7-8 dəq. oxuma vaxtı
Şirkətlər hər gün böyük həcmdə məlumat toplayır. Amma əsas sual budur. Bu məlumatların hamısı faydalı qərarlara çevrilirmi? Təəssüf ki, əksər hallarda cavab ürəkaçan olmur. Data Analitikada sadəcə rəqəmləri toplamaq kifayət etmir, onları anlaşıqlı və məqsədyönlü şəkildə təqdim etmək də lazımdır. Burada isə Data Analitika və düzgün hazırlanmış dashboard anlayışı ön plana çıxır.
Dashboard yalnız rəngli qrafiklərdən ibarət bir vizual panel deyil. Yaxşı hazırlanmış dashboard təhlil nəticələrini sadə, aydın və anlaşılan formaya salaraq, hər kəs üçün effektiv edir.
Dashboard nədir?
Dashboard (məlumat tablosu) müxtəlif, lakin əlaqəli məlumat toplusunu qrafiklər, diaqramlar, xəritələr və cədvəllər şəklində vahid, real-zamanlı və interaktiv bir məkanda təqdim edən vizual vasitədir. Məqsəd, mürəkkəb məlumatları sadələşdirərək, texniki analitiklərdən tutmuş qeyri-texniki biznes istifadəçilərinə qədər trendləri, anomaliyaları (outliers) və əlaqələri başa düşməsini təmin etməkdir.
Data Analitikada dashboard-un rolu
Data Analitikada dashboard məlumatın vizual təqdimatı üçün ən effektiv alətlərdən biridir. O, rəhbərlərə və komandalara:
• Hədəflərdən kənara çıxmağı görməyə,
• Trendləri izləməyə,
• Müqayisələr aparmağa,
• Düzgün və sürətli qərarlar verməyə şərait yaradır.
Misal olaraq, Tableau, Power BI, Qlik kimi aparıcı vizualizasiya alətlərini təmin edən şirkətlərin fikrincə, dashboardlar məlumatları daha əlçatan və başa düşülən etməklə, bizneslərə məlumatlara əsaslanan qərarlar qəbul etməkdə kömək edən güclü bir vasitədir.
Düzgün metriklərin seçilməsi
Data Analitikada dashboard-un dəyəri onun dizaynından çox, doğru metriklərin seçilməsindən başlayır. Burada BMT-nin 2011-ci ildə təqdim etdiyi “Metriklər Davamlılığı” (Input → Activity → Output → Outcome → Impact) yanaşması xüsusilə seçilir.
Məsələn, bank sektorunda:
• Input: müştəri sayı, idarə olunan aktivlərin həcmi (AUM), müştəri menecerlərinin sayı.
• Activity: görüşlərin sayı, kampaniya təkliflərinin həcmi.
• Output: satış həcmi, cross-sale göstəriciləri.
• Outcome: gəlir artımı, aktivlərin böyüməsi.
• Impact: bazar payı, müştəri məmnuniyyəti.
Eyni yanaşmanı təşkilatın Təlim və İnkişaf (L&D) funksiyasında da tətbiq etmək mümkündür. Burada input metrikləri kursların sayı və büdcə, outcome metrikləri isə işçilərin performans artımı və bacarıq boşluqlarının azalması ola bilər.
Bəs Bahalı Oyuncaq Riski Haradan Yaranır?
Data Analitikada dashboardun “bahalı oyuncaq”a çevrilməsi riski onun özündən deyil, səhv tətbiqindən qaynaqlanır. Bu risklər, xüsusilə bahalı Biznes Zəka (BI) alətlərinə (Tableau, Power BI Premium) böyük sərmayə qoyularkən yaranır.
1. Məqsədsiz Dizayn və məlumat çoxluğu
Əgər dashboard konkret suallara cavab vermirsə və ya bir hədəf auditoriyası yoxdursa, o, tez bir zamanda yararsız hala gəlir. Həddən artıq çox, lakin əlaqəsiz KPI-ların bir yerə yığılması dashboardu məlumat zibilxanasına çevirir.
2. Yüksək xərc və mürəkkəblik
Aparıcı BI alətləri adətən istifadəçi lisenziyasına, server xərclərinə və texniki dəstəyə görə yüksək qiymətləndirilir. Əgər bir şirkət bu xərcləri çəkir, lakin data analitikada dashboardlardan yalnız standart vizuallaşdırmalar üçün istifadə edirsə, bahalı oyuncaq statusu qazanır. Bunun yerinə onlar az xərcli və ya pulsuz alətlərdən(məsələn, Looker Studio, Tableau Public) istifadə edərək də standart nəticə əldə edə bilərlə. BI alətlərinin mürəkkəbliyi (xüsusən də Power BI-da DAX dili kimi), onları qurub saxlamaq üçün ekspertiza tələb edir. Kiçik komandalar üçün bu, əlavə yük deməkdir.
3. Kirli Məlumatlar
Hər dashboardun əsas qızıl qaydası: Kirli Məlumat = Kirli Dashboard. Nə qədər parlaq və bahalı bir alət istifadə olunsa da, əgər məlumat mənbələri düzgün təmizlənməyibsə və ya səhvdirsə, dashboard səhv qərarlara səbəb olur. Bu halda dashboard faydalı vasitə yox, sadəcə, səhvi vizuallaşdıran bahalı bir proqrama çevrilir.
Dashboard dizayn prinsipləri
Düzgün metriklər seçildikdən sonra növbəti addım vizual dizayndır. Burada bir neçə əsas prinsip mövcuddur:
1. “F” forması ilə düzülüş
İnsan gözü səhifəni oxuyarkən yuxarı sol küncdən başlayır və sağa doğru baxır, sonra aşağı enərək yenə soldan sağa baxır. Bu oxu vərdişi dashboard-da da nəzərə alınmalı, ən vacib məlumatlar məhz bu trayektoriyaya uyğun yerləşdirilməlidir.
2. Doğru vizual lüğətdən istifadə
Hər metrik üçün uyğun qrafik seçilməlidir. Məsələn, məqsəd hədəfdən kənara çıxmaları göstərməkdirsə, dairəvi diaqram (pie chart) heç vaxt düzgün seçim deyil.
3. Ardıcılıq və sadəlik
Eyni rəng dashboard-un bütün qrafiklərində eyni məna daşımalıdır. Əks halda, izləyici çaşqınlıq yaşaya bilər.
4. Müqayisə olunan məlumatların yanaşı yerləşdirilməsi
İki məhsul və ya şöbə üzrə göstəriciləri müqayisə etmək istəyirsinizsə, bu qrafikləri üstdən-aşağı deyil, yanaşı yerləşdirmək daha effektivdir.
Bu prinsiplər sayəsində dashboard sadəcə gözəl görünüşlü deyil, həm də funksional olur. Data Analitika nəticələrinin dəyərə çevrilməsi üçün düzgün hazırlanması vacibdir. Yaxşı dashboard məlumatı dəyərə, rəqəmləri isə qərara çevirən alətdir.
6-7 dəq. oxuma vaxtı
