Логотип сайта
Логотип фиксированного хедера
Мобильный логотип
  • Технологии
    • Управление данными
      • О платформе Informatica
      • Супермаркет данных
        • Axon Data Governance
        • Enterprise Data Catalog
        • Enterprise Data Preparation
      • Интеграция данных
        • PowerCenter
        • Informatica Integration Hub
        • Real-Time Data Integration
        • B2B Data Exchange
        • Advanced Data Transformation
        • Enterprise Data Catalog
      • Управление мастер-данными
        • Master Data Management Software
        • Product 360 (PIM)
        • Customer 360
        • Relate 360
      • Защита чувствительных данных
        • Data Privacy Management
        • Data Masking
      • Качество данных
        • Informatica Data Quality
      • Big Data
        • Enterprise Data Catalog
        • Data Engineering Integration
        • Enterprise Data Preparation
        • Data Engineering Streaming
        • Среда хранения и обработки данных Arenadata
      • Data Governance
        • Enterprise Data Catalog
        • Axon Data Governance
    • Бизнес-аналитика
    • Профессиональное управление знаниями
      • KMS Lighthouse
    • Управление ИТ
      • Управление потоками данных и процессами
      • Платформа управления ИТ-услугами
      • Автоматизация бизнес-процессов
      • Мониторинг ИТ-сервисов
    • Интеллектуальное рабочее место
    • Противодействие финансовым преступлениям
      • О платформе NiceActimize
      • Enterprise Risk Case Management
      • Противодействие отмыванию денег
      • Compliance на финансовых рынках
      • Антифрод
  • Бизнес-решения
    • Супермаркет данных
    • Data Governance
    • Управление потоками данных и процессами
    • Аналитика нового поколения
    • Сustomer Experience
    • Решение в области Big Data
    • Противодействие финансовым преступлениям
  • Консалтинг
  • Заказчики
  • Ресурсы
    • Мероприятия
    • Электронные книги
    • Вебинары в записи
    • Блог компании DIS Group
    • Спроси эксперта
    • Ток-шоу Game Changers
  • Обучение
    • О Тренинг-центре DIS Group
      • Путь развития компетенций
    • Все тренинги
      • ЗНАКОМСТВО СО СРЕДСТВОМ РАЗРАБОТКИ – INFORMATICA DEVELOPER
      • BIG DATA ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ
      • POWEREXCHANGE ДЛЯ ORACLE CDC
      • BUSINESS GLOSSARY ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
      • METADATA MANAGER ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
      • POWERCENTER: ИНТЕГРАЦИЯ ДАННЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ. УРОВЕНЬ 2
      • TEST DATA MANAGEMENT ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ
      • DATA QUALITY ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ
      • DATA QUALITY ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ. УРОВЕНЬ 2
      • АДМИНИСТРИРОВАНИЕ ПЛАТФОРМЫ INFORMATICA
      • POWERCENTER: ИНТЕГРАЦИЯ ДАННЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ
      • AXON ДЛЯ АДМИНИСТРАТОРОВ
      • AXON ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
      • ENTERPRISE DATA CATALOG ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
      • ENTERPRISE DATA CATALOG ДЛЯ АДМИНИСТРАТОРОВ
      • INFORMATICA ANALYST, DATA DISCOVERY И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
  • О компании
    • Контакты компании
    • Новости DIS Group
    • СМИ о нас
    • Партнеры
    • Вакансии
    • Техническая поддержка
  • en
Пред.Пять шагов к построению успешной стратегии BI. Часть 120 января 2020След.Ключевые инструменты управления данными21 января 2020
  • Аналитика нового поколения
  • Бизнес-аналитика
  • Блог компании DIS Group

Что такое BI-дашборд и как его создать

21.01.2020в Аналитика нового поколения

Об основных моментах создания BI-дашбордов рассказывает Кристина Куинн. Кристина – аналитик данных, фокусируется в своей работе на теории визуализации и разработки инструментов для команд аналитиков.

BI-дашборд – это информационное табло, на котором отражаются важнейшие показатели, полученные в ходе обобщения данных. Ели сомневаетесь, нужны ли вам BI-дашборды, читайте другую статью блога.

