(от лат. informatio – разъяснение, изложение) – это обмен сведениями между людьми, человеком и автоматом, автоматом и автоматом, обмен сигналами в живом и растительном мире, передача признаков от клетки к клетке, от организма к организму.
Данные и информация – это не одно и то же. Данные первичны. Информации без них не существует, потому что она – результат обработки и преобразования данных. Но и данные сами по себе тоже не имеют смысла. Смысл в информации, которую несут в себе данные. Процесс извлечения информации из данных похож на приготовление сложного блюда: есть ингредиенты (данные), их нужно обработать (что-то отрезать, что-то смешать, что-то отделить, потом сварить или запечь), и тогда получится результат, ради которого все затевалось.
Мы с вами в этой главе будем учиться работать с данными так, чтобы получать нужную информацию и представлять ее понятным и красивым способом. Для этого мы научимся структурировать и визуализировать данные с помощью диаграмм и таблиц.
Таблица (от лат. tabula – доска) – способ структурирования данных, особая форма передачи содержания, которую отличает от текста организация данных в однотипные строки и столбцы.
Диаграмма (от греч. diagramma – изображение, рисунок, чертеж) – графическое изображение данных линейными отрезками или геометрическими фигурами, что позволяет быстро оценить соотношение нескольких величин.
График (от греч. graphikos – начертанный) – линейная диаграмма, чертеж, который изображает при помощи кривых количественные показатели движения, состояния чего-нибудь. На графике данные изображаются в виде точек, которые соединяются линиями. Точки могут быть как видимыми, так и невидимыми. График – это один из типов диаграммы, ее частный случай.
Попробуем разобраться на примере. Допустим, у нас есть таблица с данными о числе клиентов, пришедших к нам благодаря разным каналам привлечения. Можете ли вы быстро сделать выводы о том, чем отличаются разные каналы?
Непросто, правда? А теперь представим те же данные в виде диаграммы.
Стало проще, не правда ли? Очевидно, что контекстная реклама приносит нам больше всего клиентов, но ее эффективность падает. А канал в Телеграме и рекомендации медленно, но верно становятся все более эффективными. Визуализация помогает понимать, что скрывают в себе данные, значительно быстрее.
Давайте потренируемся и на других примерах. Посмотрите на эти картинки.
Сколько времени вам понадобилось, чтобы расшифровать их смысл? Скорее всего, доли секунды. Мы понимаем их на бессознательном уровне. Качественная визуализация работает так же: одной секунды должно быть достаточно, чтобы понять, какой смысл в ней содержится.
Матрица убеждающей коммуникации
Всегда ли стоит использовать серьезную обработку и анализ данных? Конечно нет. Это сложный инструмент, он требует времени и усилий. Поэтому применять его нужно только тогда, когда это действительно необходимо. Разобраться в том, когда использовать именно анализ данных, нам поможет матрица убеждающей коммуникации. В ней есть два критерия, которые расположены по разным осям.
• Первый критерий – стиль убеждения. Расположим его по горизонтальной оси. Слева будет эмоциональное вовлечение, в середине – объяснение, справа – доказательство.
• Второй критерий – сложность задачи. Он располагается по вертикальной оси. Сложность задачи – это необходимость обдумать решение плюс лояльность аудитории. Внизу будут быстрые решения, которые не требуют вдумчивого анализа, и/или лояльная аудитория (пример: импульсные покупки). Вверху будут сложные решения, которые требуют глубокого анализа, и/или скептически настроенная аудитория (пример: защита проекта или идеи).
Нас интересует правый верхний угол. В нем расположены решения, принять которые сложно. Их цена огромна, ситуация сложная, критериев выбора много, уровень неопределенности высок. В этом случае для убеждения нужно использовать аналитический дизайн, который как раз и состоит из сбора и анализа информации. Давайте перейдем к выбору способов анализа и представления информации.
Способы визуализации данных
Вы уже знаете, что визуализация данных помогает повысить эффективность коммуникации. Мы будем изучать визуализацию данных с помощью диаграмм и таблиц. Начнем с диаграмм.
Как выбрать правильную диаграмму? В первую очередь стоит подумать о том, что вы хотите выразить, на что обратить внимание зрителя, какую задачу ставите перед собой.
Для этого существует алгоритм выбора диаграммы.
Он состоит из четырех шагов.
Шаг 1. Сформулировать задачу.
Шаг 2. Проверить реальность данных.
Шаг 3. Выбрать диаграмму.
Шаг 4. Убедиться, что диаграмма работает.
Шаг 1. Сформулировать задачу.
Любая коммуникация начинается с понимания того, чего мы хотим добиться этой коммуникацией. Вот три вопроса, которые могут помочь разобраться, какую задачу коммуникации вы ставите перед собой.
