5 store datavisualiseringsfeil som enkelt kan unngås

Vår partner Qlik deler fem store datavisualiseringsfeil som du bør unngå. Unngå disse feilene og sørg for at dataanalysen og rapporteringsarbeidet ditt har den ønskede effekten.

Datavisualisering er ofte den siste hindringen for å gjøre om data til innsikt og sikre at innsikten er forståelig for målgruppen, slik at de kan ta bedre informerte beslutninger og sette i gang nødvendige tiltak.

Utallige timer med datautforskning og analyse kan gå til spille hvis du faller ved det siste hinderet, og ikke kommuniserer funnene dine effektivt.

Dessverre er datavisualiseringsfeil svært vanlige. Å finne de beste måtene å visualisere data på blir ofte betraktet som noe man legger på til slutt i stedet for en kritisk del av prosessen. Dårlig datavisualisering kan føre til forvirrende meldinger og til slutt, dårlig utførte og ineffektive beslutninger.

Nedenfor finner du fem feil vi ofte ser i datavisualiseringsarbeidet.

 

1. Vi starter uten en klar strategi

Som med alle aspekter av analysen, er det viktig å ha en klar strategi og et mål for å planlegge hvordan du skal bruke visualiseringer.

Med en visualisering vil målet generelt være å formidle den innsikten som er oppnådd gjennom datautforsking og analyse tilpasset de riktige menneskene, på rett sted, til rett tid – bruke det og gjøre en forskjell.

Denne strategiutformingen bør finne sted i begynnelsen, som det første trinnet i å sette sammen en plan for datastyrt transformasjon. Akkurat som du er klar over hva målene med datainnsamling og analyse er (hva vil du finne ut?) begynner du å tenke på formater og metoder som vil være mest effektive å presentere det på, visuelt.

 

2. Datavisualiseringen din forteller ikke en klar historie

Datafortelling er viktig for å formidle meldingen og meningen over til mottakeren. Som alle historier, vil en datahistorie ha en begynnelse, en midtdel og en slutt. Og som i mange historier, vil det ikke nødvendigvis komme i den rekkefølgen!

Ved datafortellinger er det faktisk ofte best å starte med slutten og de viktigste funnene. Dette fordi, i motsetning til i en film eller romanhistorie, er vi ikke bekymret for å gi bort slutten. En datastyrt historie (spesielt i en bedrift) bør bli fortalt mer som en avishistorie – rope ut dine viktigste funn i en overskrift på toppen, og deretter støtte opp med bevis som leseren blir trukket inn i.

Som i en roman-, film- eller avishistorie, hvis du ikke bygger strukturen rundt måten den blir fortalt på, vil publikum bli forvirret, usikker på hva (hvis noe) de skulle tenke, og muligens sitte igjen med “feil ” inntrykk og forslag basert på feiltolkning av historien din.

Uansett i hvilken retning du forteller historien din, er det viktig å bygge en solid fortelling og at intuitive, relaterte fakta bør følge hverandre og tilpasses publikum langs veiene mellom bevis og konklusjoner.

 

3. Datavisualiseringen forteller for mange historier

Det kan være veldig enkelt å overdrive mengden informasjon du kan legge inn i grafer, infographics eller dashboards. Det er viktig å identifisere nøkkelbudskapene i et datasett og presentere dem på en måte som ikke er rotete og fremmed med unødvendige detaljer.

Mens publikum kan motiveres av å holde rede på komplekse og sammenflettede plot-linjer i TV-programmer som Game of Thrones, er det annerledes når det gjelder å få presentert forretningsdata. Her er det langt bedre å holde fast i et mindre antall avgjørende budskap. Hvis noen datapunkter, observasjoner eller setninger ikke sammenfaller med det du ønsker å fortelle – dropp dem.

Altfor mye grafikk og visualiseringer dekker øyet og hjernen, og vil glemmes raskere enn et enkelt og kortfattet poeng, støttet av relevante og oppdaterte fakta og statistikker.

 

4. Ikke tilpass visualiseringen til publikum

Data forteller ofte forskjellige historier til forskjellige målgrupper. En del av ferdigheten med å bygge en fortelling med data er å forstå hvordan den vil bli brukt og tolket av ulike målgrupper. Mens en detaljert sammenstilling av ulike maskiner og deres optimale driftsforhold vil være verdifullt for en ingeniør, trenger en leder en mer kortfattet, men bredere oversikt over situasjonen. Ikke om og når en enkelt maskin kan bryte ned, men heller hvordan selskapets maskiner fungerer som helhet, og om de hjelper eller hindrer selskapet å nå sine mål.

I begge tilfeller er informasjonen som hvert medlem av organisasjonen trenger sannsynligvis fra samme datasett, men må presenteres på ulike måter for å dekke behovene til hvert sitt publikum.

 

5. Dataene dine er ikke tilpasset den virkelige verden

Vanligvis bør historien dataene dine forteller, hva de abstrakte grafene og statistikkene betyr, illustrere virkeligheten. Dette betyr at dataene dine må være tilpasset virkelighetenes virkninger – hvilken forskjell vil dataene gjøre for kundene, teamet ditt, eller personen du presenterer den til?

Det er veldig bra å vite at omarbeiding av et utstillingsvindu eller en formulering av en personlig kunderelatert e-post vil øke besøkstallene på forretningsstedet med et visst beløp. Men hva har det å si for bunnlinjen? Hvordan vil dette virkelig hjelpe deg med å nå dine mål eller drive en positiv og bærekraftig endring?

Hvis ansatte har mål de skal nå, og poenget med et datastyrt initiativ er å øke frekvensen på hvorvidt disse målene nåes eller ikke, bør visualiseringene inneholde virkelige konsekvenser av dette. Dette kan være mer fornøyde kunder, lavere kundeflukt eller fremgang mot incentiver som bonuser. Hvis visualiseringen din er utformet for å vise ledere mulighetene som kan realiseres ved å ta ulike veivalg, bør du tydelig vise effekten på beregninger som fortjeneste, omsetning og personalavgang.

Å unngå disse datavisualiseringsfeilene vil være et stort skritt mot mer effektiv bruk av data, klarere innsikt og datadrevne beslutningsprosesser som bidrar til forretningsutvikling og bedre økonomiske resultater.

 

Nysgjerrig på å vite mer om datavisualisering?

Bli med på vårt gratis seminar Datavisualisering 2018 i Oslo.

Meld deg på Datavisualisering 2018

Line Sulejewski jobber som markeds- og kommunikasjonssjef i Visma Consulting. Line er ansvarlig for markedsføring, PR og sosiale medier, samt intern og ekstern informasjon i divisjonen. Line startet i Visma i januar 2014 og har tidligere jobbet som leder for kunde og forretningsutvikling i Gjensidige og som markedsansvarlig i SAP Norge.
Connect with Line: