Уже более 30 лет дэшборды играют большую роль на рынке BI и аналитики и являются основным требованием для любого аналитического решения.
Они стали стандартным инструментом для представления данных пользователям, который помогает им лучше контролировать и понимать свой бизнес.
Целью дэшбордов всегда было расширение возможностей бизнеса, предоставив ему инструменты для самостоятельной аналитики. Но дизайн и практика использования дэшбордов принципиально не изменились с первых дней BI, и, как следствие, они не адаптировались к меняющимся потребностям бизнес-пользователей.
Сегодня многие вендоры, чтобы их дэшборды выглядели современно и актуально, рекламируют «интерактивные» или «функциональные» дэшборды (англ. «actionable dashboards»), которые дают конечным пользователям возможность принимать бизнес-решения на основе данных. Но вы-то знаете реальность. Пользователи постоянно обращаются к аналитикам за дополнительными ответами, инсайтами и с вопросами о том, что на самом деле означают те или иные цифры. Дэшборды на самом деле не совсем помогают людям, для которых их и создают аналитики.
Хотя традиционные дэшборды действительно дают бизнес-пользователям представление о данных организации (в некоторой степени), любое последующее действие требует от них перехода к другим приложениям, чтобы оттуда начать процесс реализации.
Даже в исследовании Gartner говорится: «Одним из серьезных препятствий на пути массового освоения бизнес-аналитики обычными пользователями за последние 20 лет был неестественный процесс их вывода из естественного рабочего процесса (например, заставляя их входить на другой портал для доступа к возможностям бизнес-аналитики). Рынок внедряет отчеты на протяжении десятилетий, но это не то же самое, что давать истинное понимание потока рабочих задач конкретного процесса и предоставлять неповторимый опыт работы с интерфейсом приложения с большим объемом данных». 1
Пользователи должны постоянно переключаться между приложениями, чтобы понять, какие данные им нужны, выполнить обнаружение данных, сделать вывод, какие действия необходимо предпринять на основе этой информации. Например, менеджер по закупкам в розничной сети должен входить в приложение бизнес-аналитики каждый раз, когда ему нужно проверить уровни запасов в торговых точках. Он изучает, какие артикулы и расцветки продаются быстрее всего, а затем решает, какими артикулами нужно пополнить ассортимент. Чтобы пополнить запасы, им необходимо войти в свою систему управления запасами, чтобы затем по электронной почте договориться с поставщиками о стоимости и подать заявки на новые заказы. Переключаться между таким количеством приложений более, чем утомительно. В рамках должностей, менее ориентированных на данные, некоторые люди могут вообще не интересоваться показателями и полагаться на интуицию до тех пор, пока они не станут критическими.
Часто, когда бизнес-пользователи все же используют данные, у них нет четкой пошаговой инструкции, как им нужно действовать после того, как они просмотрели их на дэшборде. Они заметили изменение данных … и что дальше?