Чем лучше BI-дашборд, тем лучше можно на его основе принимать управленческие решения

Все хотят извлекать больше пользы из своих данных. Но, как это сделать, дня многих остаётся загадкой. Ниже вы найдёте практические рекомендации по созданию качественных BI-дашбордов, которые помогут извлекать из данных максимальную пользу.

Хорошо структурированный и понятно организованный BI-дашборд позволяет пользователям принимать более эффективные управленческие решения на основе данных. Но, как понять, что ваш BI-дашборд именно такой и вам не придётся их постоянно переделывать и тратить впустую время?

Скорее всего, вы уже знаете, насколько большое значение имеет планирование и коммуникация между сотрудниками при построении BI-дашбордов. В этой статье мы подробнее остановимся на визуальной организации информации и ей структурировании. Для этого мы на примере двух BI-дашбордов рассмотрим типичные ошибки, которые могут возникать при этом, и как их можно избежать.

Давайте построим для одного и того же набора данных два разных BI-дашборда. Один проиллюстрирует ошибки, второй станет примером хорошей читаемости и наглядности найденных в данных инсайтов. Позитивные и негативные аспекты каждого BI-дашборда хорошо видны, поэтому вы сможете многому научиться благодаря им.

Типичные ошибки при создании BI-дашборда

На BI-дашборде, который я даю ниже, представлено много информации, но в целом она не отвечает ни на один важный для бизнеса вопрос. Получается довольно иронично: целое – меньше, чем сумма его частей.

Для кого этот BI-дашборд? Что он должен рассказать? По сути, он составлен наугад. Нет никакой логической общей линии, которая предписывала бы, как отчёт должен быть прочитан. BI-дашборд никак не показывает, в какой последовательности нужно перемещаться из одной секции отчёта в другую. Он не помогает понять, что нужно в нём искать и где это можно найти.

Мы видим только разрозненные фрагменты. Они могут быть нам полезны, но в общее понимание они не складываются. Сложно выявить бизнес-инсайты, на основе которых можно действовать. У некоторых из столбцов внутри BI-дашборда даже нет заголовков, нельзя понять, какая информация в них отображена.

Кроме того, хотя некоторые KPI и представлены на этом BI-дашборде, они оказываются бесполезными из-за отсутствия контекста, который помог бы их понять. Если втиснуть все доступные данные в один BI-дашборд, он не станет от этого эффективнее. Оптимально выделить что-то ключевое и дать для этого контекст, чтобы было понятно, как в целом соотносится вся информация.

Как создать качественный BI-дашборд

Как создать качественный BI-дашборд?

Теперь вы знаете, что делать не нужно. Давайте теперь обсудим, что нужно.  Прежде всего, ставим ясное название в начале: «BI-дашборд по тестированию ПО».

Теперь сразу ясно, что BI-дашборд помогает понять показатели того, как пользователи взаимодействуют с тестовой версией программного обеспечения. Кроме того, хорошо виден ключевой показатель (общее количество часов, проведённых на сайте) в верхнем левом углу. Остальная часть BI-дашборда заполнена графиками, которые создают контекст для этого ключевого показателя. Другими словами, BI-дашборд даёт хорошо структурированное понимание этого ключевого показателя и объясняет, почему у него именно такая динамика изменений.

Ещё один вопрос, на который отвечает визуализация, – кто проводит время на сайте и что они в это время делают. Представленные в BI-отчёте цифры представлены в последовательности, которую легко понять, понять их помогают контекстуальные данные. Кроме того, пользователи BI-дашборда могут копнуть глубже, чтобы ответить на дополнительные вопросы по мере их возникновения. Ниже вы можете увидеть ключевые элементы такого дизайна BI-дашборда и как они вместе создают общее впечатление от него.

