18. Matveeva – technologinė parama inovacijų finansavimui mažose pramonės įmonėse // Dono inžinerijos biuletenis, 2014, Nr. 2 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n2y2014/2417/.
Nuorodos
1. Ponomareva E. I. Inženernyj vestnik Dona (Rusija), 2012, Nr. 1 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n1y2012/628/.
2. Efremova O. A. Inženernyj vestnik Dona (Rusija), 2014, Nr. 2 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n2y2014/2371/.
3. Pirolli P., Card S. K. Informacijos ieškojimas informacijos prieigos aplinkose // Proceedings of CHI ’95, ACM, 1995. P. 51–58.
4. Wünsche B. Suvokimo sąvokų tyrimas, klasifikavimas ir analizė bei jų taikymas efektyviam sudėtingos informacijos vizualizavimui // APVis "04 2004 m. Australijos informacijos vizualizacijos simpoziumo medžiaga. 2004. T. 35. P. 17–24 .
5. Norretranders T. Vartotojo iliuzija: sąmonės sumažinimas iki dydžio. „Penguin Press Science“, 19 psl.
6. Koffka K. Geštalto psichologijos principai. NY: Harcourt, 19 p.
7. Beck D. E., Cowan K. Spiralinė dinamika: vertybių įsisavinimas, lyderystė ir pokyčiai, 20 psl.
8. Tufte E. Kiekybinės informacijos vizualinis rodymas. Graphics Press, antrasis leidimas, 20 p.
9. Ware S. Informacijos vizualizacija: suvokimas projektavimui. 2 leid. Morganas Kaufmanas, 20 p.
10. Friendly M., Kwan E. Effect ordering for data displays // Computational Statistics & Data Analysis. VolP. 509–539.
11. Nedaug S. Informacijos prietaisų skydelio dizainas: efektyvi vizualinė duomenų komunikacija. O "Reilis, 20 val.
12. Pickett R. M., Grinstein G. G., Levkowitz H. ir Smith S. Harnessing pre-attentive perceptual process in visualization // Perceptual Issues in Visualization. Grinsteinas G., Levkowitzas H. (red.). NY: Springer, 1995. P.33–45
13. Lengler R., Eppler M. J. Towards a Periodic Table of Visualization Method for Management. IASTED tarptautinės grafikos ir vizualizacijos inžinerijos konferencijos medžiaga, GVE 2007, Florida, 20 p.
14. Bresciani S., Eppler M. J. Vizualizacijos rizika: trūkumų, susijusių su grafiniu informacijos vaizdavimu, klasifikacija // Schulz P. J., Hartung U., Keller S. (red.), Identität und Vielfalt der Kommunikations-wissenschaft. Konstanz, Vokietija: UVK Verlagsgesellschaft mbH, 2009. P.52−65.
15. Wainer H. Kaip blogai rodyti duomenis // Amerikos statistikas. 1984. T. 38(2) P. 137−147.
16. Sleeper A. Kaip meluoti su statistine grafika. Sėkminga statistika LLC. 2006 m. Crystal Ball vartotojų konferencijos medžiaga, 2006. 11 p.
17. Avgerinou M., Ericson J. Vizualinio raštingumo sampratos apžvalga // British Journal of Educational Technology. 1997. T. 28 straipsnio 4 dalį. P. 280−291.
18. Matveeva L. G. Inženernyj vestnik Dona (Rusija), 2014, Nr. 2 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n2y2014/2417/.
3 D-vizualizacija užtikrintai užima lyderio poziciją perspektyviausių informacinių technologijų reitinguose. Kodėl šis sprendimų segmentas stiprina ir plečia savo pozicijas, kas yra paklausos katalizatorius, kokios naujos tendencijos atsiranda sunkiomis šiandienos sąlygomis? Kalbėjomės apie tai su Sergejus Astachovas, Interaktyvios duomenų vizualizacijos platformos konsorciumo vadovas (IDVP), konkurso finalininkas „Geriausios informacijos ir analitinės priemonės – 2016“.
Kokie yra interaktyvios duomenų vizualizacijos rinkos veiksniai? šiandien svarbiausia? Kokias tendencijas galima išskirti?Paradoksalu, kad analizės priemonių paklausą skatina sunki ekonominė padėtis. Krizės metu vadovai turi greitai gauti tikslią, objektyvią informaciją apie verslo būklę. Kitas rinkos veiksnys yra laviną primenantis duomenų kiekio augimas, dėl kurio reikia naujų požiūrių į darbą su informacija.
Šiandien reikalingos technologijos, galinčios apdoroti didelius duomenų kiekius, interaktyvios infografikos ir turi interaktyvią sąsają. Vartotojai suprato, kad vizualizavimas ir sąveika su duomenimis gali geriausiai padėti jiems suprasti duomenis.
Šioms užduotims atlikti skirta unikali rusiška Interaktyviosios duomenų vizualizacijos platformos (IDVP) plėtra – technologinė platforma operatyvinei vizualizacijai ir duomenų analizei. Šis valdymo įrankis yra pagrįstas funkcinio modeliavimo technologijomis, skirtomis situacijų analizei naudojant erdvinę 3D infografiką. Platforma naudojama vadybinėms, ekonominėms ir finansinėms-ekonominėms problemoms spręsti.
Kai analizės teikėjai kalba apie klientų duomenis, jie dažnai kalba apie duomenų problemas. Bet jei imtume idealų atvejį, kai kliento duomenys yra pavyzdinėje eilėje, kaip atskirti svarbius duomenis nuo nesvarbių duomenų, kurie tiesiogiai veikia jo verslo procesus, nuo nesvarbių?
„Svarbiausi“ duomenys gaunami iš sistemų, kuriose naudojami jutikliai ir skaitikliai, pavyzdžiui, procesų valdymo sistemose, vamzdynų valdymo sistemose, energijos gamyboje ir kt., arba iš sistemų, kurios automatizuoja operatyvinę veiklą – bankininkystės, mokėjimų, logistikos sistemų ir kt. ir pan., kur žmogiškojo faktoriaus vaidmuo yra sumažintas arba informacija susieta su „tikraisiais“ pinigais.
Tiesą sakant, šiuo metu žinome du būdus, kaip pagerinti duomenų kokybę: arba sumažinti žmogiškąjį faktorių – gauti duomenis objektyviomis techninėmis priemonėmis arba susieti informaciją už pinigus.
Pavyzdžiui, Medicinos informacinės sistemos stebėjimo centre gydytojų prieinamumas matuojamas automatiškai tuo metu, kai pacientas užsiregistruoja, be žmogiškojo faktoriaus.
Sistemos resursų papildymo išsamumas taip pat kontroliuojamas paprastai – gydytojas negalės gauti atlyginimo, jei nebus įtrauktas į sistemą ir nedirbs joje kiekvieną dieną. Nors buhalterija egzistavo atskirai nuo Stebėsenos centro, klinikose darbuotojų buvo daugiau nei paskyrimų. Kai jie susivienijo, viskas greitai grįžo į savo vėžes.
Todėl naujos kartos analitinio sprendimo kūrimas yra praktiškai beprasmis atskirai nuo žemesnio lygio sistemos pertvarkymo, kaip taisyklė, tiek valdymo, tiek informacijos.
Kaip atpažinti savo kliento verslo procesų silpnąsias vietas? Generaliniam direktoriui svarbu suprasti praeitį, dabartį ir prognozuoti savo verslo plėtrą, žinoti esamus veiklos ir efektyvumo rodiklius. Kaip su tuo susitvarkote?
Savo darbe mes orientuojamės į tris pagrindinius principus.
- Wow efektas- dėl grafikos kokybės, animacijos ir aplikacijos greičio darbas bent jau nenuobodus. Visi elementai skirti aukštos kokybės ekranui „dideliuose“ ekranuose ir vadovams mobiliuosiuose įrenginiuose ar asmeniniuose kompiuteriuose.
- Situacijos analizė- galimybė greitai lokalizuoti problemą valdymo objektuose, pavyzdžiui, naudojant šviesoforo principą ar konkretų vaizdą.
