Vizualizacija poslovnih podataka i izveštaja

Engleski lekar John Snow mislio je drugačije. Koristeći vizuelizaciju podataka s terena, pokazao je da se kolera prenosi putem zaražene vode. Ucrtao je na mapi lokacije slučajeva izbijanja i utvrdio da je većina tačaka grupisana oko lokalne javne česme u jednom londonskom kvartu. Ova vizuelizacija istorijski je uticala na razvoj higijene javnog zdravlja i smatra se bitnim događajem u uspostavljanju epidemiologije kao naučne discipline.

Zašto vizuelizacije

Ovaj primer ilustruje prednost vizuelnog prikaza podataka naspram, recimo, prostog tekstualnog opisa ili tabele ispunjene brojkama (obe stvari koje je John svakako imao). Na kraju krajeva, ljudi su dominantno vizuelna bića, malo ko od nas je sposoban da u nizovima redova i kolona (o bazama podataka da ne govorimo) uoči veze i svojstva koja postoje, no stvari postaju dosta lakše kada se doslovno nacrtaju.

Dobra vizuelizacija pomaže razumevanju podataka jer se oslanja na našu vizuelnu senzitivnost na oblike, sposobnost uočavanja odnosa, kao i identifikovanja razlika u podacima koji su grafički prikazani. Jednostavno rečeno, vizuelizacija pruža mogućnost da dođemo do smisla koji se krije u podacima.

Do tog smisla John je svakako došao i ono što je postigao svojim radom jeste želja svakoga ko se ikada upustio u vizuelizaciju podataka, a to su novi uvidi koji postaju očigledni kada grafički prikažemo prikupljene informacije. On se nije zadržao na tome, već je iskoristio i drugu bitnu mogućnost, a to je korišćenje vizuelizacije kao komunikacionog sredstva prenosa određene poruke, stava ili pak poslovne odluke.

U kontekstu podataka nastalih u poslovnim procesima, nije teško sagledati primene samo ove dve mogućnosti, ali tu se lista ne završava. Vizuelizacije podataka možemo koristiti prilikom promene ili kreiranja novih poslovnih procesa, kao i monitoringa postojećih. Uočavanje trendova putem vizuelizacija, zajedno sa predviđanjem događaja pre nego što se pojave u narednom mesečnom izveštaju, moćan su alat koji nas stavlja u poziciju da pripremimo dobar odgovor i donesemo ispravnu poslovnu odluku. Na kraju, što je najčešći slučaj u poslovnom svetu, vizuelizacije se koriste za prezentaciju već poznatih rezultata u vidu poslovnih izveštaja.

Kako

Da bismo uživali mogućnosti koje vizuelizacije zasnovane na podacima pružaju, potrebno je proći kroz isti proces kao naš junak s početka teksta.

Prvi korak jeste postavljanje cilja: šta želimo da saznamo, koje probleme treba da rešimo? Naravno, legitiman pristup jeste i da preskočimo ovaj korak i da se bacimo na vizuelizaciju koristeći probnu verziju alata koji se prvi pojavio u Google pretrazi, a mala pomoć sledi u nastavku teksta. No, ubrzo ćemo se naći u neizbežnoj fazi izrade svake vizuelizacije, a to je čišćenje podataka. Sve one pojedinačne greške prilikom slobodnog unosa podataka, prekucavanja (druga reč za digitalizaciju) ili sistemske greške koje možda imamo, na vizuelnom prikazu biće jasno uočljive. Srećom, postoje alati koji nam mogu pomoći u tome ili već jesu deo rešenja koje koristimo za vizuelizaciju.

Potom sledi analiza, unos različitih skupova podataka, filtriranje, varijacije, ukratko povratak na prvi korak. Ovde uočavamo odnose koji postoje i tako dolazimo do saznanja o procesima koje nismo imali. Na kraju, imajući u vidu da je suština vizuelizacije mapiranje podataka vizuelnim elementima kao što su dimenzije (veličina), oblik, pozicija i boja, kreiramo finalnu vizuelizaciju.

Alati

Vizuelizacija podataka sada je više od statičnog prikaza definisanog skupa podataka i podrazumeva informacioni sistem povezan sa bazom podataka, koji se odlikuje dinamičkim prikazom, animacijama, interaktivnošću sa dodatnim kontekstualnim informacijama i sl. Na raspolaganju nam je veliki broj alata, tržište je razvijeno i ilustruje priličnu potrebu za sagledanjem podataka u drugačijem svetlu. U tom mnoštvu, ima jednostavnijih alata koji mogu brzo dati vidljive rezultate, kao što su HighCharts, Plotly, Datawrapper Google Chartsi, zatim specifičnih koji su namenjeni posebnim formama podataka, kao što je Gephi za mreže ili CartoDB i Mapbox za prikaz prostornih podataka, do rešenja koja uključuju skup Business intelligence alata.

Pored velikih imena sa svojim rešenjima kao što su Microsoft Power BI, SAP Lumira i IBM Cognos Analytics, postoji niz sjajnih alata sposobnih da se upuste u Big Data vizuelizacije kao što su BIME by Zendex, Qlik, Palantir, TIBCO Spotfire, Sisense i naravno Tableau koji je sada gotovo sinonim za vizuelizaciju podataka.