Все, что нам нужно сделать сейчас, – это обеспечить перевод наших результатов в то, что может быть легко понято заинтересованными сторонами. Здесь мы можем чему-то научиться у наших друзей из мира бизнеса. BI[63] в первую очередь связана с составлением и представлением отчетов, которые помогают улучшить и изменить работу бизнеса. Проведение бизнес-анализа может показаться несложным, учитывая нашу предыдущую главу об анализе данных, но я не знаю ни одного руководителя, который предпочел бы прочитать 50 страниц, вместо того чтобы изучить визуально представленные проблему и пути ее решения. При качественной визуализации дашборды BI привлекут и убедят аудиторию внести предложенные вами изменения.
Здесь мы также должны позаботиться о том, чтобы понять, как работают визуальные эффекты – у них есть свой собственный язык, которым вам необходимо овладеть, иначе ваши презентации могут скорее запутать, чем убедить участников.
Важность визуальности
Вот мысль, которая, как я знаю, расстроит многих аналитиков данных: в некотором смысле ваш проект не касается ни данных, ни визуальных элементов. В конечном счете речь идет о людях. Нас привлекли к решению бизнес-вопроса, который повлияет на заинтересованных лиц, будь то клиенты или руководители. И если наша информация не будет представлена таким образом, чтобы ее поняли люди, которые могут санкционировать изменения, рекомендованные нашими данными, – тогда все наши усилия окажутся потрачены впустую.
Проще говоря, результаты в электронной таблице видны хуже, чем на диаграмме. Но это не значит, что мы должны просто держать наготове набор красок; даже использование такого распространенного средства, как цвет заливки таблиц в Excel, может не сработать.
Я бы сказал, что это одна из причин того, почему многие реализованные проекты в области науки о данных, к сожалению, никуда не приводят: слишком много практиков считают, что данные будут говорить сами за себя. К сожалению, это не так. Нам надо научиться убеждать нашу аудиторию, а визуализация – это канал, по которому непременно должны пройти данные, иначе наши озарения рискуют навеки застрять в чистилище компании.
Всегда ли нужна визуализация?
Некоторые спрашивают меня, должны ли аналитики данных всегда использовать визуальные элементы в своих проектах. Однозначный ответ – нет, не всегда. Нам нужно визуализировать данные, только когда идеи не могут быть эффективно представлены без визуальных эффектов. Но по указанным выше причинам визуальные элементы почти во всех случаях будут полезны для проектов, требующих изучения массивов данных. Вам редко придется работать над тем, чтобы дать только один прямой ответ относительно лишь одного аспекта данных, – в таких случаях визуализация не является строго необходимой.