- Galimybė ne tik lokalizuoti problemą, bet ir viską atskleisti galimų priežasčių jos išvaizda ir taip pastūmėja problemos sprendimą.
Bet kurio analitinio sprendimo - Monitoringo centro kūrimas IDVP platformoje prasideda nuo atvejo, panašaus į verslo atvejo, apibrėžimo, kuris apima įvairius rodiklius, apibūdinančius sprendžiamą problemą ir parodant klientui jos sprendimo būdus.
Tada, kai suformuojamas atvejis ir parenkami indikatoriai problemai išspręsti, išrandame ir sukuriame trimačius interaktyvius vaizdinius vaizdus, kurie sudaro „reiškinio erdvę“. Už duomenų vizualizavimą tiesiogiai atsakinga speciali programa – „3D grotuvas“, kuris kiekvienam vartotojui surenkamas valdant platformai individualiai.
IDVP palaiko gana didelį interaktyvių analizės įrankių rinkinį. Jie turi galimybę keisti mastelį, keisti padėtį erdvėje, kad būtų geriau suvokiamas vaizdas, galimybė kelis kartus pasirinkti rodomus objektus ar reikšmes su gilinimo pagalba tiesiai iš diagramos ar grafiko.
Pavyzdžiui, „Finansų organizacijų stebėsenos centrui“ naudojome vaizdinės grafinės interaktyvios sąsajos, skirtos skolininkų „debesiui“, koncepciją, su kuria lengva ir patogu dirbti. Kamuoliuko dydis debesyje užkoduoja informaciją apie paskolos gavėjo gautų paskolų sumą, o spalva užkoduoja informaciją apie nustatytų problemų, susijusių su skolininku, skaičių. Specialistas gali spustelėti jį dominantį skolininką ir pamatyti jo finansinių santykių su sandorio šalimis schemą įvairiuose skyriuose, santykiuose ir rūšyse.
„Intelligent Warehouse“ stebėjimo centro programa naudoja trimatį vaizdinį sandėlio vaizdą ir linijinę grafiką su interaktyviai reguliuojama skale.
Tiesą sakant, tai yra skaitmeninis sandėlių verslo momentinis vaizdas, kuriame intuityviai pateikiami atsakymai į gamybos problemas – pavyzdžiui, kodėl sandėlyje susidaro ilgos automobilių eilės pakrovimui ir iškrovimui?
Kuo požiūris į informacijos analizę klasikinėse analizės priemonėse skiriasi nuo jūsų sprendimo?
Nepaisant visuotinai priimto analitinių sistemų pozicionavimo, tradiciškai jų vartotojas yra apmokytas analitikas, sukasi duomenų „kubus“ ir ieško juose šablonų. Duomenims analizuoti naudojamos lentelės, grafikai, diagramos ir kt.
Mes pasirinkome sau kitą vartotoją – tai, visų pirma, aukščiausio lygio vadovas, verslo savininkas, pramonės lyderis, kuriam nuolat ribojamas laikas. Jam dažnai lemiamas yra valdymo sprendimų priėmimo greitis. Tuo pačiu metu šiuolaikinis užimtas žmogus vis labiau nori informaciją suvokti trimatės interaktyvios infografikos forma, kuri leidžia išanalizuoti maksimalius informacijos kiekius su minimaliu laiku, greitai suvokti problemos esmę, įvairias tendencijas. pokyčius ir įvertinti galimas rizikas. Jis įpratęs egzistuoti trimatėje erdvėje.
Todėl savo vystymesi orientuojamės į tas sritis, kurios leidžia greitai ir efektyviai perteikti vadovams situaciją sudėtingais pramonės atvejais. su dideliais šaltinių duomenų kiekiais. Tarp jų yra šie:
Naujos interaktyvaus vizualinio darbo technikos su dideliais kiekiais operatyvinės ir strateginės informacijos – technologijos leidžia aiškiai suvokti esamas problemas ir galimus jų sprendimo būdus per vaizdinius vaizdus. Ekrane vienu metu nagrinėjama daug problemą įtakojančių aspektų, lengviau suvokiami informacijos, valdymo, finansiniai ir ekonominiai procesai, matomi jų tarpusavio ryšiai ir priklausomybės.
