Waar loop je tegen aan bij het visualiseren van data?

03 / 06 / 2021 | Leestijd: 6 min | Auteur: Verica Skangalov

Als consultant bij VisionBI heb je vaak te maken met het realiseren van rapportages en dashboards. Daarbij is het belangrijk om te weten hoe je data op een goede manier visualiseert. Daarom verdiepen we ons steeds in de mogelijkheden die er daarvoor zijn. In dit blog willen we graag een aantal van onze ervaringen daarin delen.

In diverse trajecten houden we ook datavisualisatie trainingen. Om ons daarop voor te bereiden hebben we de tijd genomen ons werkelijk te verdiepen in de regels van de datavisualisatie. Niet alleen was dat voor onze klanten interessant, het heeft ook ons werk beïnvloed. In dit blog vertellen we daar graag meer over.

‘’Get de right data, get the data right.’’

Er zijn veel blogs te vinden over het visualiseren van data en het maken van dashboards, maar wat minstens zo belangrijk is, zijn de problemen waar je tegen aanloopt tijdens het proces om data visueel te maken. Op het moment dat je aan de slag gaat met datavisualisatie, wordt je creativiteit op meerdere vlakken aangesproken. Je moet je artistieke creativiteit combineren met wetenschappelijke inzichten omtrent visuele perceptie en gebruikerswensen via een data model linken aan gegevensbronnen.

Business Intelligence dashboard
Dashboard
Business Intelligence Dashboard informatie

Tip: Praat over het doel van het rapport, achterhaal dan wat iemand echt met de informatie uit het rapport wil

De consultants van VisionBI krijgen wel eens het verzoek om een rapport op te leveren met veel details die men kan downloaden. Dit is het meest teleurstellende verzoek dat je kunt krijgen. Vrijwel altijd is dit een teken dat er niet genoeg is nagedacht over wat daadwerkelijk de informatiebehoefte is. Vaak worden deze lijsten in Excel gecombineerd met andere (gedownloade) lijsten om het eindresultaat te filteren of te aggregeren in draaitabellen en grafieken. Het nadeel van deze aanpak is dat er elke dag werk verzet moet worden om de lijsten te downloaden en te combineren, de draaitabellen te verversen, etc.

Gelukkig geeft het eindgebruik goede handvatten over wat er in een dashboard moet komen. De filters geven een indicatie over welke excepties men wil zien terwijl de draaitabellen en grafieken vaak makkelijk op een dashboard geplaatst kunnen worden.

‘’Het komt wel eens voor dat er voorraadgegevens moeten worden gehaald uit 13 miljard rijen. Ook moet er data worden gecombineerd uit verschillende tabellen.’’

Tip: Wees niet te rooskleurig over de tijd die het kost om een goed ontwerp te maken

De tijd om een dashboard visueel goed in elkaar te zetten is beperkt. Dit maakt het lastig om veel aandacht te besteden aan het uiterlijk van het dashboard. Als de belangrijkste KPI’s er staan en men kan doordrillen naar de details is men al gauw tevreden. Zodra dit in orde is, ligt er druk om verder te gaan met het volgende dashboard. Een manier om sneller tot goede visualisaties te komen is door richtlijnen op te stellen en hiervoor templates te ontwikkelen. Deze hulpmiddelen besparen een hoop tijd bij het ontwerpen en zorgen voor consistentie in de opgeleverde dashboards, wat ook het gebruiksgemak verbetert.

Tip: De “mooiste” visualisaties voldoen vaak niet aan best practice voor datavisualisatie

Je maakt iets, je presenteert het en dan krijg je te horen dat de kleuren niet mooi zijn. De gebruikersgemeenschap ziet graag mooie en kleurrijke visualisaties. Kleurenschema’s die rekening houden met kleurenblindheid worden vaak als minder mooi gezien. Dit is een probleem waar onze consultants wel eens tegen aan lopen.

‘’Bepaalde kleurencombinaties zijn voor kleurenblindheid beter te zien, echter zijn deze combinaties niet de populairste.’’

Colorblind

Vanuit marketing worden de kleuren uit de visuele identiteit van de organisatie naar voren geschoven. Deze kleuren zijn niet altijd de beste keuze om in een dashboard te gebruiken. Het bedrijfslogo ziet men graag linksboven. Dit is echter de plaats voor de meest belangrijke informatie van het dashboard. Als je gaat voor ‘’less is more’’ krijg je al gauw de opmerking “we want more”.

Kortom, de gemaakte keuzes en gevolgde best practices worden vaak niet begrepen. Het is daarom belangrijk om niet alleen de makers van dashboards te trainen in best practices, maar ook de gebruikers.

Tip: Snelheid is alles

Snelheid

Gebruikers willen graag snel een resultaat op hun scherm zien. Vaak moet er data uit verschillende bronnen worden gecombineerd. Dat maakt het lastig om grote hoeveelheden data met een goede performance te visualiseren. Als gebruikers 30 seconden moeten wachten voordat het dashboard geladen is dan haken ze al gauw af. Onze ervaring is dat
meer dan 5 seconden wachttijd vaak al te lang is.

Er gaat dan veel tijd zitten in data engineering en database tuning om er snelheid in te krijgen. Dan heb je nog geen visualisatie gemaakt. Als oplossing wordt er vaak gekozen voor datamarts en aggregatie tabellen, maar deze zijn vaak dashboard specifiek. Het vullen daarvan kost tijd en je komt steeds verder van je bron af te staan.

Om deze pijn en moeite te besparen helpt het om een krachtige analytische engine onder je datavisualisatie tool te zetten. Exasol of Snowflake zijn speciaal hiervoor ontwikkeld. Zij helpen om veel tijd te besparen in het verzamelen van data. Ze zijn razendsnel, tunen zichzelf en hebben weinig onderhoud nodig.

‘’Als mensen snappen waarom een dashboard op een bepaalde manier in elkaar is gezet, voorkomt dit discussies.’’

Tip: Vertellen over de keuze van datavisualisaties

Het moment dat je een dashboard oplevert is natuurlijk altijd een spannend moment. Gaat de gebruiker blij worden van wat hij ziet? Kan hij er goed mee uit de voeten. Na het opleveren van een dashboard komen natuurlijk ook pas de vragen. Door het gebruik van datavisualisaties is uitleg geven aan de gemaakte keuzes erg belangrijk. Het kan er allemaal fantastisch uitzien, maar dat zorgt er nog niet voor dat de persoon die er mee werkt er ook mee uit de voeten kan. We merkten dat het erg belangrijk is om uit te leggen waarom bepaalde visualisaties gekozen zijn, hoe filters worden gebruikt en de interactie werkt. Het is net als leren rekenen, je gaat het pas begrijpen als je het doorhebt. Neem de tijd om de overdracht te doen. Zorg voor uitleg in en rondom de visualisaties bijvoorbeeld door een help-knop toe te voegen naar een help pagina.

‘’Je moet niet om een zuurstok met allerlei kleurtjes gaan vragen, want dit zorgt voor afleiding.’’

Als VisionBI vinden wij het belangrijk om klanten verder te helpen, zodat deze zelf in staat zijn in hun informatiebehoefte te voorzien. Wij doen dit middels het implementeren van standaarden, het trainen van makers en gebruikers in best practices voor datavisualisatie, het trainen in het gebruik van datavisualisatie tools en het implementeren van een supersnel data platform. Dit kan zowel on-premise als in de cloud.

Business Intelligence - CTA
Meer informatie?
Neem vrijblijvend contact met ons op

Meer nieuws, ontwikkelingen & innovaties