Kā izveidot efektīvu un lietotājam draudzīgu Power BI pārskatu?

La izveidotu pilnvērtīgu Power BI pārskatu, pirmais solis ir skaidri definēt mērķus un izpētīt lietotāju vajadzības. Nākamais solis – izvērtēt nepieciešamos datus un to strukturēšanu.

Pārskats ir efektīvs, ja tas balstīts uz datiem ar loģisku struktūru. Pirmkārt, precīzi jānodefinē biznesa problēma, kuru ar datu analīzi ir vajadzība atrisināt. Kad šis mērķis ir skaidrs, tad var ķerties klāt vizuālajiem elementiem.

Ir svarīgi mērķus noteikt pragmatiski, izvairoties no pārāk ambicioziem uzdevumiem. Sākotnēji var rasties vēlme apstrādāt visu informāciju uzreiz – finanšu datus, pārdošanas rezultātus, mārketinga statistiku utt. Tomēr šāda pieeja var būt sarežģīta un neskaidra. 

Sekmīgāka alternatīva ir sākt ar vienu jomu, laika gaitā pievienojot jaunus datus un uzlabojot pārskatus. Tas palīdzēs labāk izprast biznesa analītikas potenciālu. Ieteicama arī sadarbība ar uzticamu palīgu, kas var palīdzēt novērst potenciālos šķēršļus.

Kad problēma ir identificēta un kļuvis skaidrs, ka viegli īsceļi tās atrisināšanai nepastāv, pienācis laiks pievērsties biznesa analītikai. Lūk, trīs galvenās kļūdas, no kurām jāizvairās, veidojot Power BI pārskatus.

Trīs biežākās kļūdas, veidojot atskaites

1. Pārskats ir lietotājiem nesaprotams

Pārskatāms, labi izstrādāts dizains palīdz ātrāk un vieglāk veikt datu analīzi. Tā kā bieži vien šādas atskaites veido cilvēki ar dziļu analītisko izpratni, pastāv risks, ka tās var būt pārmērīgi sarežģītas. Tāpēc svarīgi Power BI pārskatu vizuālo izstrādi veikt, ņemot vērā lietotāju vajadzības.

Ko ir vērts sev pajautāt PIRMS pārskata izstrādes:

• Kas ir lietotājs un kāda informācija viņam ir nepieciešama?
• Kuri dati lietotājam ir vissvarīgākie?
• Vai kādus no datiem var būt sarežģīti uztvert?
• Kādi vizuālie materiāli palīdzēs datus izprast skaidrāk un precīzāk?
• Vai pārskats ir viegli saprotams ar lietotāja esošo zināšanu līmeni?
• Vai pārskata noformējums un navigācija ir loģiski saprotami un ērti lietojami?

Efektīva biznesa analīze palīdz saprast datus, nevis rada lieku darbu. Bieži pieļauta kļūda ir Power BI pārskatus veidot kā Excel tabulas. Tā vietā efektīvāks risinājums ir izmantot datu vizualizācijas iespējas, veidojot pārskatus lietotājam draudzīgākus un vieglāk uztveramus.

2. Dizaina nozīme tiek novērtēta par zemu

Dizaina izstrāde nav tikai pēdējais solis pārskata izveidē. Tas ir izšķirošs faktors, kas nosaka, cik efektīvi dati tiks prezentēti lietotājam. Pētījumi par interneta vietnēm liecina, ka lietotājs lēmumu par palikšanu pieņem 50 milisekundēs. Tāpēc skaidrs un pievilcīgs dizains ir būtisks, lai informāciju nodotu ātri un efektīvi.

Galvenās dizaina kļūdas:

• Grūti salasāms teksts (nepiemērota fonta izvēle).
• Pārmērīgs vizuālais troksnis (pārāk daudz diagrammu vienā lapā).
• Nepietiekams krāsu kontrasts.
• Pārāk sarežģīts vai pārsātināts dizains, kas apgrūtina uztveri.

