Kuidas luua tõhusat ja kasutajasõbralikku Power BI aruannet?

Sisukas Power BI aruanne algab eesmärkide selgest määratlemisest ja kasutajate vajaduste mõistmisest. Kui need on kaardistatud, tuleb järgmiseks selgitada, kus asuvad andmed ja kas need vajavad korrastamist.
Hea raport tugineb andmetele ja loogikale, mis need tervikuks seob. Kuigi visuaalid on olulised, peaks nende loomine jääma protsessi hilisemasse etappi. Esmalt tuleb selgelt defineerida, millist äriprobleemi me analüütika abil lahendada soovime.

Oluline on osata oma soove piirata. Esmapilgul võib tunduda, et kõik andmed peaksid olema kättesaadavad korraga – finantsid, müügitulemused, turundusstatistika jne. Selline lähenemine võib tekitada segadust ja tunda hirmutavana. Alusta väikeste sammudega, lisades ajapikku uusi andmeid ja täiendades aruandeid. Just niimoodi saad parema arusaama ärianalüütika võimalustest. Samuti on kasulik teha koostööd usaldusväärse partneriga, kes aitab vältida võimalikke takistusi.
Kuid kui probleem on püstitatud ja sisetunne ütleb selge sõnaga, et siin ei aita ükski püssi- ega ussirohi ja tuleb hakata ärianalüütikat kasutama, siis toome välja kolm peamist viga, mida Power BI aruandeid luues vältida.

Kolm viga, mida vältida aruannete loomisel

1. Aruanne jääb kasutajatele arusaamatuks

Hea aruande kujundus teeb andmete analüüsimise kiiremaks ja lihtsamaks. Tihti vastutavad aruannete loomise eest inimesed, kellel on tugev analüütiline taust. Kuid kui oled harjunud andmeid väga detailse pilguga vaatama, võib tekkida oht, et lõppkasutaja jaoks on raport liiga keeruline. Seetõttu on oluline läheneda Power BI aruande kujundusele oma kasutaja vaatenurgast.

Enne iga aruande kujundamist küsige endalt:

• kes on kasutaja ja millist infot ta vajab;
• millised andmed on talle tõesti olulised;
• kas mõned andmed võivad pigem segadust tekitada;
• millised visuaalid aitavad andmetest paremini aru saada;
• kas kasutaja saab aruannet kasutada oma praeguste teadmistega;
• kas aruande paigutus ja navigatsioon on loogilised ja intuitiivsed?

Tulemuslik ärianalüütika peaks tegema andmete mõistmise lihtsaks, mitte lisama tööle lisakoormust. Sageli tehakse viga, kui Power BI-s luuakse lihtsalt Exceli-laadseid tabeleid. Kasuta selle asemel andmete visualiseerimise võimalusi, mis muudavad aruande hoomatavamaks ja kasutajasõbralikumaks.

2. Kujundus loeb rohkem kui sa arvata oskad 

Kujundus ei ole pelgalt viimane etapp, vaid oluline osa aruande efektiivsusest. Siin kehtib sarnane lähenemine veebilehtedega, kus uuringud on näidanud, et kasutajal kulub umbes 50 millisekundit, et otsustada, kas ta jääb veebisaidile või mitte. 

Peamised vead kujunduses:

• halb loetavus (valed fontide valikud);
• liigne visuaalne müra (liiga palju graafikuid ühel lehel);
• halb värvikontrast;
• üledisainimine, mis segab kasutajakogemust.

Kui aruandes on palju andmeid, grupeeri need ja loo vajadusel eraldi vaated. Kasuta värve tähenduslikult – roheline peaks näitama positiivseid tulemusi ja punane negatiivseid. Lisaks on oluline jälgida, et aruande kujundus vastaks ettevõtte brändingule, eriti kui aruandeid jagatakse klientide või partneritega.

3. Andmete rikastamine

Teinekord tehakse algust sellega, et tuuakse üle juba mõni olemasolev raport täpselt samal kujul, nagu teda siiani on kasutatud. See ei ole oma olemuselt üldse vale, sest tihtipeale annab ärianalüütika meile võimaluse neid samu raporteid kiiremini kättesaadavaks teha. Ei ole enam vajadust korjata andmeid mitmest erinevast allikast ja neid siis käsitsi kokku koondama hakata. Automatiseerimine annab selle võimaluse, et igal vajalikul ajahetkel on meil käepärast just kõige värskemad andmed.

Samas tasub mõelda sellele, et kuidas anda kasutajatele võimalus läbi andmearhitektuuri uurida andmeid erinevate nurkade alt. Näiteks võtame kvartaalse müügiraporti, mis kindlasti annab meile hea ülevaate sellest, kuidas ettevõttel läheb ja kuidas müügitulemused ajas jooksvalt muutuvad.  

Siin tuleb mängu võimalus hakata aruannet ennast põhjalikumalt lahkama ja rikastada oma aruannet võimalusega näha andmeid tootegrupi või tegevusala põhiselt. Ehk me saame võimaluse ka piiluda rohkem põhiandmete taha (Drill-through funktsioonid ja hierarhilised filtrid võimaldavad kasutajatel uurida andmeid erinevatest vaatenurkadest.). Muidugi võib nii tekkida oht, et soovime liiga palju andmeid sisse tuua ja see omakorda võib isegi hakata rakenduse enda kasutamise kiirust mõjutama.

Seepärast on oluline küsida endalt:

• kas kõik andmed on vajalikud;
• kas meil on tänases otsustusprotsessis vaja näha andmeid aastast 2002;
• kas võiksime keskenduda rohkem kasumi- ja kahjumitootvatele tootegruppidele?

Tasakaalu leidmine detailide ja ülevaatlikkuse vahel on kriitilise tähtsusega, et raportid ei muutuks liiga keerukaks ega aeglaseks.

Mida võtta sellest loost kaasa?

Hea Power BI raport ei valmi ühe ööga. See on pikk protsess, kus oluline roll on kasutajate vajaduste mõistmisel, selgel kujundusel ja strateegilisel andmete kasutamisel. Kui suudate eelpool mainitud kolme viga vältida, saab ärianalüütika väärtus aidata ettevõttel tõhusamalt otsuseid teha ja aega säästa. Võta siit loost kaasa järgmised kolm mõtet:

• Kasuta kasutajakeskset lähenemist – aruanne peab olema selge ja lihtsasti mõistetav. 
• Hoia kujundus loogilisena – selge visuaalne hierarhia aitab kiiremini infot tõlgendada. 
• Rikasta ja filtreeri andmeid – väldi liigset infot, kuid paku võimalust andmeid süvitsi analüüsida. 

Kui tunned, et vajad abi oma aruannete optimeerimisel, võib olla aeg kaaluda koostööd ekspertidega, kes aitavad su andmetest maksimaalse kasu välja tuua.

Liitu uudiskirjaga