Žaidimo elementų įvedimas yra naujas vartotojo sąveikos lygis, dėl kurio duomenų analizės procesas tampa įdomus, mokomas ir įsimintinas. Atitinkamai didėja informacijos turėjimo lygis ir kokybė.
Naujų 3D analizės įrankių naudojimas, nenaudojamas tradicinėse BI sistemose dėl to, kad naršyklės platformose neįmanoma gauti įprastų rezultatų, pavyzdžiui, Sankei srautų diagramos, daug su daugybe ryšių diagramos ir kt.
Ieškokite patys mūsų analitinių sistemų sąsajų pavyzdžių. Manau, kad viskas taps aišku be tolesnių kalbų.
SPECIALUS BENDROVĖS PROJEKTASIDVP
Tobulėjant informacinėms technologijoms ir augant kompiuterinių sistemų galimybėms, daugelis pasaulio tyrinėtojų atrado naujas perspektyvas, kurias pasauliui atveria pažanga. Kompiuteris leidžia atgaivinti statinius duomenis, padaryti juos patogius analizei ir tyrimams bei pateikti informaciją nauja perspektyva.
Informacijos vizualizacija atsispindi ir vartotojo aplinkoje, pakeldama darbą su informacija į naują lygmenį. Grafinio informacijos pateikimo technologijos išgyvena sparčiai tobulėjantį laikotarpį ir šiuo metu iš jų galima išskirti 3 pagrindines sritis:
· Duomenų vizualizacija;
· Infografika;
· Žinių reprezentavimas.
Kokie jų skirtumai, savybės ir pranašumai? Kuri iš šių duomenų vizualizavimo sričių pritaikoma masiniams projektams ir kokius privalumus iš jų galima gauti? Pabandykime tai išsiaiškinti.
Duomenų vizualizacija
Vizualizacija duomenys informacinėse sistemose padidina jų tyrimo žmonėms efektyvumą ir yra plačiai naudojami moksliniams tyrimams, prognozėms, verslo analizei ir analitinėms apžvalgoms.
Kitaip tariant, tai duomenų pateikimo būdas, kuris supaprastina ir pagerina žmogaus suvokimą. Duomenų vizualizacija gali būti dviejų tipų: tiriamoji ir pristatomoji.
Pristatymo vizualizacija yra informacinio pobūdžio, skirta auditorijai, kuriai pasakojama istorija. Tai gali būti, pavyzdžiui, ataskaitos grafikai arba tam tikros srities šilumos žemėlapis. Užduotys, su kuriomis susiduria pristatymo vizualizacija, gali būti suformuluotos taip:
· Pateiktos informacijos trumpumas;
· Pateikimo aiškumas;
· Suvokimo intuityvumas.
Duomenų vizualizacija tyrimams pateikia duomenis į formą, kuri suteikia tyrėjui naujų klausimų ir galimybių juos stebėti, o tai reiškia, kad tyrimo vizualizacija susiduria su skirtingomis užduotimis:
· Pagal turimus duomenis padėti suformuluoti naujus klausimus;
· Rodyti vizualizuotų duomenų reliatyvumą;
· Suteikti mastelio keitimą nuo bendrų iki detalių duomenų rodinių;
· Pateikti duomenis kontekste.
10 pav. DDoS atakų duomenų vizualizacija pasaulio žemėlapyje
Skaitmeninio atakų žemėlapio ekrano kopijoje rodomas dabartinių skaitmeninių atakų žemėlapis. Išsiaiškinkime, kokiais principais grindžiamas šis duomenų pateikimas:
· Linijų spalva nurodo puolimo tipą;
· Eilučių dydis atitinka duomenų kanalo plotį;
· Linijų forma nurodo atakos šaltinį ir tikslą.
