INTERNATIONAL BUSINESS COMMUNICATION STANDARDS to organizacja określająca międzynarodowe standardy komunikacji biznesowej i przedstawiająca propozycje dotyczące projektowania zrozumiałych raportów biznesowych i prezentacji. Niniejszym wpisem rozpoczynamy serię artykułów dotyczących tych rekomendacji – osadzając je w kontekście narzędzia do wizualnej eksploracji danych – SAS Visual Analytics.
Wizualna eksploracja danych jest definiowana jako technika przekształcania danych w informację. Ma ona pomóc w podejmowaniu decyzji na każdym, w szczególności zarządczym, szczeblu organizacji.
Przedstawiamy jedną z głównych, proponowanych przez IBCS zasad - zasadę wyboru prawidłowej wizualizacji.
1. Prawidłowa wizualizacja powinna uwzględniać tylko takie obiekty (wykresy, tabele), które zawierają pożądany przekaz, umożliwiając jednocześnie szybkie powiązanie z faktami. Wybór odpowiedniego rodzaju obiektów ma zasadnicze znaczenie dla zrozumienia treści wizualizacji. Na przykład, wykresy z poziomą osią kategorii są odpowiednie do prezentacji danych w czasie, podczas gdy wykresy z pionową osią kategorii są użyteczne dla prezentacji związków i relacji strukturalnych.
![Przykłady wizualizacji w SAS Visual Analytics](https://blogs.sas.com/content/brightdata/files/2016/05/przyklad-wizualizacji-sas-visual-analytics-300x142.png)
2. Zły dobór wizualizacji utrudnia zrozumienie przekazu. Wymiana nieodpowiednich typów obiektów (np. wykresu kołowego, wskaźnika typu „prędkościomierz”, wykresu radarowego) ma zasadnicze znaczenie dla odbioru treści i ich interpretacji. Równie ważny jest odpowiedni dobór wizualizacji do typu danych i stosowanie zunifikowanych zasad notacji.
![Przykład wyboru niewłaściwego typu wizualizacji](https://blogs.sas.com/content/brightdata/files/2016/05/przyklad-niewlasciwego-typu-wizualizacji-sas-visual-analytics-300x293.png)
3. Nasza percepcja wzrokowa jest silnie nastawiana na postrzeganego jednego obiektu w odniesieniu do drugiego. Uwzględnienie uzasadnionych porównań pomaga w wykonaniu szybszej analizy i ułatwia wyciąganie wniosków. Typowym przykładem porównań są scenariusze biznesowe, które reprezentują różne warstwy (np. poprzedni rok, plan, budżet, prognoza) modelu biznesowego.
![Rysunek 3 - przykład scenariusza w SAS Visual Analytics - analiza "what - if".](https://blogs.sas.com/content/brightdata/files/2016/05/przyklad-scenariusza-sas-visual-analytics-300x158.png)
w SAS Visual Analytics - analiza "what - if".
4. Umiejętność uwzględnienia w wizualizacji całego kontekstu, w tym w szczególności wartości ekstremalnych i odstających oraz korelacji, pozwala nie tylko zwiększyć wiarygodność prezentacji, ale przede wszystkim lepiej zrozumieć przekaz i odkrywać nowe, dotychczas nieujawnione związki.
![Rysunek 4 - przykład macierzy korelacji w SAS Visual Analytics.](https://blogs.sas.com/content/brightdata/files/2016/05/przyklad-macierzy-korelacji-sas-visual-analytics-300x181.png)
w SAS Visual Analytics.
5. Wizualizacja powinna być oparta na prostocie przekazu, opisywać fakty, wyjaśniać przyczyny i zawierać rekomendacje.
![Rysunek 5 - przykład wizualizacji w SAS Visual Analytics z rekomendacją.](https://blogs.sas.com/content/brightdata/files/2016/05/przyklad-wizualizacji-sas-visual-analytics-z-rekomendacja-300x177.png)
Zastosowanie opisanych powyżej standardów wizualnej eksploracji danych staje się obecnie coraz ważniejszym wyzwaniem dla organizacji. SAS Institute w trakcie przygotowania wdrożeń dla klientów stosuje rekomendacje IBCS, uwzględniając specyficzne wymagania użytkowników końcowych.