Fiecare utilizator caută ceva anume într-un grafic, însă de cele mai multe ori primește un produs identic indiferent de nevoile și nivelul lui de experiență în utilizarea comunicării cu date. Cum putem înțelege mai bine nevoile fiecăruia și proiecta vizualizări de date mai utile?

Până nu demult, limitările instrumentelor justificau în mare măsură o abordare „one size fits all”, însă uneltele au devenit din ce în ce mai simplu de utilizat, reducând astfel considerabil timpul și costurile realizării vizualizărilor de date personalizate pentru diverse audiențe. 

Ideal ar fi să creăm câte o soluție pentru nevoile fiecărei categorii de utilizatori, dar fară ca mentenanța tuturor acestor implementării să ne consume timp ulterior. Acest lucru însă este imposibil. O abordare mult mai pragmatică este să identificăm cele mai importante nevoi și similarități dintr-un grup mai mare de utilizatori și să construim vizualizarea pentru a răspunde nevoilor acestora, păstrând un raport echilibrat între utilitate și resurse alocate.

Pentru a putea să facem aceste clasificări trebuie mai întâi să înțelegem care sunt tipologiile de utilizatori cărora ne adresăm.

Implementatorul

După ce datele au fost analizate și au fost stabiliți indicatorii de performanță și strategiile, implementatorul trece la punerea acestora în practică. Unii dintre ei pot face ușor distincția dintre valorile mediane și medii, sau pot citi un scatterplot, însă acest lucru nu ar trebuii să fie important pentru ca aceștia să își facă meseria.

O vizualizare de date eficientă pentru acest grup de utilizatori este axată pe stimularea unor acțiuni și pe date ce ajută la înțelegerea de ansamblu a contextului. Ei nu au timp să analizeze ipoteze și să pună întrebări alternative deoarece acțiunea este principalul lor motor. Orice informație trebuie să răspundă rapid la întrebări referitoare la cine, când și unde trebuie să realizeze o anumită acțiune pentru a definitiva cu succes procesul. O vizualizare de date plină de informații de context redundante sau cu multiple niveluri de informație printre care acesta trebuie să navigheze pentru a identifica răspunsuri nu îi va entuziasma prea mult.

Vizualizările de date pentru implementatori pot să fie cuprinse în două categorii: acelea care îi ajută să facă ceea ce fac în prezent mai bine și cele care îi ajută să decidă ce trebuie să facă mai departe.

Primele trebuie înțelese dintr-o singură privire. Ele trebuie să alerteze utilizatorul atunci când trebuie să facă ajustări. Graficele cele mai eficiente sunt cele care pun în evidență un singur număr și indică rapid punctele care necesită ajustări.

Analistul

Se simte cel mai în largul lui în fața tabelelor pline de numere. El este de multe ori foarte sceptic, refuzând orice concluzie în lipsa unei posibilități de a verifica datele care au condus la aceasta. Spre deosebire de implementatori, analiștilor le pasă foarte mult de ipoteze și întrebări alternative.

Pentru ei, o vizualizare de date bună le oferă întotdeauna posibilitatea de a explora datele în detaliu și de a descoperi noi tipare. Ea nu este niciodată construită în jurul unei povești prestabilitate, analistul fiind cel care are rolul de a o structura pe baza unor date cât mai detaliate. De aceea, de multe ori este suficient să le oferi datele brute. Asta nu înseamnă că vizualizările nu pot juca un rol important în activitatea acestora. Ele îi pot conduce mai rapid către scenarii alternative.

Oferă-le grafice exploratorii: scatterplot-uri, histograme și boxploturi. Adaugă multiple variante de filtrare și recombinare a datelor. Doar așa le vei câștiga interesul.

Decidentul

S-ar putea să nu știe cum să navigheze într-o bază de date, însă grație experienței și cunoașterii contextului, va știi ce să facă cu un raport de analiză bine structurat. Dacă analistul are rolul de a descoperii tipare și construii povești cu ajutorul datelor, decidentul are ultimul cuvânt atunci când vine vorba de prioritizarea acțiunilor unei organizații. Pentru a ajunge la concluzii și implicit la acțiuni, el nu trebuie să se piardă prea mult în detalii, însă trebuie să i se ofere posibilitatea de a pune întrebări suplimentare. Când vine vorba de vizualizări de date, decidentul are nevoie de grafice care ilustrează prediciții asupra viitorului, fără a igonra unelte de monitorizare a procesului de implementare din prezent.

Vizualizările trebuie să servească unui scop precis și să aibă o structură narativă bine pusă la punct pornind de la o întrebare/ipoteză foarte specifică care apoi să conducă la un set de analize și indicatori care să confirme sau nu ipoteza inițială. Spre deosebire de vizualizările de date interactive, care permit utilizatorilor să își tragă propriile concluzii, aici trebuie să urmărim construirea unui fir narativ fără prea multe ambiguități. 

O soluție ideală pentru un astfel de utilizator ar fi un dashboard interactiv care să conțină unelte de monitorizare pentru cele mai importante KPI-uri. Dashboard-ul trebuie să atragă atenția rapid asupra variațiilor de la standard și să îl ghideze pe decident spre concluzii.

Autodidactul

Autodidactul nu are o problemă specifică de rezolvat. Este curios și ocazional decide să exploreze în detaliu un subiect. O pagină plină de text reprezintă o variantă uzuală de a acumula informație, dar o pagină plină de text și grafice poate reprezenta o alternativă mult mai plăcută. Ținând cont de cunoașterea militată a acelui subiect și timpul redus pe care îl are la dispoziție, vizualizările de date îl pot ajut să descopere mai rapid conexiuni surprinzătoare. Dintre toate tipurile de utilizatori, autodidactul este cel mai atras de formatul narativ. Multe dintre marile publicații de jurnalism au înțeles foarte bine acest tip de utilizator și creează conținut care combină excelent grafica și textul pentru a-l atrage.

Vizitatorul de muzee

Vrea să învețe lucruri noi, dar mai mult decât atât, își dorește să fie inspirat de măiestria cu care informația este comunicată. El înțelege că natura utilitară a datelor nu înseamnă automat că acestea trebuie să fie și plicticoase.

De multe ori, vizualizările create pentru această categorie de utilizatori joacă un rol foarte important în dezvoltarea de noi tipuri de reprezentări grafice de date. În proiectele care îl vizează, informația conținută este la fel de importantă ca vocabularul artistic cu care aceasta este reprezentată.

Chiar dacă măiestria designerului joacă un rol foarte important, asta nu înseamnă că aceste proiecte sunt lipsite de complexitate sau de profunzime analitică. Un creator de astfel de experiențe grafice poate ordona o poveste complexă în moduri în care aceasta devine frumoasă și accesibilă.

Înțelegerea audienței reprezintă fundamentul pe care trebuie să construim orice vizualizare de date de succes!