Toks duomenų apdorojimas suteikia žmogui sunkiausiai suvokiamus duomenis intuityvaus interaktyvaus žemėlapio forma, prieinamas gilesniam tyrimui per daugybę priedų ir atrankos valdymo funkcijų, galimybę keisti mastelį ir detalizuoti informaciją apie atakas. Apibendrinant verta pasakyti, kad duomenų vizualizacija yra didelio kiekio kompiuterinių duomenų pateikimo forma, supaprastinanti žmonių suvokimą. Kitaip tariant, duomenų vizualizacija reiškia formatą, kuriuo kompiuteris turėtų įkelti struktūrizuotus duomenis, kad ateityje asmuo galėtų lengviau su jais susipažinti.
Infografika.
Infografika – tai grafinė informacijos pateikimo forma, pagrįsta visiško ir intuityviausio pasirinktos temos atskleidimo principu. Infografika paremta informacijos dizainu ir yra pritaikyta įvairiose pramonės šakose – nuo žurnalistikos iki techninio rašymo. Infografikos pateikimo forma atsižvelgiama į duomenų ergonomiką, pasirinktos fizinės ar virtualios laikmenos galimybes, žmogaus psichologiją ir daugybę kitų faktorių, visiškai priklausančių nuo rankų darbo.
Per pastaruosius kelerius metus infografika ne tik išpopuliarėjo, bet ir tapo vienu iš aktyviai naudojamų priemonių žiniasklaidoje. Žymiausi naujienų portalai nuolat ieško ir kuria naujus infografinius žemėlapius įvairiausiomis temomis, nes pastarieji sugebėjo užkariauti auditorijos meilę. Žemiau pateikiamos nuorodos į gerai žinomus naujienų leidinius, kurie savo portaluose paryškino infografiką atskiroje gijoje:
· RIA naujienos
· Gazeta.ru
· Argumentai ir faktai
· Ir daugelis kitų.
Žemiau esančiame paveikslėlyje parodytas naujienų agentūros TASS didelės infografikos fragmentas, parengtas Rusijos ir Europos dujotiekių klausimu. Viename paveikslėlyje atskleidžiama informacija, susijusi su dujotiekių geografiniais duomenimis, jų pavadinimais ir pajėgumais, dujų tiekimo į Europą apimčiais, tiekiamų dujų tranzito į Europą apimčiais, dujų tranzito per Ukrainą ir šalis gavėjas informacija. tranzitinės“ dujos tiekiamos.
11 pav. TASS infografikos dalis, skirta Rusijos-Europos dujotiekiams
Viename paveikslėlyje yra atsakymas į daugybę klausimų, o didžioji dalis informacijos pateikiama grafiškai, todėl su ja susipažinti lengviau ir greičiau. Informacijos pateikimo paprastumas yra pagrindinė infografikos kokybė, dėl kurios ji tapo mylima tiek pasaulyje, tiek Rusijoje.
· Padėti skaitytojui suprasti informaciją;
· Suvokimo aiškumas;
· Duomenų pateikimo paprastumas;
· Pranešimo skaitytojui vientisumas;
· Aiški pranešimų struktūra;
· Aukšta tiekiamos medžiagos kokybė;
· Dėl to sutrumpėja laikas, reikalingas susipažinti su aprašyta informacijos apimtimi.
Apibendrinant, infografiką apibrėžiame kaip grafinį informacijos, susijusios su pasirinkta tema, pateikimą tokiu formatu, kuris leidžia greitai ir intuityviai perskaityti duomenis. Taip pat reikėtų pažymėti, kad kokybiškai infografikai reikia daug rankų darbo, o automatizuotas jos kūrimas atrodo mažai tikėtinas.
Žinių reprezentavimas
Spektaklisžinios yra informacijos vizualizavimo žmogaus mąstymo formatu dalykas, glaudžiai susijęs su žmogaus smegenų informacijos saugojimo ir apdorojimo principu.
Žinių reprezentavimo terminas reiškia žinių pateikimą kompiuteriniam apdorojimui prieinamu formatu, taip pat vėlesnį jų saugojimą ir analizę.