Визуальные элементы BI системыНадеюсь, теперь стало понятно, как визуальные элементы создают общее впечатление от BI-дашборда, и помогают его пользователям более эффективно принимать решения. Если у вас остались вопросы, присылайте их на почту info@dis-group.ru

 

  • BI
  • Big Data
  • Sisense
  • аналитика
  • большие данные

Похожие посты

Big Data Как решить 7 ключевых проблем сбора, обработки и аналитики потоковых данных IoT. Часть 1
10.08.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

Как решить 7 ключевых проблем сбора, обработки и аналитики потоковых данных IoT. Часть 1

Аналитика нового поколения Внедрение BI: 5 ключевых рекомендаций
25.06.2020в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Внедрение BI: 5 ключевых рекомендаций

Data governance Озеро данных в облаке: 4 причины роста популярности
19.06.2020в Data governance 0 Комментарии 0 "Нравится"

Озеро данных в облаке: 4 причины роста популярности

Data governance Озеро данных: как с помощью искусственного интеллекта извлекать максимальную пользу?
11.06.2020в Data governance 0 Комментарии 0 "Нравится"

Озеро данных: как с помощью искусственного интеллекта извлекать максимальную пользу?

Big Data Почему озеро данных не приносит пользы и что с этим делать?
13.05.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

Почему озеро данных не приносит пользы и что с этим делать?

Big Data «Газпром нефть»
06.05.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

«Газпром нефть»

Аналитика нового поколения Интеллектуальный анализ данных с помощью единой платформы Sisense и Periscope
26.03.2020в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Интеллектуальный анализ данных с помощью единой платформы Sisense и Periscope

Аналитика нового поколения Пять шагов к построению успешной стратегии BI. Часть 1
20.01.2020в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Пять шагов к построению успешной стратегии BI. Часть 1

Аналитика нового поколения Кто нужен вашей компании: инженер данных или data scientist? Часть 2.
10.01.2020в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Кто нужен вашей компании: инженер данных или data scientist? Часть 2.

Аналитика нового поколения Пять шагов к построению успешной стратегии BI. Часть 2
26.12.2019в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Пять шагов к построению успешной стратегии BI. Часть 2

Аналитика нового поколения Умная монетизация данных: нужно аккуратно рисковать. Часть 2
16.12.2019в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Умная монетизация данных: нужно аккуратно рисковать. Часть 2

Аналитика нового поколения Умная монетизация данных: нужно аккуратно рисковать. Часть 1
13.12.2019в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Умная монетизация данных: нужно аккуратно рисковать. Часть 1

Новости DIS Group Сотрудники DIS Group рассказали на Cnews Forum, как сочетать инструменты Informatica и BMC Software для эффективной работы с Big Data
07.11.2019в Новости DIS Group 0 Комментарии 0 "Нравится"

Сотрудники DIS Group рассказали на Cnews Forum, как сочетать инструменты Informatica и BMC Software для эффективной работы с Big Data

Big Data 2019: BIG DATA для бизнеса – серия вебинаров
13.02.2019в Big Data 0 Комментарии 1 "Нравится"

2019: BIG DATA для бизнеса – серия вебинаров

Вебинары Big Data как инструмент выживания.
13.02.2019в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Big Data как инструмент выживания.

Вебинары Качество Больших Данных или почему моя Big Data не взлетает?
13.02.2019в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Качество Больших Данных или почему моя Big Data не взлетает?

Вебинары Большие данные – Большие знания.
13.02.2019в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Большие данные – Большие знания.

Вебинары Конфиденциальность Больших Данных
13.02.2019в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Конфиденциальность Больших Данных

Вебинары Data Lake – Озеро надежды. Как привлечь бизнес в проект Big Data.
13.02.2019в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Data Lake – Озеро надежды. Как привлечь бизнес в проект Big Data.

Вебинары Как получить единый взгляд на ключевые данные компании?
13.02.2019в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Как получить единый взгляд на ключевые данные компании?

Вебинары Cреда хранения и обработки данных – «Универсальная платформа данных Arenadata»
13.02.2019в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Cреда хранения и обработки данных – «Универсальная платформа данных Arenadata»

Вебинары Цифровая монетизация данных
13.02.2019в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Цифровая монетизация данных

Блог компании DIS Group Решаем 5 главных проблем Big Data и среды Apache Hadoop. Часть 1.
31.10.2018в Блог компании DIS Group 0 Комментарии 0 "Нравится"

Решаем 5 главных проблем Big Data и среды Apache Hadoop. Часть 1.

