Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике - Коул Нассбаумер Нафлик

Совет № 2. Вносите изменения и прислушивайтесь к обратной связи

Может показаться, что процесс сторителлинга на основе данных линеен, но часто это не так. Первоначальные идеи претерпевают много изменений, прежде чем принимают вид финальной диаграммы. Если вы не можете сразу определить, как лучше всего наглядно представить имеющиеся данные, начните с чистого листа. Это позволит провести «мозговой штурм» без оглядки на ограничения ваших технических инструментов. Набросайте разные варианты, а затем сравните их пошагово, чтобы решить, какой лучше всего донесет вашу мысль до аудитории. По моему опыту, мы охотнее вносим изменения, когда работаем с листом бумаги, а не с компьютерной программой (во втором случае нам обычно жаль уже потраченных сил и времени). Кроме того, существует некая магия белого листа, которая помогает легче находить новые подходы, если вы в тупике. Определившись с основным подходом, оцените свой арсенал (инструменты, внутренние или внешние эксперты) для практического создания визуализации.

В процессе создания и улучшения визуализации в графическом приложении (например, в Excel) вы можете использовать подход, который я называю оптометрическим. Постройте диаграмму (назовем ее А), затем сделайте копию (В) и внесите одно изменение. Сравните, что выглядит лучше и понятнее. Продолжайте вносить пошаговые изменения: сохраняйте последний «лучший» вариант и работайте с копией, чтобы у вас всегда была предыдущая версия, если вы не захотите принять правку. Так вы дойдете до идеального финального варианта.

На любом этапе, если вы зашли в тупик, воспользуйтесь эффектом «свежего взгляда». Покажите свой вариант другу или коллеге и попросите его озвучить свой мыслительный процесс: на что он обратил внимание, какие наблюдения сделал, какие вопросы возникли, есть ли у него идеи, как лучше донести вашу мысль. Подобная обратная связь может оказаться для вас крайне полезной. Вы поймете, достигает ли ваша визуализация цели, а если нет, в каком направлении двигаться.

Для успешного внесения изменений важнее всего время.

Совет № 3. Уделите достаточно времени сторителлингу на основе данных

Все, что мы обсуждали в этой книге, требует времени: понять контекст, осознать мотивы аудитории, составить историю на три минуты или сформулировать главную мысль. Нужно время, чтобы взглянуть на данные под разными углами и выбрать оптимальный способ их наглядного представления, избавить презентацию от информационного мусора, привлечь внимание к определенным элементам, вносить изменения и учитывать обратную связь. Нужно время, чтобы собрать все в одну историю и создать захватывающее повествование. Еще больше времени требуется, чтобы сделать все это хорошо.

Чтобы добиться успеха в сторителлинге на основе данных, рекомендую уделить работе достаточно времени. Если вы не осознаете, что эта часть процесса требует времени и средств, они почти полностью будут потрачены на другие этапы. Вспомним последовательность аналитического процесса: вы начинаете с вопроса или гипотезы, собираете, систематизируете, анализируете данные. Так велик соблазн просто оформить их в виде любой диаграммы!

Не поддавайтесь ему: настройки по умолчанию в наших графических редакторах далеки от идеальных. К тому же инструменты не знают историю, которую вы собираетесь рассказать.

Если вы не уделите достаточно внимания и времени финальной стадии аналитического процесса – коммуникации, – вы рискуете упустить всю потенциальную выгоду, включая возможность стимулировать изменения и мотивировать слушателей к действиям. Это единственный этап процесса, который аудитория видит своими глазами. Уделите время этому важному шагу. Будьте готовы к тому, что у вас уйдет больше времени, чем вы ожидали, чтобы создать действительно эффективную визуализацию данных.

Совет № 4. Черпайте вдохновение из хороших примеров

Подражание – лучшая форма лести. Если вам понравился пример визуализации или история, подумайте, как адаптировать этот подход для своих нужд. Проанализируйте, в чем его эффективность. Сделайте копию и сохраните в своей библиотеке образцов. Вы можете пополнять ее и обращаться к ней в поисках вдохновения. Применяйте эффективные примеры и подходы, которые вы встречаете.

Как ни парадоксально, подражание – это хорошо. Мы учимся, копируя экспертов. Вы можете увидеть людей с мольбертами в художественных галереях: они перерисовывают работы мастеров. Муж рассказывал, что когда он учился играть на джазовом саксофоне, то постоянно слушал лучших, проигрывая один такт на замедленной скорости и повторяя его, пока не добивался идеального результата. Идея использования удачных решений для обучения применима и к визуализации данных.

Есть много отличных блогов и ресурсов о визуализации и коммуникации на основе данных, с качественным контентом и удачными примерами. Вот список тех, которые мне особенно нравятся (включая мой блог!).

1. Eager Eyes (eagereyes.org, Роберт Косара): качественный контент на тему визуализации данных и визуального сторителлинга.

2. FiveThirtyEight’s Data Lab (fivethirtyeight.com/datalab, разные авторы): мне нравится их минималистичный стиль визуализаций на тему последних новостей и текущих событий.

3. Flowing Data (flowingdata.com, Натан Яу): премиум-контент доступен при оплате членского взноса, но есть много бесплатных хороших примеров визуализации данных.

4. The Functional Art (thefunctionalart.com, Альберто Кейро): введение в инфографику и визуализацию данных в формате лаконичных сообщений с конкретными рекомендациями и примерами.

5. The Guardian Data Blog (theguardian.com/data, разные авторы): данные, относящиеся к текущим новостям, часто с сопутствующими статьями и визуализацией, от британского информационного агентства.

6. HelpMeViz (HelpMeViz.com, Джон Швабиш): «Помогаем людям в повседневной визуализации данных», сайт дает возможность показать свою визуализацию и получить обратную связь от других пользователей или найти в архиве подходящие примеры и обсуждения.

7. Junk Charts (junkcharts.typepad.com, Кайзер Фанг): автор – как он сам себя называет, «первый интернет-критик визуализаций данных» – показывает, что делает визуализацию данных эффективной и как ее можно улучшить.

8. Make a Powerful Point (makeapowerfulpoint.com, Гэвин Макмахон): увлекательный и доступный контент по созданию и проведению презентаций.

9. Perceptual Edge (perceptualedge.com, Стивен Фью): реалистичный контент о визуализации данных для осмысленной коммуникации.

10. Visualising Data (visualisingdata.com, Энди Кирк): отслеживание тенденций в области визуализации данных и ежемесячный список «Лучшие визуализации данных в интернете».

11. VizWiz (vizwiz.blogspot.com, Энди Крибель): самые эффективные способы визуализации, методы улучшения выполненных работ, рекомендации и советы по применению Tableau Software.

12. storytelling with data (storytellingwithdata.com): мой блог, посвященный эффективной коммуникации на основе данных, со множеством примеров, разборов работ с рекомендованными изменениями, а также с форумом для общения на тему визуализации данных.

Это ориентировочный список. В интернете много отличного контента. Я не перестаю учиться у тех, кто результативен в этой области, и советую вам тоже так действовать!

Учитесь на ошибках

Зачастую на «ошибках» – примерах плохой визуализации данных и того, как делать не надо, – можно учиться не менее эффективно, чем на образцах