Дашборд это простыми словами в компьютере что
Дашборд: что это и зачем нужно
Анализировать и показывать информацию удобно с помощью дашборда. Рассказываем, что это такое, где и как его использовать.
Что такое дашборд?
Дашборд в буквальном переводе с английского (dashboard) — «приборная панель». Простейшие дашборды знакомы вам с детства: это будильник, градусник, приборная панель автомобиля. То есть изначально дашборд — просто прибор, который показывает какие-то данные.
Сейчас, в digital-отрасли, под дашбордом понимают инструмент, который не только визуализирует, но и анализирует любые данные. Если у вас много информации: показателей, результатов или цифр, которые нужно наглядно представить, объяснить и проанализировать, — то этот инструмент вам пригодится.
Пишет про управление в Skillbox. Работала координатором проектов в Русском музее, писала для блога агентства CRM-маркетинга Out of Cloud.
А тема может быть совсем любая? Я думал, это только для бизнеса.
Тема в дашборде не главное. Важно, чтобы были данные, которые можно анализировать. От темы будет зависеть содержание, но на этом всё. Дашборды действительно очень часто используют для бизнеса, потому что это удобный инструмент. Но их можно использовать в любой отрасли.
А можно примеры использования дашбордов?
Конечно. Например, в интернет-маркетинге, PR-кампаниях и рекламе с их помощью отслеживают эффективность рекламных кампаний (дашборды используются в Google Analytics и Яндекс.Метрике). В менеджменте — контролируют нагрузку и планируют работу команды (дашборды есть в Jira и других таск-менеджерах). В HR-аналитике — анализируют информацию по зарплате сотрудников, KPI, а также данные по отпускам, стажировкам.
Дашборд интеграций помогает наблюдать, как разные устройства и сервисы взаимодействуют друг с другом — это актуально для облачных сервисов.
А что-то из обычной жизни?
Пожалуйста. Дашборды используют музеи, чтобы следить за общей посещаемостью и популярностью выставок.
В медицине дашборды помогают больницам управлять финансами, контролировать количество пациентов и расход материалов.
В образовании преподаватели могут анализировать результаты экзаменов и следить за тем, какие лекции популярны у студентов. Студенты — посмотреть результаты своей учёбы, сравнить их с результатами других студентов, увидеть статистику по учебным курсам. Вот так выглядит фрагмент дашборда для студентов в Масариковом университете (Чехия).
Дашборды действительно можно использовать в любой теме. Вот несколько не совсем обычных примеров:
Очень похоже на инфографику. Это что, одно и то же?
Нет, дашборд и инфографика — разные инструменты. Дашборд используется и для анализа данных, и для их наглядного представления. А инфографика — только для наглядной подачи информации. По сути, это готовая картинка с данными, которую пользователь уже не может изменить, а может только посмотреть.
А похожи они визуально, потому что при создании дашбордов часто используют инфографику. То есть инфографика может быть одним из элементов дашборда.
Чтобы создать дашборд, нужно быть аналитиком?
Быть аналитиком необязательно, потому что современные программы все делают автоматически. Но аналитические навыки все равно нужны.
Дело в том, что при создании дашборда нужно обработать много информации, статистических данных, вычленить самое важное, чтобы показать самое важное. Тогда пользователь не утонет в мелочах и ваш дашборд будет полезнее и легче для восприятия.
А какие есть программы, чтобы создать дашборд?
Программ много. Вот несколько популярных платформ: Tableau, Power BI и Qlik.
Чтобы выбрать подходящую, посмотрите подробный разбор их функций. Кроме того, есть программа от Google — Google Data Studio и специальное расширение в Google Analytics.
А как сделать дашборд? Есть какие-то правила?
В дашборде важно так подать информацию, чтобы её было легко прочитать и использовать. Поэтому для создания дашборда работают стандартные принципы визуализации данных, UX и даже сторителлинга.
Что можно почитать или посмотреть про создание дашбордов?
Всё, конечно, будет зависеть от ваших целей. Но вот общие материалы, с которых можно начать:
Онлайн-университет Skillbox
Получите новую профессию — или прокачайте имеющуюся!
Обучение через интернет, в удобном режиме. Рассрочка платежа и помощь в трудоустройстве.
Дашборд — что это и почему он будет вам полезен или современный способ сделать тайное явным
Наверное, мало кто из нас задумывался, что практически с рождения пользовался дашбордами. Мы получали некую информацию, анализировали, принимали решение или даже испытывали какие-то эмоции благодаря им. Да-да, градусник, измеряющий температуру, когда вы болели; часы; стрелка спидометра, перевалившая за 200 км/час (ну, это может быть не у всех) — все эти приборы по сути являются дашбордами или их элементом. Но мне бы хотелось рассказать об интерактивных аналитических дашбордах. И, самое главное — показать, что в наше время такие дашборды могут быть полезны каждому человеку, а не только крупным банкам или корпорациям.
