USD 65.95 ЕВРО 75.15

Аналитический глаз

Аналитика

Аналитический глаз

Инструменты, улучшающие обработку информации зрительным органом человека, помогут раскрыть аналитические способности ваших сотрудников

Все знают, что представление информации в визуальной форме помогает людям лучше ее понять. Обычно хватает нескольких графиков, необходимых для презентации и отчетов о результатах, чтобы понять, что визуализация уже давно прочно стала  частью общей бизнес-культуры.

Довольно грубое объяснение необходимости представления информации в графической форме состоит в том, что визуальная система человека обрабатывает визуальную и текстовую информацию параллельно. Так, набор числовых данных, представленных визуально, помогают мгновенно увидеть тренды и направления. Альтернативный подход: прочитать каждое число одно за другим и попробовать построить мысленную картинку изменений для понимания тренда, но такое мысленное построение ограничено объемом рабочей памяти.

Но покуда в повседневной бизнес жизни используются гистограммы, графики и схемы, весь потенциал визуальной системы не только понимать,но и анализировать информацию, далеко не задействован. Причем – во всех системах, начиная от вездесущих электронных таблиц и заканчивая сложными BI системами, стоимостью миллионы долларов.

Стивен Фью (Stephen Few), основатель и руководитель компании Perceptual Edge, независимый аналитик и консультант, специализирующийся на визуализации данных. Фью считает, что причина пресловутого высокого процента неудачных внедрений BI проектов частично в неспособности вендоров создать свои инструменты, чтобы они соответствовали способам восприятия информации человеком.

«Бизнес аналитика это просто новое название для  работы с данными, — говорит он. – Главное в работе с данными всегда была технология сбора и сортировки данных для  подготовки их к использованию, но очень редко создатели приложений делают еще один шаг, чтобы сделать эти данные понятными людям».

Конечно, самые дорогие BI приложения дают возможность пользователям создавать графики и схемы разного рода и с разными эффектами и визуальными красивостями, которые никому не нужны. Но это – не тоже самое, что создать систему, которая поможет использовать весь потенциал зрительной системы для проведения анализа, который пользователи не могут сделать на основе только математических данных.

Более того, Фью считает, что ненужные декоративные элементы могут дать обратный результат.

«Сейчас все BI вендоры пытаются обогнать друг друга, наполняя свой софт всякими эффектами, при этом они не задаваясь вопросом, а помогут ли эти эффекты добиться нужного результата, — сокрушается Фью. – И в большинстве случаев они не только не помогают, а еще и мешают процессу анализа».

Но есть и такие вендоры, чьи разработки основаны на научных исследованиях, посвященных взаимодействию человека с компьютером  и визуализации данных, и поддерживают визуальную аналитику как раз там, где надо. Два основных примера: Tableau Software и TIBCO Spotfire.

Алгебра графов

В восьмидесятых, работая тогда в малоизвестной компании под названием Pixar, профессор Стэнфордского университета Пэт Ханрахан Pat Hanrahan был главным архитектором системы под названием RenderMan Interface, которая использовала алгебру для описания визуальных объектов в трехмерном пространстве. Пока система становилась главным инструментом Pixar для создания анимационного кино, Ханрахан разрабатывал другую систему, на этот раз для представления данных в графическом виде.

Компания Tableau Software, в которой Ханрахан сегодня работает техническим директором, это вендор, предлагающий приложения для визуализации данных, основанные на собственной разработке. Разработанная Ханраханом алгебра работает как инструмент приложения Tableau, запрашивая данные из приложенной базы. Так что, ядро-концепт визуализации данных, таких как ширина, толщина линий, цвет строки  в графике встроены в операции системы на самом начальном уровне.

По словам доктора Джока Макинлея, директора визуальной аналитики  Tableau Software, который был членом исследовательской группы Xerox PARC в восьмидесятые, где впервые создали термин «визуализация информации» , здесь есть  два эффекта, которые помогают пользователю.

Первый, когда позволяет системе анализировать данные с с целью определения, какая визуализация больше подходит для них. «Мы очень хорошо поработали над созданием установок по умолчанию, — говорит он. – Поэтому чаще всего вы получаете именно тот вид, который рекомендовал бы вам специалист по визуализации данных».

Второй, когда позволяет  пользователю изменять визуализацию, как тому захочется. «Большинство систем визуализации имеют интерфейс, основанный на  шаблонах, для построения этой визуализации, — говорит Макинлей. – То есть, пользователю изначально надо представлять, какое представление он хочет получить. В системе Tableau, вам всего лишь надо знать о данных хоть что-то. А дальше визуальная система позволяет вам  экспериментировать».

По словам Стивена Фью возможность менять визуализацию «на лету» — это ключ к исследованию данных.

«Главная проблема большинства программ в том, чтобы получить другое представление данных нужно потратить много усилий, — говорит он. —  Это такой сложный процесс., что ока вы получали совсем другую картинку, вы забыли, что искали. Так что оно вовсе не поддерживает наши аналитические способности».

Макинлей объясняет это так: «Если есть много подзадач, вовлеченных в построение графиков, они отвлекают пользователя от поиска ответов на уже заданные вопросы. Но если убрать все подзадачи и позволить  быстро просмотреть несколько построений, , он сможет сконцентрироваться на вопросе отвечающем задаче».

Это дает возможность использовать аналитические способности пользователям. Так он может не только увидеть неожиданный тренд, но и проверить свои собственные теории и гипотезы. Или предположения, сделанные коллегами, посредством представления данных в разных формах. Это легко изучать и анализировать.

