OÜ Infovara ärianalüüsi juhtivkonsultandi ja andmeteaduri Andres Kukke sõnul on ettevõttele eluliselt vajalik kiire info tarbimise võimekus. Aega info töötlemiseks on järjest vähem ning lõputud aruanded ei anna kiiret ülevaadet olulise üles leidmiseks. Kuigi paljud on kuulnud aruandlusest, siis visuaalse avastamise mõiste on Kukke meelest veel enamikule tundmatu. Ta selgitas, et visuaalne avastamise viis aitab aruandlusega kogutud andmeid visuaalsel kujul analüüsida, oluline välja selekteerida ja andmete vahel seoseid avastada.
Arvestades, et meie viiest tunnetusmeelest on kõige suurema osakaaluga nägemine, mille kaudu omandame 82% infost, on Kukke sõnul analüütikule huvitav selle muster ja metatasand visuaalide taga. “Kuigi oleme juba harjunud andmeid Exceli tabelis nägema ja analüüsima, on piltide kujul info meile automaatsemalt arusaadav,” märkis Kukke.
Ärianalüütikas on Kukke hinnangul olnud pikalt aktuaalne mineviku hindamine – keskendutakse sellele, kuidas ettevõttel on läinud ja kas vastu on võetud õigeid otsuseid. Olulisel kohal on Kukke sõnul ka tänaste tegevuste hindamine ning aina rohkem on fookuses ka tulevik. “Mis homme võiks hakata juhtuma ja kas liigume ikka õiges suunas,” märkis ta.
Visuaalsus toetab kõiki neid tegevusi, aga loob ka uusi võimalusi, et avastada mustreid ja trende äride tegevuses ning uusi seoseid. “Arvestades, et suurem osa sisendist ajule tuleb silmade kaudu, tasub seda ära kasutada ning kuivad andmed visualiseerimise abil arusaadavaks muuta,” soovitas Kukke.
Visuaal muudab numbrid arusaadavamaks
Andres Kukke sõnul on ärianalüütika puhul kõige olulisem, et ka tavainimene saaks informatsioonist aru. “Mäletan juba aastaid tagasi
tehnoloogiafirmade lubadust viia analüütika massidesse, kuid tegelikult pole seda juhtunud,” rääkis ta. “Ikkagi tegelevad analüütikaga peamiselt analüütikud. Vastutusvaldkonna juhid võtavad selle küll ette, aga nad ei tunne end analüütikas tihtipeale koduselt,” rääkis Kukke. Ta tõi näiteks nelja kliendi registreeritud andmed. “Mõistame, et numbrid on üksteisest erinevad, kuid mis on põhilised klientide erinevused?” küsis ta.
Edastades andmed statistikule, kasutaks see analüüsiks statistilisi funktsioone. Võttes nelja kliendi numbrite aritmeetilise keskmise, on see kõikidel klientidel sama. Võimalik on analüüsida ka hajuvust, mis on samuti kõikidel klientidel sama, nagu ka korrelatsioon ja regressioonivõrrand.
Statistiliselt ei tule seega klientide erinevus välja, kuid pannes andmed graafikusse ja vaadates tekkinud visuaale, on erinevus kohe näha. “Piltide abil välja tulnud ilmselgeid erinevusi klientide vahel ei oleks meie aju suutnud tuvastada ilma visuaalita, pelgalt numbririda analüüsides,” rõhutas Kukke.
Info peab olema arusaadav
Tema sõnul on analüütika valdkonnas mõistetud, et informatsiooni kättesaadavus pole piisav. “Ei piisa töövahendist, kust saab andmeid pärida ja filtreerida, vaid informatsioon peab olema arusaadav ja koheselt tajutav,” rääkis Kukke. Selles on appi tulnud aju-uuringud ja kognitiivsete protsesside analüüsimine. “Et mõista, mis moodi kättesaadavat infot mõistetavaks teha,” lisas ta.
Kukke tõi näiteks, et kui IT-inimestelt uurida, millal on info nende arvates kättesaadav, vastavad need valdavalt, et siis, kui see on mahalaetav. Ärianalüütikud aga ütlevad, et informatsioon on kättesaadav juhul, kui see on arusaadav. “Alles andmeid õigesti visuaaliseerides on need mõistetavad ja loovad eelduse lugude rääkimiseks.”
Kukke sõnul on hea näide ajalehed, kus ei kohta Exceli tabeleid, vaid andmed on visualiseeritud, mis aitab kaasa loo sõnumi edastamisele. “Tasub mõelda ka oma ettevõtte peale. Kui palju on teil Exceli tabeleid võrreldes lugudega, mida räägitakse eri viisidel,” rõhutas Kukke.
PANE TÄHELE:
Kuidas teha informatsiooni ajule kiiresti arusaadavaks?
Infolugude rääkimine. Kasuta visuaali õige värvi, fondi ja suurusega.
Andmete omavaheline seostamine. Konteksti tajumine ja suure pildi mõistmine aitavad andmetest palju paremini aru saada, võrreldes sellega, kui üht valdkonda eraldi analüüsida.
Animeerimine. Mõistmisele aitab kaasa, kui andmete muutusi animeeritakse ehk andmete filtreerimisel muutub graafik otse silme all, mitte ei ole näha pilt enne ja hetk hiljem pärast sisendi muutust. Ajul on vaja aega ja liikumist, et tabada muutuse seos.
Erisuste väljatoomine. Me märkame hästi erisusi ja hälbimusi graafikus. Kui meil on ülevaade andmetest, on erisused graafikus väga informatiivsed ja huvitavale infole viitavad.
Haldi Ellam, Äripäeva kaasautor
Artikkel ilmus Äripäevas 9. detsembril 2015
Juhtimisinfo 