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Quando il tuo mock-up in bianco e nero è completo, sei pronto per aggiungere le immagini così potenti questo lo farà pop. Ecco perché hai iniziato questo viaggio per cominciare, giusto? Quando aggiungi elementi visivi al tuo mock-up, è importante concentrarsi sull'aggiunta di effetti visivi efficaci. Sfortunatamente, a causa della mancanza di leadership di pensiero e formazione nel settore della business intelligence (BI), tonnellate di visualizzazioni di dati visivamente attraenti ma inefficaci forniscono valore zero. Basta fare una ricerca su Internet per visualizzazioni dei dati per vedere alcuni esempi.
La tabella seguente elenca i tre tratti principali di una visuale efficace.
| Tratto | Dettagli |
|---|---|
| I dati sono chiari. | Assicurarsi che i dati siano chiari, sia nello scopo che nel display
. |
| Il Visual si adatta ai dati. | Sia che tu scelga un grafico o un testo, assicurati di utilizzare
l'immagine giusta per il lavoro. |
| Le eccezioni sono facili da individuare. | Indipendentemente dal fatto che si evidenzi un confronto o valori anomali nei dati , è opportuno consentire agli utenti di identificare le eccezioni
nei dati. |
La tabella precedente è stata influenzata da Edward Tufte, che è considerato il padrino della visualizzazione dei dati. Il suo libro The Visual Display of Quantitative Information , 2nd Edition (Graphics Press) è uno dei libri più apprezzati nel campo della visualizzazione dei dati. Anche se richiede un approccio scientifico, è una lettura obbligata per i principianti e gli esperti di data test.
Questi tre tratti non sono onnicomprensivi, quindi non dovresti aspettarti di averli tutti per decidere se una visuale dovrebbe farcela nel tuo modello. Invece, usali come linee guida mentre scegli le tue immagini. Più tratti hai in ogni immagine, più efficace sarà la tua visione complessiva dei dati!
I dati sono chiari
Le immagini efficaci mostrano dati chiari sia nella presentazione che nello scopo, non distorti in alcun modo. Un errore comune è quello di spingere troppi dati in una singola immagine, causando l'occultamento, l'oscuramento o la distorsione del punto importante dei dati da parte di tutto il rumore. La seguente figura mostra un buon esempio di visualizzazione di dati che utilizza un grafico ad anello per mostrare quali tipi di dispositivi mobili utilizzano le persone. Guarda come l'effetto 3D rende molto difficile comprendere i dati.
È anche importante assicurarsi che lo scopo della vista sia super-libero in modo che l'utente non abbia spazio per interpretazioni errate. Le buone visualizzazioni dei dati raccontano una storia a colpo d'occhio, lasciando che il lettore desideri di più.Se la visualizzazione dei dati è confusa o erroneamente interpretata, la maggior parte degli utenti viene disattivata e abbandonata. La figura seguente mostra un esempio di visualizzazione confusa che descrive l'utilizzo del social network. Sfortunatamente i colori e le percentuali sembrano non avere correlazione e sono quindi molto confusi. Puoi dire cosa sta raffigurando la visualizzazione?
Visual adatta ai dati
L'immagine deve adattarsi ai dati. Le immagini sono più che semplici grafici, tuttavia, e alcuni elementi visivi non si adattano solo a determinati dati. Di solito, puoi presentare i dati in più modi. Il tuo compito è trovare il modo più efficace per farlo.
Non si dovrebbe mai utilizzare un grafico a torta, ad esempio per mostrare dati con più di cinque punti dati o per visualizzare qualsiasi set di dati con una variazione di magnitudine minima o nulle. Allo stesso modo, non si dovrebbe mai usare una tabella o una tabella per mostrare una tendenza nel tempo.
La figura seguente mostra due visualizzazioni che tracciano gli stessi dati. Il grafico a linee in alto è l'opzione migliore per mostrare il trend del Margine di vendita nel 2014, perché rende palesemente chiaro che le spese della società sono in forte aumento rispetto ai profitti. Il grafico a colonne in basso non trasmette tale tendenza in modo chiaro. I grafici a colonne sono utilizzati al meglio per confrontare gli elementi.
Le eccezioni sono facili da individuare
Sia che si tratti di avvisi, confronti o valori anomali, le eccezioni nei dati dovrebbero essere facili da individuare in una visuale efficace. Se un'eccezione richiede un'ulteriore analisi approfondita per capire, è probabile che il tuo aspetto visivo non sia efficace.
Le eccezioni nella visualizzazione dei dati sono estremamente potenti e possono aggiungere un grande valore. Quando gli utenti possono individuare le eccezioni e decifrarle rapidamente, sanno se è necessaria un'attenzione immediata, moderata o leggera. Evidenziare le eccezioni fornisce anche informazioni sulle tendenze potenziali che potrebbero richiedere attenzione.
La seguente figura mostra un grafico che utilizza un avviso per evidenziare alcune delle eccezioni nell'andamento dei dati di vendita.