Блог компании DIS Group Если бы Big Data могли говорить, они бы сказали нам: «Дело не во мне, дело в тебе»
24.08.2018в Блог компании DIS Group 0 Комментарии 0 "Нравится"

Если бы Big Data могли говорить, они бы сказали нам: «Дело не во мне, дело в тебе»

Блог компании DIS Group Ценность Big Data: висит груша, нельзя скушать. А вы научились монетизировать? Часть 2
05.08.2018в Блог компании DIS Group 0 Комментарии 0 "Нравится"

Ценность Big Data: висит груша, нельзя скушать. А вы научились монетизировать? Часть 2

Блог компании DIS Group Ценность Big Data: висит груша, нельзя скушать. А вы научились монетизировать?
02.08.2018в Блог компании DIS Group 0 Комментарии 0 "Нравится"

Ценность Big Data: висит груша, нельзя скушать. А вы научились монетизировать?

Поиск

Рубрики

  • Истории успеха (292)
    • Индустрия (128)
      • Банковский сектор (23)
      • Государственный сектор (1)
      • Другие (13)
      • Медицина (16)
      • Нефтегаз и энергетика (9)
      • Промышленность (7)
      • Розница (15)
      • Сельское хозяйство (2)
      • Страхование (19)
      • Телекоммуникации (18)
      • Транспорт (8)
      • Финансовые организации (2)
    • Решение (221)
      • Data governance (53)
      • E-commerce и омниканальность (32)
      • Аналитика нового поколения (80)
      • Противодействие финансовым преступлениям (4)
      • Решение в области Big Data (41)
      • Сustomer Experience (56)
    • Технологии (278)
      • Big Data (52)
      • NiceActimize (4)
      • Бизнес-аналитика (10)
      • Защита данных (15)
      • Интеграция данных (54)
      • Качество данных (21)
      • Система управления знаниями (54)
      • Технологии Data Governance (30)
      • Управление ИТ (38)
      • Управление мастер-данными (26)
  • Книги (10)
  • Новости компании (527)
    • Блог компании DIS Group (151)
    • Мероприятия (100)
      • Вебинары в записи (41)
    • Новости DIS Group (229)
    • СМИ о нас (37)
  • Опросы (6)
  • Ответы эксперта (21)
Модуль изображения

Мы упрощаем работу с данными и информацией, предоставляя новые возможности для роста бизнеса.
Email: info@dis-group.ru
Телефон: +7 495 645-0201, факс +7 495 645-0188
125284, Москва, Ленинградский проспект 31А, стр1, 6 этаж, БЦ «МонАрх»

Решения
Data Governance
Аналитика нового поколения
E-commerce и омниканальность
Сustomer Experience
Решение в области Big Data
Противодействие финансовым преступлениям
Мы в соцсетях
  • Facebook
  • LInkedIn
  • Youtube
Подписаться на новости

Будьте в курсе последних тенденций вместе с нами.

  • Новости рынка
Этот веб-сайт использует файлы cookie для улучшения обслуживания. Подробнее см. в Политике конфиденциальности DIS Group. Принять
Privacy & Cookies Policy

Privacy Overview

Этот веб-сайт использует куки для улучшения вашей навигации по сайту. Из этих файлов cookie файлы, которые классифицируются по мере необходимости, хранятся в вашем браузере, поскольку они необходимы для работы основных функций веб-сайта. Мы также используем сторонние файлы cookie, которые помогают нам анализировать и понимать, как вы используете этот веб-сайт. Эти куки будут храниться в вашем браузере только с вашего согласия. У вас также есть возможность отказаться от этих файлов cookie. Но отказ от некоторых из этих файлов cookie может повлиять на ваш опыт просмотра.
Privacy Overview

Этот веб-сайт использует куки для улучшения вашей навигации по сайту. Из этих файлов cookie файлы, которые классифицируются по мере необходимости, хранятся в вашем браузере, поскольку они необходимы для работы основных функций веб-сайта. Мы также используем сторонние файлы cookie, которые помогают нам анализировать и понимать, как вы используете этот веб-сайт. Эти куки будут храниться в вашем браузере только с вашего согласия. У вас также есть возможность отказаться от этих файлов cookie. Но отказ от некоторых из этих файлов cookie может повлиять на ваш опыт просмотра.

Necessary Always Enabled

Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.

Non-necessary

Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.