Если у вас есть данные — не важно, домохозяйка вы с пачкой чеков от закупок продуктов, спортсмен с данными о пробежках из Strava или кто-либо ещё — вы сможете представить это наглядно, оценить важные показатели, в результате чего принимать более оптимальные решения.
Вы не используете дашборды и думаете, что вам это не нужно? Мнение может поменяться, а кругозор расширится, так как далее: что такое дашборды, какие цели достигаются с помощью них, ключевые понятия и сферы использования, существующие инструменты, множество ссылок на актуальные ресурсы по теме, а также реальный пример, как из обычных на первый взгляд данных, можно извлечь интересные знания…
Возникновение и значение термина
Историческая справка
Большинство специалистов ведут отсчёт истории визуализации данных с графиков движения небесных тел (кто-то может поспорить, указав на древние наскальные рисунки). Так, Howard Funkhouser обнаружил диаграмму движения небесных тел, датированную 10’ым веком, которая считается одним из первых графических изображений данных.
Michael Friendly разделяет историю визуализации данных на несколько периодов:
до 17 века – ранние карты и диаграммы;
1600-1699 – измерения, теории, идеи;
1700-1799 – новые графические формы;
1800-1850 – начала современной графики;
1850-1900 – золотая эпоха статистической графики;
1900-1950 – современные тёмные времена;
1950-1975 – перерождение визуализации информации;
1975-наше время – высокоточная, интерактивная и динамическая визуализация.
Возрождение визуализации информации в 50’ые годы возможно связано с окончанием Второй Мировой Войны, когда особенно обострилась необходимость улучшать экономическое состояние стран-участников. В те годы также зародились такие термины как анализ данных и Business Intelligence (BI). В современном понимании понятие анализа данных в 1961 году дал известный статистик Джон Тьюки, которому мы благодарны ещё и за введение слова “бит” (binary digit). В своих работах он также указывал на необходимость визуализации статистической информации.
Термин Business Intelligence впервые использовал в своей статье 1958 года сотрудник корпорации IBM Ханс Питер Лан. В нынешнем употреблении, как “концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений и бизнес-анализа”, это понятие сформировалось при развитии систем поддержки принятия решений в середине 80х, тогда же и возникли первые идеи цифровых дашбордов.
Манифест пользователей дашбордов
Дашборд — это интерфейс между аналитическим движком и тем, кто выступает в роли пользователя-аналитика. Таким образом, к дашборду применимы все принципы построения интерфейсов, методы улучшения UX и повышения Usability.
О принципах визуализации данных
Как говорит известный эксперт по дашбордам Стефан Фью: “лучшее программное обеспечение для анализа данных то, при использовании которого вы забываете о нём самом — это настолько естественное продолжение вашего мышления, что вы можете использовать его, не думая о механике процесса”. Он сформулировал принципы интерактивной визуализации, как для разработчиков инструментов, так и для создателей дашбордов [это вольный перевод, прочтите оригинал]:
1) упрощайте — уловите суть и покажите проще;
2) сравнивайте — покажите необходимые визуализации рядом;
3) сопровождайте — облегчите доступ к важным данным;
4) исследуйте — позвольте посмотреть и найти новые знания;
5) смотрите иначе — дайте разные представления одних и тех же данных, что породит различные идеи;
6) спрашивайте “почему?” — больше, чем «что происходит», важно дать понять «почему это происходит», как возник тот или иной результат действий;
7) будьте скептиками — дайте возможность задавать больше вопросов и сразу получать ответ на них;
8) откликайтесь — не просто отвечайте на вопросы, предоставьте средства, чтобы делиться знаниями.
Где звучит выражение “визуализация данных”, обязательно упоминается Эдвард Тафти — гуру визуализации, которого The New York Times называет “Леонардо Да Винчи данных”, а Bloomberg «Галилео графики». Он придумал искрографики (sparklines) и написал несколько популярных книг по визуализации. Наиболее известны два его фундаментальных принципа визуализации, очень важных для дашбордов:
1) высокое соотношение графики для данных к общему занимаемому ею месту (data-ink ratio) — увеличьте количество полезного изображения на занимаемом визуализацией пространстве, т.е. максимизируйте отображение основной информации, тратьте больше “чернил” на данные;
2) отсутствие графического мусора (chartjunk) — исключайте не важные графические элементы, не отвлекайте от данных лишним дизайном.