Šios srities raidos istorija yra gana plati ir siekia praėjusio amžiaus 60-uosius, kai technologija buvo naudojama neuroninių tinklų, medicinos sistemų ir kai kurių žaidimų (pavyzdžiui, šachmatų) srityje.
Devintajame dešimtmetyje atsirado pirmosios žinių vaizdavimo kalbos, kurios leido aprašyti žmonėms prieinamas žinias, pavyzdžiui, pateiktas enciklopedijose, mašininiu būdu skaitoma forma. Vėliau buvo sukurtos programavimo kalbos, kurios buvo orientuotos į žinių pateikimą, tačiau vienu metu jos nesulaukė deramo populiarumo.
Šiandien, be neuroninių tinklų, viena iš pirmaujančių žinių vaizdavimo technologijos kūrimo sričių yra semantinis tinklas, kurio tikslas – suprasti pasauliniame tinkle saugomos informacijos kompiuterius. Šios krypties plėtra grindžiama tinklalapių semantinio žymėjimo idėja, kuri buvo aptarta šio darbo pirmojo skyriaus semantinių tinklų skyriuje. Kaip buvo rašyta anksčiau, semantinis žiniatinklis yra standartinio HTML puslapių žymėjimo priedas ir yra pagrįstas semantinio žymėjimo standartais, semantine sintakse ir mikroformatais.
Svarbu pažymėti, kad semantinio žiniatinklio idėja yra perkelti HTML žymėjimo duomenis į tarpusavyje sujungtų išteklių formą, pažymėtą per URI - vieningą išteklių identifikatorių. Semantiniai žiniatinklio standartai, tokie kaip RDF žymėjimas, padeda tinklalapio informaciją paversti nuosekliu grafiku, kuriame kiekvienai viršūnei ir lankui gali būti priskirtas URI. Kitaip tariant, semantinis tinklas savo koncepcijoje siekia semantinio tinklo įvaizdžio.
Be semantinių tinklų ir semantinio žiniatinklio, požiūrio į informacijos organizavimą tinkle laikosi ir daugelis komercinių įmonių, tokių kaip TheBrain Technologies Corp, Convera, Entopia, Epeople ir kt. Jie turi vieną bendrą bruožą: idėjų, terminų, apibrėžimų ar subjektų rinkinys yra sujungti vienas su kitu ir taip sudaromas grafikas. Tuo pačiu metu, rodant vartotojui ryšį tarp dviejų dalykų, galima pereiti prie skirtingų terminų ir idėjų ieškant reikalingos informacijos.
12 pav. PersonalBrain sistemos sąsaja iš TheBrain Technologies. „Mac OS“, 1998 m
Be esybių ir santykių tarp jų sampratos, yra daugybė įrankių, skirtų žmogaus mąstymui priartinti prie kompiuterio supratimo. Panagrinėkime pagrindinius:
Rėmeliai. Rėmas yra tuščias objektas su nurodytu laukų rinkiniu. Kitaip tariant, rėmas yra objektų, sujungtų į vieną objektą, struktūra. Pavyzdžiui, laukų rinkinys, reikalingas vienai mašinai apibūdinti.
Kalbos. Kalbos yra natūralios (sukurtos žmonių, kad galėtų bendrauti su žmonėmis) arba dirbtinės (sukurtos bendrauti su mašinomis). Garsiausias loginio programavimo kalbos pavyzdys šiandien yra Prolog.
Žymėjimas. Žymėjimas, susijęs su žiniatinklio technologijomis, yra standartinės žymėjimo kalbos priedas su tam tikru susitarimų rinkiniu, kuris leidžia žmonėms prieinamų tekstų sintaksinę mašininę analizę.
Apibendrinant reikia pasakyti, kad nagrinėjant žinių reprezentavimo metodiką buvo priimtas atvirkštinis požiūris ir ieškoma būdų, kuriais žmogaus mąstymas gali būti interpretuojamas kompiuteryje. Kaip matyti iš pasaulinės praktikos, šiandien žinių vaizdavimo modelį reprezentuoja semantinis tinklas, o turimais žiniatinklio įrankiais siekiama standartinį dokumentų ir tinklalapių žymėjimą pateikti semantinio tinklo prototipui, ty subjektams ir ryšiams tarp jų. juos.
