Toto je objekt systému MBI.

MBI (Management Byznys Informatiky) je portál obsahující zobecněná řešení v řízení provozu a rozvoje IT, resp. podnikové informatiky.

Pokud máte zájem získat více informací o tomto objektu (vazby na další objekty, přílohy, apod.), ale i získat mnoho dalších užitečných materiálů, můžete tak učinit ZDE / (registrace je bezplatná).

Úloha : Řešení vizuálních požadavků na dashboardy
Řešení vizuálních požadavků na dashboardy
Kód úlohy

Standardní kód úlohy v MBI.

:
U441B
Autor návrhu úlohy

Jméno a příjmení autora úlohy

:
Lučan, M. (KIT, VŠE)
Předpokládaná pravděpodobnost užití v praxi

Předpokládaná pravděpodobnost užití úlohy v praxi, hodnoty 0 - 1. Např. 0,7 - úlohu lze využít v 7 z 10 podniků. Hodnoty jsou průběžně testovány a upřesňovány na základě anket a průzkumů.

:
0.4
Charakteristiky úlohy

Charakteristiky úlohy

1. “Řešení vizuálních požadavků na dashboardy“ – cíl, účel
  • Cílem úlohy je definovat základní požadavky na vizuální řešení dashboardů a způsob jejich realizace.
2. Obsah úlohy
  • Jedním z důležitých aspektů je vizuální stránka dashboardů, která významně ovlivňuje přehlednost , orientaci a celkovou čitelnost významných informací pro podnik. Je třeba doplnit, že pro koncové uživatele je velmi důležitý pohled na dashboard.
  • Uplatnění zásad správného designu několik pozitivních efektů :
    • Rychlost orientace v datech a přehlednost,
    • Zamezení chybného výkladu informací,
    • Přesnost - výběr vhodných prvků dashboardu umožní uživatelům zjistit přesné hodnoty,
    • Častější užití - správně vytvořené dashboardy, jsou dle vizuálních standardů více používány, než ty, které toto kritérium nesplňují,
    • Vnitřní marketing - pokud budou dashboardy splňovat nároky na design, budou spíše akceptovány managementem, než ty se špatným designem,
    • Špatný design částečně degraduje celé robustní řešení. Z tohoto důvodu je jedním z důležitých nároků na dashboardy jeho vizuální stránka.
  • Další části se věnují analýze zásad správného designu a interpretačním metodám dashboardů. Zároveň zahrnuje nejdůležitější doporučení k řešení vizuálních požadavků.
3. Eliminace nedatových prvků
  • V dashboardech se nachází několik zobrazovacích elementů - tabulky, grafy, popisky, které se dělí na datové a nedatové. Datové prvky, jsou takové, které samy o sobě nesou datovou informaci, například číslo v tabulce, čáru v grafu apod. Nedatové prvky naopak nenesou žádnou datovou informaci, například osy grafu, popisky, loga , vodící mřížky a další podobné elementy.
  • Zásadou je redukce nedatových prvků v reportu , tj. eliminovat faktory, které rozptylují uživatele reportu a dovolí zaměřit se na to, co je důležité. To znamená:
    • Redukce nedatových elementů - eliminace všech nepotřebných nedatových pixelů a redukce vnímání u zbylých nedatových pixelů (např. zvýšenou průhledností),
    • Zvýraznění datových elementů - eliminace všech nepotřebných datových pixelů, zvýraznění nejdůležitějších zbylých datových pixelů.
  • Je vhodné začínat klasickým návrhem se všemi potřebnými prvky s následnou identifikací nepotřebných prvků a postupně je eliminovat do té doby, kdy důležité informace zůstávají čitelné. Eliminaci je vhodné provést u nevhodně zvolených barev, dekorací, loga, výrazných pozadí, redundantních legend a popisků, ohraničení, speciálního stínování a 3D efektů, tučného písma, vodící čáry či mřížky popřípadě i osy. Pokud tyto prvky nelze eliminovat nebo se čitelnost informace naopak snižuje, je vhodné tyto prvky pouze udělat decentnějšími a tím zajistit redukci jejich vnímání. Vhodnou technikou je například použití decentnějších barev, zesvětlení či nastavení průhlednosti osám a vodícím čarám, nahrazení tučného písma klasickým, či nastavení vhodného písma. Dalším krokem je eliminace nepotřebných datových prvků, zejména všech dat, která nepřidávají žádnou informaci v daném kontextu a zvýraznění nejdůležitějších datových bodů. Důležitá data mohou být např. hodnoty pod stanovenou mezí, prudké výkyvy, neplnění plánu nebo přečerpání rozpočtů.
4. Rozvržení elementů
  • Dashboardy by neměly mít jednotlivé elementy rozvržené náhodně, ale cíleně . Následná doporučení jsou platná zejména pro dashboardy, kde je zobrazení jednostránkové. V prostřední části a horní levé části dochází z hlediska vnímání k největší pozornosti uživatelů. K největšímu vnímání v horní levé části a ve středu. Zbylým rohům je již věnována nižší pozornost, přičemž nejméně pozornosti uživatelé věnují spodnímu pravému rohu. Z těchto poznatků lze velice dobře určit, kam umístit nejzásadnější informace, a kde naopak tyto informace neumisťovat.
