BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Российские платформы современного стека хранения, обработки и анализа данных » Системы бизнес-анализа (BI) » Modus BI » Логика и принципы построения BI-дашборда

Логика и принципы построения BI-дашборда

Важная составляющая BI – это читаемый и понятный дашборд с визуальными элементами. Есть множество исследований и книг о том, как их правильно строить. В этой статье поговорим кратко об общих принципах: с чего начать (спойлер: не с визуализаций), какова логика и принципы, какие лучше визуализировать различные типы и срезы данных.

Еще раз подчеркну, что статья будет полезна тем, кто только планирует начать применять BI в своей компании. Сложной технической информации тут не будет.

 

Дашборд

Дашборд — это интерфейс аналитической BI-платформы (или любой другой системы, но мы будем говорить про аналитику), который в виде набора различных визуальных компонентов отображает данные пользователя.


Пример дашборда из нашей системы

Базово конфигурация любого дашборда состоит из 3-х блоков:

  • меню и фильтры;
  • переключение между дашбордами (кнопки навигации);
  • основное рабочее пространство с визуализациями, т.е. «тело» дашборда.

 

Основные задачи дашборда:

  1. Визуализация ключевых метрик и показателей
  2. Мониторинг текущего состояния бизнеса и операций
  3. Отслеживание в динамике прогресса достижения целей и задач
  4. Выявление трендов и паттернов в аналитике

 

Как мы видим, основные функции так или иначе сводятся к максимально доступному и понятному отображению каких-либо данных в разных аналитических разрезах. А поскольку дашборд – это интерфейс, то к нему применимы все принципы построения интерфейсов, методы улучшения UI и повышения Usability.

 

С чего начать построение дашборда?

Основной показатель эффективности дашборда – это его используемость. Но эффективность начинается не с выбора визуализаций, а с целей, задач и логики. Для того, 1чтобы определиться с логикой дашборда, нужно провести 2 типа мини-исследований:

 

1. Анализ целей и задач

На этом этапе необходимо определить:

  • кто будет целевой аудиторией дашборда? Сколько человек, какие роли им будут даны в системе?
  • какие цели и задачи пользователь или компания будут решать с помощью дашборда
  • какие ключевые метрики и показатели понадобятся? Сколько их будет?

 

Для того, чтобы дашборд был эффективен, нужна одна общая цель. Например, повысить исполнение KPI, оптимизировать показатели маркетинга, мотивировать персонал, снизить процент брака и т.п. В качестве такого ориентира удобнее всего использовать NSM (North Star Metric) - «метрику северной полярной звезды». Вот здесь есть хороший подробный материал о том, как это сделать.

После этого нужно определить, какие метрики мы будем отображать на дашборде. Удобно собрать обратную связь со специалистов и узнать, какими метриками они пользуются в своей работе, чтобы включить их в дашборд и сделать его полезным. Можно дополнить их теми метриками, которые отслеживаются в параллельных отделах или филиалах, и могут пригодиться для решения задач.

 

2. Анализ UX-составляющей

Создать эффективный UX-дизайн помогут два типа анализа:

  • иерархический анализ

 

Как понятно из названия, все данные следует распределить по иерархии – от самых важных и верхнеуровневых до более детализированных. Соответствующие им метрики, которые мы выделили в первом этапе анализа, иерархически распределяются по пирамиде метрик. Вкратце она выглядит вот так, о том, как ее составить, много информации в сети:

Например, у нас есть небольшой цех по пошиву рубашек.

Цель – увеличить продажи рубашек.

Тогда по пирамиде метрики будут разложены в таком порядке:

  1. Бизнес-метрики, т.е. ключевые показатели эффективности – прибыль за период, количество продаж общее и по периодам, расходы и т.п. Верхнеуровневых метрик не должно быть много – 3-5 максимум.
  2. Экономические метрики – себестоимость, средний чек покупки, распределение количества клиентов и продаж по регионам и т.п.
  3. Продуктовые метрики – количество повторных покупок, в каких регионах чаще всего покупают, какие модели более и менее популярны и т.п.
  4. Специальные метрики – здесь, в целом, может быть любая информация. Например, если мы составляем дашборд для отдела маркетинга, то здесь будут метрики эффективности рекламных каналов, распределение бюджета и т.п. Если для производства – то план производства, количество брака и т.п.

