Не так давно, умение визуализировать данные было полезным навыком, который было бы неплохо иметь. По большей части, этим навыком владели дизайн и дата-ориентированные менеджера, которые принимали сознательное решение инвестировать в его освоение. Но сейчас все изменилось. Теперь, визуальная коммуникация является обязательным навыком для всех менеджеров, потому что все чаще и чаще это единственный способ понять смысл работы, которую они делают.
Данные - основная сила, стоящая за этим изменением. Принятие решений все больше полагается на данные, которые поступают к нам с такой огромной скоростью и в таком объеме, что порой мы не можем понять и интерпретировать их без некоторого уровня абстракции, например визуальной. Типичный пример: в компании Boeing руководителям программы V-22 «Osprey» необходимо повысить эффективность взлетов и посадок самолетов. Но каждый раз, когда конвертоплан отрывается от земли или снова приземляется, его сенсоры создают терабайт данных. Десять взлетов и посадок дают столько данных, сколько хранится в Библиотеке Конгресса. Без визуализации, обнаружение неэффективности, скрытой в шаблонах и аномалиях этих данных, было бы невыполнимой задачей.
Информация, не являющаяся статистической, также требует визуального выражения. Сложные системы - например, рабочие процессы бизнес-процессов или то, как покупатели перемещаются по магазину - трудно понять, а тем более исправить, если вы не можете их увидеть.
Благодаря интернету и растущему числу доступных инструментов, графическое представление данных стало доступным для всех, независимо от того, владеете ли вы дизайнерскими или аналитическими навыками. Однако, одним из недостатков такой доступности является то, что это усиливает желание «щелкнуть и визуализировать», при этом не задумываясь о первоначальных целях и задачах. Удобство - соблазнительная замена хорошему, но это зачастую приводит к тому, что диаграммы получаются неэффективными. Автоматическое преобразование ячеек электронной таблицы в диаграмму визуализирует саму таблицу, но не отражает идею. Как говорит автор блестящего руководства по визуальному мышлению Slide:ology Нэнси Дуарте: «Не проецируйте идею, что вы показываете диаграмму. Представьте, что вы показываете отражение человеческой деятельности, того, что люди делали, чтобы заставить линию идти вверх и вниз. Это не «Вот наши финансовые результаты за 3 квартал», а «Вот где мы не достигли поставленных целей».
Менеджеры, которые хотят научиться создавать диаграммы, часто начинают с изучения правил. Когда мне следует использовать гистограмму? Сколько цветов слишком много? Куда девать ключ? Должен ли я начинать ось Y с нуля? Визуальная грамматика важна и полезна, но знание ее не гарантирует, что вы сделаете хорошие диаграммы. Начать с правил построения графиков - это как собрать вещи в поездку, при этом не зная, куда вы едете.
Два вопроса, которые нужно задать себе перед построением любых графиков
Чтобы начать думать визуально, рассмотрите природу и цель вашей визуализации:
1) Моя информация концептуальна или основана на данных?
2) Я что-то объявляю или исследую?
Если вы знаете ответы на эти вопросы, вы сможете спланировать, какие ресурсы и инструменты вам понадобятся, и начнете понимать, какой тип визуализации поможет вам наиболее эффективно достичь своих целей.
Первый вопрос более простой из двух, и ответ на него обычно очевиден. Вы либо визуализируете качественную информацию, либо отображаете количественную: идеи или статистику. Но важно понимать, что вопрос заключается в самой информации, а не в формах, которые вы могли бы в конечном итоге использовать для ее отображения. Например, в классическом Цикле зрелости прорывных технологий используется традиционная для отображения данных линейная диаграмма - но не используются фактические данные. Это всего лишь концепция.
Если первый вопрос идентифицирует то, что у вас есть, второй выявляет то, что вы делаете: либо сообщаете информацию (декларативный подход), либо пытаетесь что-то выяснить (исследовательский подход).
Менеджеры чаще всего работают с декларативными визуализациями, которые делают какое-либо заявление, обычно для некой аудитории в формальной обстановке. Если у вас есть таблица с данными о продажах, и вы используете ее для отображения квартальных продаж в презентации, ваша цель - декларативная.
Но, допустим, ваш начальник хочет понять, почему в последнее время наблюдается спад в эффективности работы отдела продаж. Вы подозреваете, что спад вызвали сезонные циклы, но не уверены в этом. Теперь ваша цель - исследование, и вы будете использовать те же самые данные для создания визуальных элементов, которые подтвердят или опровергнут вашу гипотезу. Аудитория - это вы сами или небольшая команда. Если ваша гипотеза подтвердится, вы вполне можете показать своему начальнику декларативную визуализацию, сказав: «Вот что происходит с продажами».
Исследовательские визуализации на самом деле бывают двух видов. В приведенном выше примере вы проверяли гипотезу. Но предположим, что вы не понимаете, почему отстает производительность, - вы не знаете, что именно вы ищете. Вы хотите изучить свои данные, чтобы увидеть, какие закономерности, тенденции и аномалии возникают. Что вы увидите, например, при измерении показателей продаж в зависимости от размера региона, за который отвечает менеджер по продажам? Что произойдет, если вы сравните сезонные тенденции в разных регионах? Как погода влияет на продажи? Такой мозговой штурм данных может дать свежие идеи. Такие стратегические вопросы, как Почему падают доходы? Где мы можем найти повышение эффективности? Как клиенты взаимодействуют с нами? - могут помочь извлечь выгоду из исследовательской визуализации, ориентированной на выяснение чего-то нового.