola w organizacji aby te liczby odwrócić. A dobrze zaprojektowane i użyteczne dashboardy analityczne mogą Cię do tego znacznie przybliżyć.

Jeśli jesteś zainteresowany wdrożeniem profesjonalnego narzędzia Business Intelligence w Looker lub Looker Studio – odwiedź naszą stronę dedykowaną narzędziom Business Intelligence bądź umów darmową konsultację z naszym specjalistą BI.

Arkady Zagdan

Analityk z 15 letnim doświadczeniem w branżach usługowych, e-commerce oraz SaaS. W Bigglo odpowiedzialny za strategię i wizję produktów typu Business Intelligence.