 

Это важная работа для понимания логики и архитектуры будущего дашборда/ов.

  •  когнитивный анализ

На этом этапе следует составить карту поведения пользователя, чтобы управлять его эмоциями и действиями на всех этапах. Т.е. нужно определить, куда он точно должен зайти и на какую кнопку кликнуть, чтобы гарантированно увидеть необходимые данные, удобно ли ему будет пользоваться навигацией между дашбордами и т.п.

 

Построение дашборда

Итак, у нас определены цели, задачи, пользователи, мы распределили метрики по иерархии и примерно представляем, какие элементы понадобятся пользователям и, допустим, все данные валидны и все источники данных подключены и настроены. Самое время перейти к построению дашборда.

Заходя в BI-систему, мы видим перед собой рабочее пространство, на котором необходимо сверстать дашборд. Верстка, как правило, модульная, т.е. есть набор готовых визуализаций, которые нужно расположить на листе.

Логика построения отчета проста – мы накидываем визуальные элементы на общее полотно отчета, а затем через drag`n`drop перетаскиваем на нужное место и верстаем.

Сразу предупрежу - не стоит очень увлекаться дизайном и превращать аналитическую платформу в тот самый «набор красивых картинок» в ущерб восприятию информации.

Некоторые вендоры ставят дизайн во главу угла. Мы придерживаемся другого подхода: основная задача BI-дашборда – это визуализация данных, по которым вы сможете принять решение. Соответственно, графики и диаграммы должны быть легко читаемы, понятны и информативны, пусть даже дизайн будет более лаконичным. Основной акцент – на приоритезацию важных показателей и легкость восприятия. 

Например, ниже визуализация, которая выглядит максимально нагружено и не слишком эстетично. Однако, именно она в одном из наших кейсов продемонстрировала зависимость успехов разных образовательных учреждений с другими показателями, типа финансовых показателей и т.п.


Выглядит не слишком эстетично

Она отображает все образовательные учреждения одного крупного города.

Выделив первые 20 (квадрат в левом нижнем углу), мы увидели, что есть прямая корреляция между позицией школы в рейтинге, успешностью учеников и качеством преподавательского состава. Но нет связи с доходами учреждений и педагогов. В результате руководство региона увидело, что финансовой заинтересованности в результатах работы у преподавателей нет.


Тот же срез, но годом позже

В следующем году, как видно выше, ситуация исправилась – доход работников вырос, они стали заинтересованы в рейтинге своих школ. Это еще раз доказывает, что первичное – не дизайн, а эффективность отображения данных и их срезов.

Но есть некоторый набор общих правил оформления, про которые стоит поговорить:

 

Распределение данных по важности сверху вниз

Здесь как раз пригодится пирамида, которую составляли выше. Самая важная информация на дашборде должна находиться сверху и левее, чем она более детализированная и узкоспециальная – тем ниже и правее она располагается. Т.е. самая важная информация – в левом верхнем углу, самая узкоспециальная – в правом нижнем.

В самом низу находятся таблицы.

Вот пример демо-дашборда в Modus BI, на котором хорошо видно компоновку. Здесь цветом выделены 3 составляющие по иерархии:

  • красным – панель показателей с ключевыми цифрами;
  • оранжевым – панель трендов (более детализированные данные);
  • желтым – детализированная информация.

 

Количество визуализаций на листе

Среднестатистический человек одновременно может воспринимать от 4-х до 7 объектов – и на дашборд лучше добавлять именно такое количество визуализаций. Если он предназначен для частого использования (например, для руководителей), то допускается большее количество элементов: пользователи заходят ежедневно и знают расположение элементов, чтобы быстро воспринимать эту информацию.