За счёт чего достигается наглядность?
Аналитические данные показываются разными виджетами от таблицы и диаграммы до стрелочных индикаторов. Некоторые инструменты позволяют программисту самому реализовать требуемую визуализацию вплоть до анимаций, видео или произвольной инфографики. Сами аналитические данные представляют из себя сгруппированные и агрегированные исходные данные. Есть возможность применить фильтры и сортировки на разных уровнях, отсекать данные по топовым значениям, создавать вычисляемые поля практически любой сложности.
Основные понятия аналитических дашбордов
1) группировка — способ объединения схожих данных (по какому-то общему признаку, например по первой букве слова или имени человека);
2) агрегация (сумма, минимум, максимум, количество и т.д.) — способ отображения колонки фактов из исходной базы данных (например уникальное количество посетителей сайта, или сумма расходов на продукты);
3) сортировка — упорядочивание уже сгруппированных данных по заданному признаку (кроме алфавита, можно отсортировать фамилии менеджеров по их наибольшим продажам за месяц и т.п.);
4) фильтрация — исключение данных по заданному признаку или сложной формуле;
5) вычисляемая колонка — способ получения новых данных и знаний с использованием методов работы с датами, строками, математических функций (например отображение имени и фамилии, вычисление возраста согласно дате рождения и текущей дате);
6) топовые (лучшие) значения — способ отобразить указанное количество максимальных или минимальных значений данной группировки (например, возраст трёх самых молодых сотрудников крупной компании, или пять менеджеров, обеспечивающих максимальные продажи);
7) виджеты (таблицы, диаграммы, карты и т.п.) — собственно способ визуализации вышеуказанных понятий.
Любые ли данные можно анализировать?
Дашборды, как правило, позволяют подключаться к обширному списку источников данных, начиная от Excel-файла и заканчивая многомиллионными источниками больших данных BigData или веб-сервисам социальных сетей.
Часто заранее подготавливается специализированный для аналитики источник, именуемый Data Warehouse или многомерный OLAP-куб. Это делается в случаях, когда запрос данных к исходному источнику требует большого количества времени или запрос перегружает сервер, а это недопустимо.
Какие средства существуют
Excel… да, именно MS Excel для многих являлся (да и является!) основным средством анализа данных. MS Office достаточно недорогой продукт (а в России до недавнего времени активного пиратства — для многих бесплатный), он доступен даже студенту и в общем-то предоставляет базовый набор средств анализа и возможностей по написанию своих собственных скриптов.
Желающим внедрить в свой рабочий процесс весь спектр функциональности дашбордов (и других инструментов BI) достаточно посмотреть на Gartner Magic Quadrant:
чтобы выбрать продукт от одного из лидеров рынка, которые предоставляют мощные средства для анализа данных, как правило как конечные решения с довольно высокой стоимостью.
Исследовательская компания Gartner является наиболее авторитетным изданием, публикующим анализ какого-либо сегмента рынка, — им можно доверять.
Также многие из них — QlikSense, Tableau Public, Sisense, MicroSoft Power BI и т.п., — предоставляют публичные сервисы или бесплатные версии для создания дашбордов, обычно с серьёзными ограничениями для использования в реальном бизнесе, но достаточно мощных для персональных/некоммерческих целей.
Отдельно следует сказать про компании, желающие внедрить аналитические панели непосредственно в свои внутренние программные продукты. Для таких компаний более предпочтительно приобретать готовый набор библиотек (контролов) для создания дашбордов. Более того, многие компании, возможно и ваша, уже имеют такой набор в составе пакетов для своих офисных приложений и даже не осознают, что в считанные минуты могут внедрить у себя мощный инструмент бизнес-анализа. Библиотеки компонентов предназначены именно для внедрения в собственный программный продукт компаний согласно платформе (Desktop/Web). Кроме меньшей стоимости, они имеют гибкие условия лицензирования, т.к. приобретаются на одного разработчика и могут впоследствии использоваться неограниченным количеством конечных пользователей. Существует множество open source библиотек (которые можно найти, например, на GitHub), однако они обычно позволяют решать лишь базовые задачи анализа данных.
Как понять, что данный производитель дашборда вам подходит
Обычно каждый производитель средств BI имеет демонстрационные версии дашбордов. Посмотрев демонстрационные версии на сайте производителя, можно первоначально оценить, насколько они покрывают требуемый функционал.