1. Какую мысль вы хотите донести? Если бы вы могли произнести всего одно короткое предложение о ваших данных, как бы оно звучало? Примеры: «Продажи падают; у нас проблемы с конкретной стадией производства; определенный продукт приносит нам максимальную выручку; у нас есть всплески спроса в определенные даты».
2. Какую цель вы ставите перед собой? Что вы хотите получить в качестве результата этой коммуникации? Сформулируйте ответ на этот вопрос в терминах действия вашего слушателя. Что он должен сделать после того, как получит эту информацию? Например, «Я хочу, чтобы мой руководитель увидел, что моя идея поможет увеличить продажи, и дал добро на ее реализацию».
3. Кто является вашими слушателями, вашей аудиторией? Как эти люди могут использовать информацию, которую вы им сообщили? Какую пользу она может им принести?
Важно. Если вам нужно, чтобы слушатели во время вашего выступления испытали приятные эмоции, представляйте данные позитивно: прирост, увеличение, положительные тренды и т. д. Если, наоборот, вы хотите, чтобы слушатели испытали неприятные эмоции, то представляйте данные негативно: падение, сокращение, нисходящие тренды, убыль и т. д.
Шаг 2. Проверить реальность данных.
Понятие «реальность данных» редко встречается в нашей повседневной жизни. Поэтому давайте начнем с того, что разберемся, что это такое.
В нашем мире все время что-то происходит. Каждое событие и каждый процесс отражаются в виде данных. Часть этих данных регистрируется и попадает в базы данных. На их основе создаются таблицы, диаграммы и отчеты. Все таблицы выглядят одинаково: набор столбцов и строк. Все диаграммы тоже очень похожи между собой. А вот данные уникальны. В каждом наборе данных есть смысл. Когда мы создаем таблицы, отчеты и диаграммы, мы показываем лишь некоторый срез или слой данных, а не целостную картину. Эта целостная картина всегда шире, объемнее отчета. Именно ее мы и будем называть реальностью данных.
Реальность данных – это совокупность процессов и объектов, которые порождают данные.
Приведем пример того, как можно описать реальности данных.
«В университете учатся студенты. У них есть определенное расписание, в котором указано, что они изучают, когда, в какой аудитории, кто является преподавателем. Есть студенты, которые ходят на занятия, есть те, кто не ходит. Студенты получают баллы за свою активность в курсе и за выполнение заданий. Есть доля студентов, которые вовремя сдают зачеты и экзамены, а есть те, кто сдает не вовремя или не сдает вовсе».
Так выглядит реальность. Мы же имеем доступ не к самой реальности, а к данным о ней: таблицам с баллами, расписанию, отчетам, выгрузкам и т. д.
Вместо одной простой и понятной картинки у нас есть набор таблиц и диаграмм.
Наша задача – визуализировать реальность так, чтобы потери смысла были минимальными. Для этого нужно постоянно держать в голове полную картину и сверяться с ней. Тогда наш слушатель сможет связать ваши данные со своей реальной жизнью и применить их в работе.
Важно. Текстовое описание (как и видео) тоже не является реальностью данных. Это просто еще один способ ее зафиксировать. Настоящая живая картина всегда больше любой фиксации.
Что же мешает качественно отображать реальность данных? Прежде всего, это фактор лжи. Давайте разберемся, что это такое.
Фактор лжи – это такое представление данных, когда то, что видит зритель, не соответствует тому, что есть на самом деле. Есть два типа фактора лжи: осознанный и неосознанный.
Осознанный фактор лжи появляется, когда человек сознательно визуализирует данные так, что они искажают реальность.
Пример. По факту: продажи падают, посещаемость сайта растет, но медленно.
Рисунок 1
Осознанно сузили, отрезали и раздвинули график, и визуально воспринимается, что посещение сайта активно растет, а продажи, как минимум, держатся на одном уровне (рис. 1).
Вот пример фактора лжи на пай-чарте. Какой сектор самый большой?
По факту – продукт 4. Визуально – продукт 8.
Так получается потому, что объемность смещает фокус внимания, искажает сообщение и вводит в заблуждение зрителя.
Еще один пример – на гистограмме.
Из фактора лжи: верхний и нижний график по объему выглядят равнозначно, и визуально считывается, что объем одинаковый, а на самом деле объем роликов несопоставим – по Сбербанку 600, по «Альфа-Банку» 300.
Важно. Если вы показываете несколько диаграмм на одном слайде, то убедитесь, что у всех них одинаковый масштаб шкалы.
Шаг 3. Выбрать диаграмму.
Итак, задача визуализации поставлена, реальность данных описана. Теперь нужно выбрать способ визуализации, то есть определить, какая диаграмма подойдет для ваших целей лучше всего.