При этом, старайтесь, чтобы дашборд нужно было минимально скроллить, и все данные умещались в один-два экрана. Если визуализаций много, и они не помещаются на экран, то лучше создать еще один логически связанный дашборд, на который пользователь сможет переключиться через панель закладок из основного дашборда.

 

Конфигурация верстки

Как правило интерфейс аналитической системы состоит из блоков, которые можно располагать разными способами. Будет удобно воспользоваться некоторыми стандартными паттернами верстки:

Для аналитических дашбордов мы рекомендуем открытый, табличный или стратифицированный принцип расположения элементов.


Стратифицированный тип верстки


Пример открытой верстки


Пример табличной верстки

 

Цветовые схемы

Обычно у крупных компаний есть брендбук – и тогда можно использовать корпоративную цветовую схему. Если его нет, то можно выбрать готовую палитру для одного или всех имеющихся дашбордов. Также удобно пользоваться сайтами по подбору сочетаний цветов, например этим или этим, или использовать классические цветовые круги:


Цветовой круг Иттена

Общие рекомендации - дашборд не должен быть слишком пестрым или слишком однотонным. Лучше выбирать сочетающиеся оттенки или цвета из одной тепловой группы – теплые или холодные. Иногда используется такой прием: для большинства визуализаций применяются только неинтенсивные пастельные оттенки, а для ключевых деталей используется яркий цвет.

Также стоит учесть, что «темная тема» усложняет восприятие информации и нагружает глаза (хотя смотрится очень стильно, и мы делаем такие дашборды для заказчиков). Ниже это можно увидеть.


Пример демо-дашборда в светлой теплой цветовой гамме


Демо-дашборд с "темной темой"

 

Как отразить данные разными типами визуализаций?

Чтобы дашборд получился приятным и легким для восприятия полезно использовать разнообразные визуализации. Например, у нас в Modus BI их 30 видов. При этом, разные типы данных лучше отображают определенные визуализации:

  • Крупные одиночные цифры с подписью отображает панель показателей. 1-3 таких панели хорошо демонстрируют ключевые цифры, например, план или факт продаж.


Панель показателей

 

  • Контрольные значения отображают стрелочные индикаторы с анимацией (например, процент исполнения плана продаж).


Индикаторы

 

  • Тренды и их динамику можно отображать различными визуализациями: графиками, столбчатыми диаграммами с линией тренда и т.п.
  • Чтобы сравнить два и больше срезов данных, используйте радарную (радиальную) диаграмму.

 

  • Различные типы иерархий и группировку данных покажут «солнечные лучи» или дерево иерархий.

 

  • Аналитика по городам, регионам, странам визуализируется геокартой, которая покажет общий масштаб распределения данных по территориям. У нас по умолчанию используется OpenStreetMaps, недавно появились подложки «2Гис» и «Яндекс.Карт».

 

В целом выделяют 3 вида карт:

 - тепловая карта, где интенсивность заливки меняется от количества данных. Хорошо подходит для данных с экстремальными пиками значений.


Тепловая карта

 - пузырьковая карта: на определенной точке отображается пузырь, размер которого зависит от значения показателя. Лучше использовать для данных, в которых значения не слишком отличаются, или нужно отобразить точечное месторасположение (у нас это можно сделать по координатам).


Пузырьковая карта

 - плиточная карта, которая схематично отображает карту и интенсивность цвета. Это абстрактная визуализация, которая несет больше эстетическую составляющую, чем информативную – в каждый квадрат нужно вчитываться, чтобы понять значения. Это как раз пример больше «продающего» инструмента для красоты, но он вносит разнообразие в визуал дашборда.


Плиточная карта

 

  • Распределение сегментов в общей выборке покажут круговые и кольцевые диаграммы.

Круговые и кольцевые диаграммы удобны для оценки распределения сегментов анализа. Например, мы увидели крупную цифру на панели показателей и затем можем посмотреть, из каких сегментов она состоит на диаграмме.


Круговая и кольцевая диаграммы

 

  • Детализация на столбчатой гистограмме или линейной диаграмме с накоплением (со стекингом).