Еще одно применение использования приложений по визуализации данных —  возможность демонстрации известных трендов другим людям в доступном и понятном виде. Сила визуального исследования позволяет  найти совершенный вид для выражения тренда. «Если вы хотите стать автором  истории, основанной на данных, говорит Макинлей, вам нужен инструмент ,который позволяет исследовать их быстро.

Британская фирма Morrison Utility Services использует инструменты Tableau Software для отчетов по коммерческим и операционным данным с 2007 года. «Это приложение было выбрано из-за цены, — говорит менеджер бизнес процессов и систем Алан Дарнелл, — но визуальный аналитический функционал позволил компании преподнести операционные данные клиентам так, чтобы они все сразу поняли».

Например, у компании есть контракт с National Grid стоимостью почти £1 миллиард. «Каждый год нам нужно оценить все необходимые работы по замене оборудования, которое необходимо сделать, — говорит Дарнелл. —  Приложение Tableau позволяет нам показать цену работ в любой области на карте, что является очень важным как для нас, так и для них».

«Наши клиенты считают, что мы очень хорошо работаем с нашими данными и держим руку на пульсе, — продолжает он. – И это частично так, поскольку у нас есть такой замечательный инструмент».

Инструмент также позволяет работникам отдела продаж  мониторить собственные успехи и анализировать операционные данные на лету, раньше подобная работа требовала вовлечение кого-нибудь из ИТ отдела. «Самое главное, что дали нам Tableau  — это создание инструмента отчетности, который не привязан к ИТ службе», — говорит Дарнелл.

Обработка  в памяти

Как и Tableau, компания TIBCO Spotfire помогает проводить визуальное исследование данных, основываясь на инновационной разработке анализа данных. Изначально софт Spotfire был разработан в Университете Мэриленда  — в Лаборатории исследований взаимоотношения человека и компьютера. Только в  1997 году его сделали коммерческим и продали вендору TIBCO в 2007. 

«Изначально исследование  велось для  улучшения понимания данных в базе, — говорит Брэд Хупер, директор по промышленным решениям. – Тогда и сегодня мы работаем с SQL базой, но интерфейс у нее до сих пор очень слабый, он совсем не помогает понимать данные,  потому что это язык программирования. Для SQL нужно писать дополнительные скрипты, которые фильтруют данные, а фильтрованная информация визуально уже более пригодна для дальнейшего использования».

Используя визуальную модель для запросов к базе данных, можно извлекать разные данные и сопоставлять их без знания языка запросов SQL. Так можно легко находить взаимозависимости данных и тренды.

Альтернативный подход Spotfire – это ранний пример инструмента бизнес аналитики, работающего «в памяти», когда данные для обработки перемещаются в оперативную память для быстроты проведения анализа.

Но это не полностью расположенная в операционной памяти система,  примеры которых падают, как только приходится  обрабатывать огромные объемы данных.  Вместо этого в память переносится агрегированный  массив данных с диска и представляется визуально так, чтобы можно было фильтровать и исследовать.  Когда пользователю требуется углубиться в базу на предмет более детализированных данных, инструмент обращается к базе на диске и вытаскивает новый массив данных не выстроенной логической цепочки пользователя.

Большинство обычных инструментов бизнес аналитики имеют функциональность глубокого детализированного исследования, но Хоппер говорит, что это всего лишь отчеты на не высоком уровне детализации. Пользователь не использует визуальный интерфейс для навигации с реальными данными.

«Традиционные системы бизнес аналитики предоставляет абсолютный минимум данных для создания графиков, — говорит Хупер. – Способность предлагать  данные по нескольким выборкам одновременно в памяти, позволяющая представить данные в графическом виде – это нечто новое».

Хоппер также поддерживает Макинлея в том, что традиционные BI системы ограничивают визуальное исследование тем, что требуют от пользователей знания предполагаемого конечного вида данных. Как будто пользователь должен знать самый наглядный для  него вид представления данных, еще даже не взглянув на них.

«Главное отличие между инструментом визуального анализа и традиционной системой в том, что с BI инструментом вы должны знать, на какой вопрос вы хотели бы получить ответ заранее, — продолжает Хупер. – И вы даже можете создать совершенно потрясающий отчет с помощью этого инструмента. Но в девяти случаях из десяти, взглянув на него, возникаетдругой вопрос, который заставит вас заново пройти весь цикл».

Поверхностное понимание

Фью говорит, что хотя  сферу визуализации данных немного недолюбливают, потому что «некоторые вещи, созданные и проданные другими компаниями под этим же названием, сильно подпортили репутацию этого направления», но такие фирмы, как Tableau Software и TIBCO Spotfire постепенно становятся знаменитыми и пользователи начинают понимать, что можно сделать, имея в руках правильный инструмент.

«Когда я показываю людям кое-какие свои техники, которые использую в анализе данных, они восхищаются и понимают, что их возможности сильно вырастут, если у них будет правильный инструмент работы с данными.

И это не ускользнуло от внимания поставщиков традиционного BI софта. И часть из них придумали нечто, что они называют решением для визуального анализа. «Большие игроки начинают попадать в ситуацию, когда клиенты говорят им: «почему вы не можете также?» Им приходится делать усилия для эмулирования того, что может быть сделано с инструментами Tableau и Spotfire», — говорит он. —  Но поскольку они не понимают, зачем это надо, их усилия приводят к краху».

Если посмотреть на академические исследования, стоящие за продуктами обеих компаний, не удивительно, что поставщики традиционных BI решений не могут просто нанять специалистов для разработки подобных приложений.  «Они, конечно, могли бы пойти и нанять правильных людей, но они до сих пор этого не сделали. И я не понимаю, почему, — говорит Фью. – Может быть, в отдельных случаях, их эго слишком велико, чтобы принять факт, что у них нет необходимых навыков».

 

Подготовлено НП «СОДЕЙСТВИЕ»