5. Počet elementů
  • Počet elementů na stránce analyzoval George Aritage Miller z Princetonské univerzity a definoval tzv. Millerovo magické číslo, které definuje počet prvků, které udrží člověk v paměti. Toto číslo je rovno 7±2 prvků. Prvky není nutné mezi sebou oddělovat nijak výrazně, bohatě stačí bílá mezera. Oddělovače jako čáry zbytečně zvyšují nedatové prvky, které mohou působit rušivě a rozptylovat uživatele od zásadních datových informací.
6. Výběr vhodných grafických elementů
  • Paleta grafických elementů pro zobrazení dat v reportu je relativně široká, ale výběr vhodného typu a jeho úprava je relativně nelehký úkol . U každého typu je dále uvedeno, pro jaký typ dat je element vhodný a na co si dát naopak pozor. Kromě vhodných vizualizací uvádí typy elementů, kterým je dobré se raději vyhnout. Na konci paragrafu jsou uvedeny typy grafických elementů, které poskytují největší přesnost určení hodnot z vizualizace.
6.1. Sloupcový graf
  • Sloupcový graf umožňuje efektivní porovnání několika položek podle jedné metriky . Důležitou zásadou u sloupcového grafu je, že jeho počátek musí ležet v bodu nula. Druhou zásadou je řazení podle dimenze. To musí být logické, např. od největší po nejmenší apod. Pokud graf zobrazuje více metrik, je vhodné je barevně odlišit. Často je efektivnější horizontální podoba grafu, protože umožnuje práci s delšími popisky.
6.2. Skládaný sloupcový graf
  • Graf je vhodný pro zobrazení několika instancí v celku a jejich částí. Není vhodný pro zobrazení jedné instance a jejích částí . Zde funguje klasický sloupcový graf efektivněji, protože je relativně náročné přesně odhadnout délky sloupců.
6.3. Tabulka a text
  • Tabulka je jedním z nejpoužívanějších elementů, je vhodná pro zobrazování a porovnávání přesných hodnot nebo pro zobrazení hodnot s různými jednotkami. Vhodná je také pro zobrazení kombinací jednotlivých hodnot a součtových hodnot. Existuje několik pravidel: neopakovat stejné popisky, jasně oddělovat součtového hodnoty od zbytku, čísla zarovnávat doprava, čísla zobrazovat se stejnými desetinnými místy, omezit použití ohraničení a použít zvýraznění pouze v případě akce. Čistě k textovým zásadám patří: použití vhodných a dobře čitelných typů písma: Aria, Tahoma či Verdana dále pak textové zarovnání vždy horizontálně a nepoužívat zarovnání italic.
6.4. Ikony
  • Ikony jsou vhodné pro zobrazení jasné zprávy – nejlépe nějakého upozornění na náhlé změny či odchylku od plánu. S těmito ikonami je vhodné šetřit a používat je jen v takových případech, kdy uživatelé reportu musí udělat nějakou akci. Tyto elementy dokážou být velice rušivým prvkem, který v dashboardu většinou zaujme jako první.
6.5. Bullet graf
  • Bullet graf nabízí kompaktní zobrazení jednoho ukazatele , který je porovnávám s cílovou hodnotou. Zároveň umožňuje vyjádřit jeho kvalitativní stavy, a to pomocí barevné škály.
6.6. Geomapy
  • Geomapy jsou vhodné k zobrazení hodnot pro dimenze obsahující geodata . Například pro porozumění pokrytí pobočkami a jejich prodejů. Hodnoty mohou být zobrazeny ve formě vybarvených ploch či bublin. Rozhodně nejsou vhodné, pokud je třeba zobrazovat přesné hodnoty.
6.7. Čárový graf
  • Čárové grafy jsou vhodné pro zobrazení trendu nebo vzoru chování v čase. Není nutné, aby osa začínala v nule. Naše rozlišovací možnosti jsou limitované, proto je vhodné omezit počet zobrazovaných čar (kategorii). Maximální počet čar je pět.
6.8. Sparklines
  • Mini grafy neboli sparklines jsou variantou čárových grafů, které nezobrazují přesné hodnoty, ale trend pro vybrané období. Jsou kompaktní a vejdou se například i do jedné buňky v Excelu. Zároveň je možné použít pozadí pro vyjádření kvalitativního stavu.
6.9. Pareto graf
  • Je kombinovaný sloupcový graf a čárový graf , který je využíván k zobrazení Paretova pravidla 80-20 . Sloupce vyjadřují jednotlivé hodnoty a čára (Lorenzova křivka) zobrazuje kumulativní součet jednotlivých sloupců.
6.10. Stromová mapa
  • Stromová mapa slouží k efektivnímu zobrazení hierarchie. Umožnuje porovnávat kategorie včetně subkategorií ve struktuře obdélníků , kde jejich plocha odpovídá hodnotě zobrazované metriky. Z důvodu kompaktnosti zobrazení je stromová mapa ideálním prostředkem pro zobrazení hierarchických a kategoriálních dat.