Еще большую детализацию дадут столбчатая гистограмма или линейная диаграмма. Чаще всего они используются, когда нужно посмотреть детальное распределение данных по периодам, например, объемы продажи по месяцам, или сравнить значение категорий. Например, нужно сравнить данные по регионам. Тогда по выбранной оси будут расположены и подписаны регионы, а размер столбца будет отражать значение.

Столбчатая гистограмма бывает двух видов – вертикальная и горизонтальная. Для отображения данных по регионам лучше использовать горизонтальную, т.к. мерить длину таких столбцов проще с точки зрения восприятия.

 

  • Максимально детализированная информация отображается в таблицах

Внизу дашборда обычно размещают очень детализированную информацию, например, таблицы. Сюда удобно добавить drill down или гиперссылку, по которой будут открываться первичные данные. Например, данные по продажам ведутся в "Битрикс". И, если мы добавим ссылку на конкретную карточку сделки, то она будет открываться в отдельной вкладке браузера по клику на определенной строке таблицы.


Таблицы могут быть различных типов

 

  • Видео, данные с камер наблюдения или вывод RSS-ленты через iframe

Специальный блок iframe предназначен для встраивания любой информации со стороннего источника через URL. Это могут быть данные с другого сайта, видеозаписи или новостная лента.

Например, в демо-дашборде мы вывели в блок iframe сайт «РИА Новости»:

 

Навигация и иерархия дашбордов

Если дашбордов несколько, то можно разместить кнопки навигации и переходить в другой отчет в этой же или новой вкладке.

При этом, принцип иерархичности тот же, что и при построении визуализаций: на первом дашборде отображается ключевая сводная информация для генерального директора (например, по всем подразделениям), дальше информация для руководителя подразделения с более детальной информацией конкретно по его направлению, и третьим будет дашборд сотрудника, который будет содержать доступную ему информацию.

 

Итоги

  • Перед построением дашборда наметьте ключевую цель, основные задачи и пользователей, соберите основные метрики и показатели. Так вы поймете, сколько дашбордов вам нужно, какие визуализации и в какой последовательности вы будете использовать.
  • При выборе и настройке дизайна дашборда (от верстки до выбора цветов) опирайтесь на поставленные задачи. Аналитическая система не должна превратиться в набор трудночитаемых, но стильных визуализаций. Соблюдайте баланс между информативностью и простотой восприятия и внешним видом.
  • Выбирайте тип визуализаций, исходя из данных и задач. Различные типы графиков и схем помогут увидеть закономерности, тренды и по-новому взглянуть на данные.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Создание аналитического хранилища данных
Следующая статья →
Кому нужна Data Culture?

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Ручная обработка заявок на займы в МФО ДоброЗайм была малоэффективной и приводила к высоким затратам по ФОТ отдела верификации и андеррайтинга. При этом время обработки заявок было высоким, как и количество ошибок под влиянием человеческого фактора. Дополнительные сложности создавал сложный документооборот, обусловленный неконсолидированной кредитной историей и скоринговой оценкой. Все это суммарно мешало масштабированию бизнеса МФО.

  • «Балтийский лизинг» — первая компания в России, получившая лицензию № 0001 от Министерства экономики РФ на лизинговую деятельность, лицензия зарегистрирована 2 сентября 1996 года. «Балтийский лизинг» работает на российском рынке 33 года: компания представлена 79 филиалами по всей стране, сегодня в штате более 1300 сотрудников. За последние десять лет компания профинансировала имущество для 80 000 клиентов.

  • Группа компаний «Галакс» ведет свою деятельность с 2005 года, являясь в те годы дистрибьютором известных международных марок в ряде крупнейших торговых сетей России в сегменте аудио и видео аксессуаров. Активно работая в этом направлении и приобретая ценный опыт, начали создавать собственные торговые марки «GAL» и «VIXTER»

  • Группа компаний "Дёке" производит товары для внешней отделки загородных домов. Ассортимент включает виниловый сайдинг, фасадные панели, водосточные системы, чердачные лестницы и гибкую битумную черепицу. Продукция Дёке вызывает гордость у сотрудников и партнеров компании.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.