Pasaulio studijos
Tema informacijos vizualizacija ir susijusios problemos pasaulio moksliniuose tyrimuose atsirado praėjus keleriems metams po languotų kompiuterių sąsajų atsiradimo, būtent 80-ųjų antroje pusėje. Atsiradus asmeniniams kompiuteriams su GUI, duomenų pateikimas pakilo į naują abstrakcijos lygmenį, o tai tyrėjams iškėlė naujų, anksčiau nesvarstytų informacijos vizualizavimo problemų.
Iš pradžių vizualizacija buvo grindžiama semiotikos idėjomis, kurios laikui bėgant buvo plėtojamos sąsajų metaforų ir vizualizacijos teorijose. Turimas vizualizacijos priemones ir jų kūrimo kryptis galite suprasti analizuodami terminologiją ir analizuodami mokslinių darbų šia tema santraukas.
Tyrimo terminija
Prieš Viskas, ką jums reikia padaryti, tai suprasti vartojamą terminiją. Šioje dalyje bus apžvelgtos ir analizuojamos pagrindinės informacijos vizualizacijai skirtų tyrimų terminai: metaforos, sąsajos metaforos, vizualizacijos metaforos ir naratyvo sąvokos.
Metaforos, kaip bendros sąvokos, esmė yra vienos rūšies reiškinių ir esybių analizė ir pateikimas per kitos rūšies parametrų ir reiškinių suvokimą ir interpretavimą.
Vladimiras Lazarevičius Averbukhas savo darbe „Sąsajos metafora ir vizualizacijos metafora. Kokios teorijos mums reikia? metaforos vaidmenį šiuolaikiniame moksle apibūdina kaip pagrindinę psichinę operaciją, kaip pasaulio pažinimo, struktūrizavimo ir paaiškinimo būdą. Istorinės metaforos tyrimo šaknys prasideda filologijoje ir semiotikoje, laikui bėgant pereina į filosofiją, paskui į mokslą. Šiandien metafora plačiai naudojama moksle kaip psichinių reprezentacijų ir procesų vizualizavimo ir apibūdinimo priemonė, leidžianti kurti kalbas ir įrankius naujiems reiškiniams apibūdinti.
Sąsajos metafora siekiama pagerinti vartotojo sąveiką su sistema, apibrėžiant sąsajos įrankių rinkinį ir elgesio modelius, kurie sistemina darbą su HCI.
Idėjos, kuriomis grindžiamas sąsajos metaforų atsiradimas ir plėtra, plačiai pristatomos V.L. Averbukh „Stebuklingos pasakos kaip sąsajos metaforų šaltinis“. Šiame darbe nagrinėjami literatūros kūrinių metaforų ir abstrakcijų panaudojimo metodai HCI srityje.
Vizualizacijos metafora Sergejaus Roldugino darbuose svetainėje „Pasiruošimo vizualizacijai metodai ir algoritmai“ apibrėžiama kaip ekranas, kuriame vienoje srityje objektams naudojama analogijų ir aproksimacijų sistema su kita sritimi, taip pat sukuriama vaizdinė serija su prieinamas sąveikos metodų rinkinys.
Istorijos pasakojimo sampratą šiuolaikiniame moksle geriausiai apibūdina E.A. knygos „Esybėmis pagrįstos bendradarbiavimo priemonės intelekto analizei“ teiginys. Bier, S.K. Card ir J.W. Bodnaras: „Naratyvas yra galinga abstrakcija, kurią žvalgybos analitikai naudoja siekdami suvokti grėsmes ir suprasti veiksmų modelius analizės procese“.
Istorijos pasakojimo terminas HCI srityje plačiausiai vartojamas Chriso Baberio, Dano Andrewso, Tomo Duffy ir Richardo McMasterio darbuose „Sensemaking as Narrative: Visualization for Collaboration“ ir „Visualizing Interactive Narratives: Employing a Branching Comic to Tell a Story and Tell Rodyti jo skaitymą“, kur pagrindinis jo bruožas yra modelyje aprašytų įvykių santykis. Būtent įvykių ir jų aprašymo sąsajos paverčia istoriją pasakojimu.
