Suurema osa maailmatunnetusest saame läbi silmade. Erinevad uuringud on tõestanud, et inimesele jääb kuuldust meelde kõigest 10% ja loetust 20%, kuid lausa 70% sellest, mida ta näeb.  Selle väite tõestust näeme igal pool – infoviitadena kasutame visuaalseid pilte, oma eraelulisi tähtsündmusi jäädvustame piltide või videotena jne.

Tulenevalt oma erialast, toon siinkohal mõned huvitavad näited ja tähelepanekud informatsiooni visualiseerimisest.

Tabel või joonis?
Andmete visualiseerimise olulisuses ei kahtle täna vist enam keegi? Peaks neid siiski leiduma, siis alljärgnev näide võiks kahtlused kummutada. Kumb on arusaadavam ja ülevaatlikum müügitulemuste esitamisel – kas müüginumbrid tabelis või samad andmed joonisel? Kummas tulevad erinevused ja trendid paremini esile?

Pilt 1: Müügitulemused tabelis.

 

 

 

Pilt 2: Samad müüginumbrid joonisena.

 

 

 

 

 

 

 

Visuaalselt köitev info
Inimese silm on hea visualiseerimise korral võimeline tabama oluliselt rohkem infot, märkama seoseid ja avastama fakte, mida muidu ei teadvustaks. Inimene võib ennast treenida eksperdiks tabelite lugemisel, kuid oma anatoomia vastu me ei saa. Ka ajalehtedes ei esitleta infot Exceli tabelites, vaid pigem ikka illustreeritud jooniste või piltidena. Loomulikult haarame me sisu nii oluliselt paremini, kuid teine, võib-olla algselt varjatum põhjus on selles, et köitva, huvitavalt esitatud info vastu on meil suurem huvi. Sellise järelduseni jõudsid Ahrens ja Champan 2007. aastal ja tõid välja info kohta sellise näitaja nagu „visualy appealing“ ehk visuaalselt köitev. Seni on infot seostunud pigem selliste sõnadega nagu kuiv, emotsioonitu, isegi tüütu, kuid mitte sõnadega köitev, mänguline, voolav.
Informatsiooni visualiseerimine on maailmas väga selgelt kasvav trend, selles korraldatakse isegi võistlusi.

Artikli lõpus on toodud mõned veebilehed visualiseerimisest sügavamalt huvitatutele.

Lihtsuses peitub võlu
Kui me oleme omaks võtnud hoiaku, et informatsiooni on kasulik visualiseerida, siis tekib kohe järgmine küsimus: kuidas seda teha ja milliseid tööriistu kasutada? Üks koolkond on näiteks arvamusel, et kuniks pole otsest vajadust tulpdiagramme millegi muuga asendada, võikski jätkuvalt neid kasutada. Kuid minu kogemuse järgi tänases, mitmekesise andmestruktuuri ja -kooslusega maailmas pole see enam piisav. Kuid põhimõte hoida visuaalsus lihtne, on ääretult oluline. Siinkohal toon näite, mille leidsin Vihula valla aastaraamatust. Tänu Exceli graafikafunktsioonide paljususele on infot võimalik esitada väga värvikalt, kuid see toob kaasa olulise kõrvalnähu – me väsime sellisest värviküllusest ruttu ära.

Pilt 3: Liigne värviküllus on väsitav.

 

 

 

 

 

 

 

Üks hea abivahend enda kurssiviimiseks visualiseerimise erinevate meetoditega on nn. visuaalsuse Mendeleejevi tabel

Ka see QlikView app annab häid soovitusi erinevate graafikute kasutamiseks vastavalt visualiseeritava info otstarbele.

Avastamaks uusi teadmisi
Kaasaegsed visualiseerimise vahendid võimaldavad informatsiooni töödelda nii, et läbi interaktiivsete piltide on kasutajal võimalik avastada andmetes uusi seoseid ja trende. Selle valdkonna ingliskeelsed märksõnad on discovery ja exploration. Tänased võimalused ei luba meil mitte ainult zoomida sisse detailide nägemiseks,  vaid ka rännata andmetes eesmärgiga leida seda, mida me ei tea. Ekraanipildi disain pole lihtsalt ilu ja väljanägemise jaoks, vaid eesmärgiga teha tegevusi senisest kiiremaks ja väärtuslikumaks, võimaldades avastada ja taibata uusi seoseid (inglise keeles „gain insight“).

