Книга: Аналитическая культура

Основные выводы

Основные выводы

Мы провели лишь поверхностный обзор сторителлинга и визуализации данных. И вновь я рекомендую обратиться к экспертам. Моя цель была лишь в том, чтобы убедить вас в важности этих вопросов для компании с управлением на основе данных. Проведение аналитической работы и формирование выводов на ее основе — огромный труд. К сожалению, слишком часто кустарно подготовленные презентации не оставляют интересным и важным историям ни малейшего шанса. Навыками визуализации и презентации данных в состоянии овладеть любой, и это станет по-настоящему ценной инвестицией в развитие аналитического направления в компании.

В 1657 году известный французский математик и физик Блез Паскаль в своем сборнике «Письма к провинциалу»[127] отмечал: «Я написал несколько длиннее обычного, потому что у меня не было времени сделать это короче». Его идея, без сомнения, состояла в том, что требуется потратить время и приложить усилия, чтобы отредактировать написанное, выделить основную мысль, убрать все лишнее и оставить только суть. То же самое верно в отношении визуализации данных и сторителлинга.

Стефани Эвергрин выделяет следующие цели презентации данных:

• убедить других;

• оформить мысль;

• стимулировать действие.

Для достижения любой из этих целей необходимо избавиться от всего «графического мусора» и показать пользователю, на чем ему следует сфокусировать внимание. При этом вы не должны заставлять его думать. Важно, что это не означает чрезмерного упрощения содержания.

Во-первых, начните с четкого понимания вопроса, на который вы пытаетесь ответить, а также с четко сформулированных ожиданий аудитории.

Во-вторых, тщательно подойдите к выбору средств презентации, чтобы они отвечали характеру данных и максимально эффективно могли донести ее посыл.

В-третьих, выделите одно основное сообщение для каждого визуального средства, таблицы или слайда. Предлагайте слушателям информацию по кусочкам, которые они в состоянии «проглотить». Когда де Куббер переделывал слайды программы PRISM, он поместил хронологическую последовательность присоединения разных компаний к программе на одном слайде, а информацию о стоимости программы, которая составила 20 млн долл., — на другом. Таким образом, оба этих информационных блока легко усваиваются. Мне часто приходится сталкиваться с огромными таблицами, содержащими финансовые данные. Обычно они буквально ими набиты: набор финансовых показателей по каждому месяцу за последний год с фактическими параметрами и бюджетами, сравнением месяц к месяцу и год к году и так далее. К сожалению, множество историй, которые могут рассказать эти данные, буквально погребены под грузом самих данных. Возможно, пара ячеек каким-то образом выделены, но приходится просмотреть океан информации, прежде чем добраться до заголовков рядов и столбцов, чтобы получить контекст. Я рекомендовал бы, чтобы аналитик определил историю, которую он хочет донести до остальных, и вынес самую важную информацию — «лакомые кусочки» — на отдельные слайды. Уберите всю «воду» и оставьте только ключевую информацию и ее интерпретацию. Пусть слушатели презентации испытают информационные ощущения, сравнимые с гастрономическим удовольствием от еды из мишленовского ресторана.

В-четвертых, добавьте полезные указатели, такие как название слайда, названия осей, используйте выделение цветом (см. контрольный список, приведенный ранее) для обеспечения нужного контекста. Затем отформатируйте эти указатели так, чтобы они легко воспринимались. Например, не заставляйте зрителей презентации сворачивать шеи, чтобы прочитать вертикально размещенный текст, или напрягать зрение в попытках разглядеть мелкий шрифт.

В-пятых, исключите любые умственные упражнения или вычисления, которые должен произвести слушатель презентации, чтобы связать разрозненные выводы или получить скрытое в данных послание. Один из примеров — неудобное размещение легенды на столбиковой диаграмме, в результате чего слушатель презентации вынужден, как выразилась Стефани Эвергрин, заниматься «ментальной гимнастикой», чтобы соотнести названия, а следовательно, и смысл столбцов, с их значениями. Еще один пример — сравнение столбцов, на этот раз от Стивена Фью, которое он называет анализом отклонения. Представьте столбиковую диаграмму, которая отображает реальные показатели и запланированные для ряда подразделений компании. Если цель в том, чтобы показать дельту между каждой парой значений, то фактически вы предлагаете слушателям презентации самостоятельно вычислить эту разницу. Подход, который позволит быстрее и легче воспринять эту информацию, заключается в том, чтобы провести все вычисления и представить уже определенные дельты, а не первоначальные пары столбцов. Сконцентрируйтесь на том, что вы хотите показать, что вы хотите, чтобы пользователи вынесли после этой презентации, а затем поставьте себя на их место: что им нужно сделать, чтобы получить это сообщение? Исключите любые задачи, требующие усилий с их стороны.

Если вы выполните все это — проведете зрителя/читателя через один или несколько простых информационных блоков и выводов, — получится более простая и убедительная презентация, способная донести ваше основное сообщение эффективно и без искажения смысла.

Это была заключительная глава из трех, посвященных показателям, типам анализа и презентации результатов, которые составляют суть работы аналитика. В следующей главе мы обсудим важный аспект корпоративной культуры компании с управлением на основе данных — тестирование. То есть мы сосредоточимся на развитии корпоративной культуры под девизом «Докажи это!», в которой идеи тестируются в реальных обстоятельствах на реальных клиентах, и это обеспечивает самые прямые доказательства влияния предложенного изменения или новой характеристики продукта.

Оглавление книги