1) продажи — в каком регионе продаётся лучше тот или иной продукт, какой из филиалов или какой из менеджеров компании даёт лучший результат, как изменились продажи по сравнению с прошлым годом и т.п.;
2) финансы — котировки акций, курсы валют… как влияет курс нефти на курс доллара всем известно, а вот какое влияние на курс той или иной акции оказывает например беспорядки в Сирии, можно наглядно увидеть, сделав соответствующий аналитический дашборд;
3) отдел кадров — специалисты могут на одном графике оценить как влияет количество курсов повышения квалификации или уровень зарплаты на текучесть кадров;
4) здравоохранение — распространение заболеваний по регионам, влияние погоды на распространение вирусов, влияние ужесточения политики продаж алкоголя и табака на продолжительность жизни т.п.;
5) промышленность (лёгкая, тяжёлая, электроника и т.п.) — отображение перспективных регионов по видам промышленности, прирост добычи газа или нефти после установки нового оборудования и т.п.
Список можно продолжать ещё, но обычно эти базовые демо есть у всех, что позволит вам сравнить уже на сайте производителя, а также возможно увидеть решение схожих вашим задач.
Пример построения и использования дашборда
Ещё раз подчеркну — данные есть в любой сфере деятельности. А если есть данные, то их можно проанализировать. Используя дашборды, можно извлечь новые знания и улучшить показатели или даже просто ежедневно смотреть на эти данные “под другим углом”, благодаря наглядному представлению и интерактивной аналитике.
В качестве примера я решил рассмотреть что-нибудь достаточно актуальное, простое и общедоступное, при этом не совсем банальное. По стечению обстоятельств, не так давно мне были интересны подробности избрания президентов США, в частности кто был самым молодым и кто самым возрастным президентом. Я столкнулся со списком американских президентов, который и решил использовать как источник данных для моего примера (я лишь дополнил его датами жизни и местом рождения президента).
Для простейшего дашборда я использовал несколько стандартных виджетов: карта по штатам; круговая диаграмма по партийной принадлежности; таблица по президентам со ссылками на Wikipedia и отметками по условиям с цветовой раскраской по срокам президентства; древовидная диаграмма для количества выходцев из определённых штатов и карточки для некоторых краевых показателей. Некоторые виджеты я сделал интерактивными — на них можно кликнуть и тем самым отфильтровать другие согласно выбранному показателю. Если поменять исходную таблицу данных, например внести данные о новом президенте — все показатели пересчитаются автоматически.
Здесь вы можете попробовать пример вживую, поменять или создать свои дашборды на данной таблице данных, сохранить их во временной сессии или скачать результирующий xml дашборда (также существует отдельный режим просмотра или вы можете скачать проект):
Вот уже более семи лет разрабатывая продукты компании DevExpress для Business Intelligence, я решил выступить также пользователем и использовать набор компонентов для создания дашбордов DevExpress Web Dashboard, для чего я:
1) скачал пакет Universal;
2) создал ASP.NET MVC приложение, используя готовый пример как основу;
3) подключился к базе данных, в моём случае Excel-таблице с данными о президентах (я реализовал свой вариант хранилища дашбордов, чтобы вы могли сохранять их во временной сессии);
4) запустил получившееся приложение и создал новый дашборд;
5) сделал вычисляемые поля (возраст вступления в должность в годах и сроки президентства в днях, вспомогательные для условного форматирования);
6) создал виджеты:
— карту по штатам, раскрасив Штаты по количеству рождённых там президентов;
— таблицу и добавил условное форматирование: цветовое по времени правления, жирный шрифт для фамилий ныне живущих президентов, иконки для дат рождения/смерти равных Дню Независимости;
— круговую диаграмму по партийной принадлежности и включил интерактивную фильтрацию: по клику на сегменте, карта и таблица показывают отфильтрованные данные;
— древовидную диаграмму также по Штатам и по количеству рождённых там президентов, я специально хотел показать отличия в визуализации одних и тех же данных;
— карточки для отображения важных показателей, используя топовые значения.
Заключение
Последние годы, в силу развития цифровых и программных технологий во всех областях человеческой жизнедеятельности, дашборды находят своё применение в новых сферах, такие как, например, социальные сети, приложения для фитнеса и т.п. Уже сегодня smart-часы показывают дашборды, не удивительно, если завтра на вашем холодильнике будет показан интерактивный дашборд с отметкой, кто чаще всего открывает холодильник и рекомендациями по употреблению продуктов разным членам семьи.
Что такое дашборд?
В последнее время понятие «дашборд» стало очень популярным. Его часто упоминают в новостях, полезных статьях, обзор и многих других материалах. И может показаться, что мы никогда с ними не сталкивались и не использовали.
На самом деле они окружают нас с самого детства: будильник, градусник, спидометр и тахометр в автомобиле — все это «дашборд» (от англ. dashboard) — приборная панель. Простыми словами — это панель с данными.