Seos algandmetega
Info visualiseerimisel on oluline mitte ainult pildi ilu, vaid integratsioon andmetega, seetõttu ei sobi visuaalseks esituseks  enam vana hea PowerPoint. Tõsi, lektor saab oma ideed sellega edasi antud, kuid PowerPoint slaididel üldjuhul kaob ära side algandmetega ning vaatajad ei saa nende andmetega enam edasi mängida, nad on alginfost ära lõigatud ning sünergia ei käivitu. Pigem tekib küsimusi, kust algandmed on saadud, on nad üldse tõesed või tekib vajadus näha andmeid sootuks mõne teise nurga alt. PowerPointis andmeid esitatakse reeglina üldistades, suurtes numbrites ja välditakse detailandmeid. Nii ei käivitu ka loovus, sest kuulaja on võimalus esitada uus küsimus ainult esitlejale, mitte süsteemile, infograafikule endale ning ei teki sisulist tagasisidet – kuulaja kas usub või ei usu esitlejat, tal puudub võimalus ise vaadata, mis peitub numbrite taga.

Ühest pildist ei piisa
Lisaks seosele andmetega, on kaasaegses infotöötluses vaja sama andmestikku tihti võrrelda ka erinevate näitajate alusel ning vaadata mitme erineva nurga alt – enam ei piisa ühest ilusast pildist või graafikust. Seetõttu on vaja kasutada ka selliseid tööriistu, mis lubaksid neid pilte hetkega ise tekitada ja muuta. Soovitan kasutada sellise valdkonna töövahendeid, mida Gartner nimetab „data discovery’ks“. Hea ülevaate saab neist Gartneri nn. maagiliste ruutude tabelist (Gartner Business Intelligence Platform Magical Quadrant). Gartneri uuringu saab alla laadida siit lehelt.

Statistika ja visuaalsuse seosed
Lõpetuseks paar sõna ka visuaalsuse ja statistika seostest. Nii mõnigi kord on minu kliendid küsinud, kas statistilised meetodid ei aitaks hoopis paremini andmete seoseid ja sõltuvusi avastada? Vastus on, et sõltub ülesandest. Kui meil on vaja modelleerida või koostada prognoose, siis on statistilised meetodid igati kasulikud. Samas, ükski töövahend pole võrreldav sellega, mida märkab inimese silm. 1973 aastal demonstreeris statistik Anscombe, et visualiseerimine enne analüüsi on väga tähtis, ta läks ajalukku avastusega, mida me täna teame Anscombe kvartetti nime all. Täpsemalt näitas Anscome, et nelja statistiliselt täiesti samase andmekoosluse väärtused võivad üksteisest palju erineda. Anscome neli erinevat andmekogu koosnesid 11 erinevast x ja y väärtusest, mis andsid erinevate statistiliste mudelite kaudu samu tulemusi – mediaanväärtus x = 9 ja y = 7,50, korrelatsioon kõigil 0,816, regressioonivalem kõigil y = 3 + 0.5x. Kuid andmete visualiseerimisel tulid välja hoopis erinevad tulemused.

Pilt 4: Anscome kvartett tabelina

 

 

 

 

 

Pilt 5: Anscome kvartett graafikuna: samu andmeid visualiseerides on pilt erinev

 

 

 

 

 

Lähemalt vaata http://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet

Milliseid avastusi ja trende võiks leida Sinu firmas, kui visualiseerida Sinu ettevõtte andmebaasides olev info? 

LISAMATERJAL NEILE, KES VISUAALSUSEST SÜGAVAMALT HUVITATUD:

http://visual.ly  – visuaalsusele spetsialiseerunud veebileht
http://www.informationisbeautifulawards.com/2013-shortlist/interactive/ – 2013 aasta visuaalsuse parimad näited.
http://en.wikipedia.org/wiki/File:Minard.png – ajalooliselt esimese teadaoleva visuaalse infograafiku näide aastast 1812. Sellel on kujutatud Napoleoni vägede suuruse kahenemine hetkeni, kui nad jõudsid Moskvani ja sealt tagasi (tagasiteed on toodud ära võrdlus ka temperatuuri graafikuga).
http://www.perceptualedge.com/  – antud valdkonna ühe guru – Stephen Few  veebilrht – neile kes tunnevad sügavamat huvi visuaalsuse vastu. Muuseas, Stephen Few on sel aastal andmas oma loenguid ka Soomes ja Rootsis.
http://www.youtube.com/watch?v=RSnVv9oyC5Q  – Lühikese videonäide, millised infotöötluse ideed on laboratooriumites katsetuses.
www.stat24.ee – Eestlase Tanel Pärnamaa võrratud näited sellest, kuidas info rääkima panna!