Lielā datu apjomā var viegli apmaldīties. Tāpēc ieteicams tos loģiski un strukturēti grupēt kategorijās, pēc nepieciešamības veidojot atsevišķus pārskatus. Jāņem vērā, ka izvēlētās krāsas palīdz intuitīvi interpretēt datus – zaļā izceļ pozitīvos rezultātos, sarkanā brīdina par problēmām. Tāpat svarīgi ir saglabāt vizuālo vienotību ar uzņēmuma zīmolu – tas veicina uzticamību, īpaši komunikācijā ar klientiem vai partneriem.

3. Datu papildināšana

Bieži vien, sākot izmantot Power BI analītikas risinājumus, cilvēki vienkārši pārvieto iepriekšējos pārskatus uz jauno sistēmu, nemainot to izskatu un saturu. Pēc būtības tas nav nepareizi, jo Power BI automatizē datu apkopošanu un atjaunošanu. Vairs nav jātērē laiks, vācot informāciju no dažādiem avotiem – viss tiek automātiski sagatavots un jaunākie dati ir pieejami lietošanai jebkurā brīdī.

Tomēr, lai pilnvērtīgi izmantotu Power BI priekšrocības, vērts padomāt par to, kā lietotāji var analizēt datus no dažādiem skatupunktiem. 
Piemēram, pārskats par ceturkšņa pārdošanu sniedz vispārīgu ieskatu biznesa darbības sniegumā un pārdošanas rezultātu dinamikā. Taču pārskats kļūst vēl noderīgāks, ja pievieno dziļāku datu analīzi – piemēram, izvērtējot pārdošanas rezultātus atsevišķi pa produktu grupām vai nozarēm.
Izmantojot specifiskus filtrus, pamatdatus var apskatīt padziļinātāk. “Drill-through” funkcija ļauj no pārskata kopsavilkuma pāriet uz detalizētākiem datiem, lai gūtu precīzāku ieskatu. Savukārt hierarhiskie filtri (“hierarchical filters”) nodrošina iespēju filtrēt datus pēc dažādiem līmeņiem, ņemot vērā to struktūru.

Filtru izmantošana jāveic pārdomāti, lai pārmērīgs datu apjoms nesamazina lietotnes darbības ātrumu.

Tāpēc svarīgi noskaidrot:

• Vai nepieciešams izmantot pilnīgi visus datus?
• Vai šodienas lēmumu pieņemšanas procesā būs derīgi dati no 2002. gada?
• Vai būtu lietderīgi pievērst lielāku uzmanību produktu grupām, kas nes peļņu/zaudējumus?

Veiksmes atslēga ir panākt līdzsvaru – lai pārskats ir gan pietiekami detalizēts, gan viegli uztverams.

Kādi ir secinājumi?

Uzņēmējdarbībai vērtīgu Power BI pārskatu nevar izveidot vienas nakts laikā. Tas ir ilgstošs process, kurā galvenie uzdevumi ir saprast lietotāju vajadzības, izveidot viegli uztveramu dizainu un identificēt nepieciešamos datus. 
Kā Tavs uzņēmums var pieņemt pārdomātākus lēmumus un ietaupīt laiku? Darbā ar biznesa analītiku ņemiet vērā mūsu ieteikumus un izvairieties no trim iepriekšminētajām kļūdām! 

Lūk, trīs nozīmīgākās atziņas, ko vērts paturēt prātā:

• Fokuss uz lietotāju vajadzībām – skaidram un viegli saprotamam pārskatam.
• Intuitīvs, loģisks dizains – iespēja ātrāk interpretēt informāciju, pateicoties pārskatāmi sakārtotai vizuālajai struktūrai.
• Datu pilnveide un filtrēšana – padziļināta datu analīze, izvairoties no informācijas pārbagātības.

Ja Tavam uzņēmumam nepieciešams atbalsts pārskatu optimizēšanā, sazinies ar Primend! Mūsu eksperti palīdzēs Tava biznesa datus izmantot pēc iespējas efektīvi un pilnvērtīgi.
 

Saņemt piedāvājumu