о визуализации данных и развитии BI-систем
канал в телеграмме | подборки | видео

Навыки для визуализации данных

Немного вводных мыслей. Если не интересно, листайте сразу к разделу с навыками.

Классный дизайн обычно свойственен B2C продуктам — часто именно удобство и эстетичность продукта это Unique Selling Point, который продвигает продажи товара или услуги. А вот B2B продукты с этим отстают. Да, B2B продукты сейчас тоже стараются делать классными или даже делают это основой и стратегией всего продукта, как, например BOX. Посмотрите видео их основателя в Y-Combiantor, который рассказывает как они смогли за счет дизайна отъесть долю рынка у гигантов бизнеса. Но всё равно, это скорее исключение из правил.

Ещё в более плачевной ситуации оказываются внутренние инструменты, которые делают для себя сами компании внутри для целей анализа или управления бизнесом. К таким инструментам относятся и системы аналитики (оно же BI — business intelligence) и визуализации данных. Да, сами системы могут быть крутыми и классными, но вот контент в них часто делают ужасный. И это не вина инструмента (хотя Тафти, например, прям ругает Power Point), это проблема отсутствия у сотрудников необходимых навыков.

Кто делает контент в BI системах
Контент (отчеты и дашборды) в этих системах создают или сами бизнес-пользователи, или аналитики данных. Если это делают бизнес-пользователи, то им часто не хватает технических скилов и понимания как в целом работать с данными (как правильно интерпретировать результаты анализа).

Если же отчеты делают аналитики, то эти отчеты зачастую излишне сложны, в них есть куча фильтров и обычно много-много таймсерий. Ещё, не хочу обобщать, но в целом у аналитиков часто есть проблемы с дизайном, ведь они никогда этому не учились или не обращали на это внимание.

Вот как выглядят типичные дашборды, который сделали бизнес-пользователи (таблицы с хайлайтами) или аналитики (много разбивок и сложные показатели):

Почему так происходит
На мой взгляд основная проблема в том, что визуализация данных требует большого кол-ва навыков из довольно противоположных областей. Получается так, что ребята, которые учатся на дизайнеров, редко изучают статистику и основы бизнес-анализа, а аналитики, наоборот, ничего не слышали про теорию близости или композицию. Поэтому найти классных специалистов очень сложно. Когда подбирал людей в команду, я решил составить матрицу компетенций по визуализации данных — это реально помогает понять что спросить на собеседовании.

Навыки для визуализации данных

Сделаю оговорку, что я говорю больше про визуализацию для бизнес аналитики, а не журналистику, дата-арт или что-то такое. Я выделяю такие основные навыки (порядок без приоритета, по мне все одинаково важны).

Больше «дизайнерские»

Визуализация данных
«Тафти скилз» — минимизация чернил, принципы визуального кодирования данных, принципы оформления графиков.
Читать: Тафти, Манзнер, Богачёв, Блог Тани

Графический дизайн
Правила верстки, композиция, модульные сетки, цвета и типографика, адаптивный дизайн, работа с динамичным контентом (изменение данных в графиках).
Читать: Советы на сайте Бюро и книги, которые там рекомендуют.

Дизайн интерфейсов и UX
Выбор подходящих элементов управления, паттерны использования UI элементов, сценарии работы.
Читать: Раскин, Норман

Сторителлинг
Нарратив анализа данных в дашборде, выделение идей и их презентация, аннотации, принципы журналистики данных и построение пирамиды Минто.
Читать: Минто, Роэм, Нафлик

Больше «технические»

Инструмент
Технические знания инструмента и сode style: лучшие практики совместной работы с кодом, источниками данных, нейминга и поддержания порядка. Тут для каждого инструмента своё. По Табло рекомендую смотреть их официальные обучалки, про организацию кода — читать Фаулер

Основы статистики
Распределения, медианы, доверительные интервалы и стат значимость, понимание расчетов метрик и их иерархий, понимание аддитивных и неаддитивных показателей.
Читать: Уилан.

Бизнес-навыки
Управления продуктом, знание предметной области и здравый смысл: сбор требований и постановка задачи, управление ожиданиями и т. п.
Читать: Советы Бюро и рекомендуемые там книги.
  
Каждый из этих навыков тянет на отдельную профессию, и я, например, ещё не успел прокачать все из них до прям хорошего уровня, но, так как чаще всего у аналитиков развиты больше «технические» навыки, то, даже обладая средними «дизайнерскими» навыками, я чувствую, что это позволяет делать продукты на голову выше, чем у многих ребят. Поэтому, если вы аналитик или технарь, то прокачайте дизайнерскую часть хоть немного и будете сильно круче и конкурентнее на рынке. А вот если вы дизайнер, то знайте, что в технических областях вас может ждать прям мега успех. Мне почему-то кажется, что технические навыки прокачать проще, но у меня байас, я сам вышел из инженеров и мне дизайн дается сложнее.

Используя этот поход, мы для своей команды составляем уровень текущих навыков и верстаем матрицу компетенций, а далее — план развития для каждого. Вот пример матрицы компетенций, в каждом столбце член команды:

Матрица компетенций

Подробнее про каждый навык с примерами на реальном дашборде рассказал на конференции KZ BI:

Подписаться на блог
Отправить
Поделиться
Запинить
 7678   2020   теория
Дальше
4 комментария
Сергей 2020

Спасибо за рекомендации! Нагуглил, скачал, начал читать.
У вас в матрице компетенций опечатка в Основы статистики.

Роман Бунин 2020

Сергей, спасибо! Рад, что было интересно. Очепятку поправил, спс )

Роман Абрамов 2020

Спасибо Роман!
Очень полезный пост, скачал книги, составил план развития

Роман Бунин 2020

Спасибо за отзыв! 👍

בלה גרף 2020

Книга, которая объединяет в себе почти все, что надо знать по визуализации данных. Stephen Few «Show me the numbers» а потом остальные его книги.

anastasiya 2021

Иду читать