6.11. Bublinový graf
  • Bublinový graf je variantou bodového grafu, ve kterém jsou datové body nahrazeny bublinou, jejíž velikost představuje další ukazatel v tomto grafu . Je vhodný k zobrazení tří metrik k jedné hodnotě. Bublinový graf je vhodný, pokud existuje málo hodnot v dimenzi, kterou vizualizujeme, jinak se graf stává nečitelný.
7. Výběr elementů dle přesnosti zobrazení
  • Vizualizace od Alberta Caria popisuje, na kterých typech zobrazení jsou lidé schopní přesně posoudit informace a dekódovat přesnou hodnotu. Škála od nejlepší možnosti posouzení po nejhorší vypadá následovně:
    • Pozice na ose,
    • Pozice podél os,
    • Délka, směr a úhel,
    • Plocha,
    • Objem a zahnutí,
    • Barevná škála – stínování a saturace.
8. Barvy prvků a elementů
  • V každém dashboardu je pro uživatele určitá sada barev, která je jako jeden z prvních elementů zaujme. Proto je vhodné k výběru barev přistupovat střídmě pro docílení harmonie . Autorka webu Storyttelling.com definuje na svém webu sedm bodů , na které si každý musí dát pozor v souvislosti s použitím barevné škály:
    • Barvy přitahují pozornost - pokud dashboard je celý v barvách šedi a pouze jedna hodnota by byla odlišnou barvou, tak je to právě toto místo, kam upřeme jako první zrak. Tohoto principu lze velmi dobře využít, pokud je nutné na něco upozornit a podnítit nějakou akci. Pokud se zvýrazňuje nějaká hodnota, mělo by to být vždy ve velmi omezeném množství, aby tento princip dokázal plnit svůj účel.
    • Barvy signalizují, kam se dívat – lze využít podobného principu k předání informace uživateli. Například mu naznačit, na co se má zaměřit v rámci jednoho grafu. Pokud bude celý graf šedý nebo barevný, nebude na první pohled zřejmé, co je důležité nebo zda je větší hodnota lepší či horší. Pokud uživatelům vyznačíme plochu na grafu nebo sloupec, na který je nutné se zaměřit, tak je interpretace pro uživatele mnohem snadnější.
    • Barvy by měly být používány šetrně - pokud se jich použije moc, tak je následek stejný, jako kdybychom nepoužili barvy žádné.
    • Barvy mohou nést kvantitativní hodnotu - mohou ve svém významu nést kvantitativní hodnotu. Například podle saturace barvy nebo stínování můžeme přenášet hodnoty do heatmap.
    • Barvy nesou tón a význam - mnoha přinášet určité asociace a pocity, a to pozitivní, neutrální nebo dokonce negativní. Například černá barva je vnímaná jako seriózní, elegantní, silná, drahá nebo může asociovat smrt či noc. Žlutá naopak působí jako mladá, přátelská, pozitivní, energická.
    • Ne všichni vidí barvy - 10 % populace je barvoslepých, tedy barvy nevnímají stejným způsobem - proto je dobré vzít v úvahu systém ke zvýraznění hodnot symboly a ikonami.
    • Barvy by měl být použity konzistentně - pokud je například pro jedno oddělení v reportu použita červená barva, tak může působit zmatečně, pokud v druhém použiji barvu jinou. V tomto ohledu je vhodné zvolit podnikové barvy z daných oddělení a používat je konzistentně.
9. Ovládání a ovládací prvky
  • Dashboardy mohou zpřístupnit data, která nejsou na první pohled dostupná pomocí ovládaných prvků. Různé interakce mohou přinést přístup ke kvalitativním informacím, další analýze či přistoupit na manuál k dashboardu.
  • Ovládací prvky pro účely drill-down by se měly vztahovat na dimenze, které pomohou odpovědět další otázky či najít další možné příležitosti. Tento drill-down by měl být zároveň v souladu s KPI repositářem a externími daty.
  • Tlačítka, checkboxy a hyperlinky jsou typickými reprezentanty těchto akcí. Tyto elementy v sobě neskrývají žádnou hodnotu, proto je vhodné tyto elementy dávat mimo základní obrazovku dashboardu. Nejlepší místo je nad dashboardem v pravé části, kde nepůsobí rušivě a zároveň jsou zde uživatelem očekávány.
10. Forma prezentace
  • V rámci designu reportu či dashboardu je účelné volit formu prezentace – z da půjde o prezentaci na monitoru nebo primárně o tištěné verze . Pokud jde o prezentaci na monitoru je potřeba zobrazovat větší grafy, než u tištěné verze.
11. Poznámky, reference
  • FEW, Stephen - Information dashboard design: the effective visual communication of data - (Cambride [MA]: O'Reilly, 2006) - ISBN9780596100162,
  • Microsoft Business Intelligence: our reporting roadmap [online]. 2015 [cit. 2016-11-13]. Dostupné z:/