В digital-сфере дашборд обрел немного другое значение, точнее первоначальное было дополнено новыми «переменными». Теперь он не только показывает данные, но и проводит их анализ.
Этот инструмент очень популярен среди людей, работающих с большими массивами информации. Он позволяет просматривать их в одном месте в удобной визуальной форме. Давайте узнаем о нем подробнее!
Дашборды условно делят на 3 категории:
Рассмотрим более подробно каждый тип.
Используют для обзора деятельности компании или определенных показателей. Стратегические дашборды используют руководители для быстрой оценки достижения текущих целей.
Задача аналитических дашбордов — отслеживать текущие тенденции. Обычно их создают для отдельных подразделений компании или направлений деятельности. Используются аналитиками и позволяют оперативно получать информацию об отклонениях от нормативных показателей.
Отслеживают информацию в режиме реального времени. Очень удобны в бизнесе и позволяют просматривать данные по разным направлениям деятельности или даже показателям (например, объему продаж или прибыли). Обычно их используют сотрудники, которые могут принимать незамедлительные решения и влиять на изменение показателей.
Дашборд используют во многих сферах. Главное условие — наличие данных, которые можно проанализировать.
Самый простой пример использования инструмента на практике — системы аналитики Яндекс.Метрика и Google.Analytics. Они дают информацию по разным показателям, что позволяет быстро оценивать, например, эффективность рекламных кампаний в маркетинге.
В менеджменте дашборд применяют для контроля нагрузки на сотрудников и планирование работ. Например, их используют в популярных таск-менеджерах — Jira и другие.
Фактически данный инструмент можно адаптировать под любую сферу бизнеса. Главное — определить отслеживаемые показатели и интегрировать источники входящих данных для последующего анализа.
Есть много примеров использования инструмента в повседневной жизни. Например, в музеях и на выставках его применяют для отслеживания загруженности залов и анализа популярности каждой секции. В больницах дашборды используют для управления финансами, контроля расходов материалов, учета количества пациентов и т.п.
Даже в университетах нашли практическое применение: анализ результатов экзаменов, посещаемости лекций и семинаров, статистики по отдельным дисциплинам и многое другое.
Эти примеры опровергают заблуждение, что применение дашбордов полезно только в бизнесе. Некоторые люди даже используют их для отслеживания и анализа данных по саморазвитию. И по их словам инструмент действительно помогает!
Прежде чем приступить к созданию дашборда, вы должны понять, что, во-первых, инфографика и дашборд — разные вещи. Инфографика — инструмент визуализации данных. Дашборд — инструмент визуализации и анализа данных. Если говорить проще, то инфографика — одна из составляющих частей дашборда. Она используется для визуализации результатов проведенного анализа.
Во-вторых, для создания дашборда не нужно быть профессиональным аналитиком. Но определенные знания иметь нужно, чтобы из большого массива данных определить самые важные и вывести их на итоговую панель. Это позволит сделать полезный инструмент с ценной информацией.
Обладать навыками программирования для создания не нужно. Сегодня существует множество сервисов, автоматизирующих этот процесс. Советуем посмотреть Tableu, Power Bl и Qlik. В них есть необходимые инструменты для создания собственной панели.
Для получения эффективного и полезного инструмента следуйте советам специалистов. Первое «золотое» правило — дашборд должен быть простым и понятным. Найдите баланс между цифрами и буквенными обозначениями. Например, если добавили диаграмму прибыли по месяцам, выделите каждый сегмент цветом и подпишите его.
Не используйте виджеты одного типа. Это рассеивает внимание и мешает сконцентрироваться на нужной информации. Например, слева добавьте линейную диаграмму, а справа — круговую. Вы почувствуете, что данные воспринимаются проще и быстрее.
Располагайте виджеты по важности. Вверху наиболее значимые данные. Человек начинает знакомиться с информацией сверху, к концу дашборда степень внимательности снижается до минимума. Если оставить ключевые показатели в нижней части, человек не сможет объективно оценивать их.
Второе правило — аналитические данные сопровождайте выводами и рекомендациями. В блоках можно дать информацию, что будет при игнорировании резких спадов или отклонениях от плановых показателей. Для удобного восприятия текстовых блоков размещайте их справа от основных виджетов или под ними.
Не добавляйте в дашборд лишней информации, не несущей ценности для ключевых показателей. Маловажные данные заносите в приложения или другие информационные массивы.
Как видите, дашборд — удобный и эффективный инструмент, который при правильной адаптации применяется во многих сферах. Он автоматизирует анализ данных и позволяет контролировать их в режиме реального времени.