Pagrindiniai tyrimo taškai /
Metafora kaip šiuolaikinių GUI pagrindas. Apie metaforų vaidmenį šiuolaikinėse grafinėse sąsajose buvo atlikta daugybė studijų ir praktinių darbų įvairiausiomis temomis: nuo metaforinių firminio stiliaus dizaino ir prekės ženklo identiteto pagrindų iki semantinių modelių kūrimo ir žinių vizualizacijos.
Pavyzdžiui, Aaronas Walteris savo knygoje „Designing for Emotion“ plačiai aprašo metaforos principą kuriant vizualinį tapatumą ir kuriant vartotojo emocijas, savo požiūrį grindžia asmenybės metafora grafinėje sąsajoje. Didžiausią dėmesį metaforos vaidmeniui kuriant sąsają ir informacijos vizualizaciją Vladimiras Averbukhas skiria šiuose savo darbuose:
· „Stebuklingos pasakos kaip sąsajos metaforų šaltinis“;
· „Sąsajos metafora ir vizualizacijos metafora. Kokios teorijos mums reikia?“;
· Ir bendrame darbe „Sąsajos ir vizualizacijos metaforų paieška ir analizė“.
Pirmasis iš šių kūrinių nubrėžia paraleles tarp sąsajos įrankių ir liaudies pasakose aprašytų modelių. Pasakose naudojamos metaforos ir technikos, anot autoriaus, yra ryškus ir sėkmingas metaforų panaudojimo aiškinant tematinę sferą ir tvarkant esybes pavyzdys. Kaip bebūtų keista, Vladimiras Averbukhas nėra pirmasis autorius, savo tyrime paminėjęs pasakų patirtį: Chrisas Baberis savo studijoje „Sensemaking as narrative: Visualization for Collaboration“ pateikia tą pačią nuorodą, apibrėždamas rusų liaudies pasakas kaip pirmuosius žingsnius link naratyvų formavimas su aprašymo ryšiais tarp objektų.
Antrajame minėtame darbe didžiausias dėmesys skiriamas sąsajos metaforos ir vizualizacijos metaforos teorijoms, taip pat aprašoma metaforos, kaip mokslinės priemonės, formavimosi istorija. Įdomiausios tyrimo tezės yra susijusios su metaforos panaudojimo tikslais ir jos taikymo metodika. Remiantis darbu, bendras metaforos naudojimo sąsajoje tikslas yra padidinti tiriamų objektų išraiškingumą. Metaforos vartojimo ypatumas slypi būtinybėje metaforos principų šaltinio ieškoti ne kasdienėse realybėse, o vartotojo veikloje sprendžiant jam priskirtas problemas.
Paskutiniame minėtame V.L. Averbukh maksimaliai atskleidžia metaforų temą kaip veiksmingą informacijos analizės ir apdorojimo įrankį, apibrėždamas 4 kriterijus, kaip sukurti aukštos kokybės metaforą sąsajoje:
· Objektų savybių panašumas šaltinio ir tikslinėse srityse;
· Galimybė grafiškai atvaizduoti šaltinio srities objektus;
· Objektų atpažįstamumas šaltinio teritorijoje;
· Turtingas ryšių tarp objektų šaltinio srityje rinkinys.
Naratyvinis informacijos pateikimo modelis ir semantinio tinklo prototipas. Chrisas Baberis savo darbuose daug dėmesio skiria naratyviniam modeliui, pabrėždamas ne tik esybių, kaip objektų ir įvykių prototipo, buvimo, bet ir jų santykių tipizavimo svarbą. Taigi straipsnyje „Sensemaking as Narrative: Visualization for Collaboration“ aptariama semantinio tinklo modelio, skirto modeliuoti įvykių grandinę tyrimų metu, kūrimo svarba.
Be to, tame pačiame darbe apibrėžiama bendra veiksmų seka modeliuojant žinių sritį:
· Aprašytos srities „trafaretų“ rinkinio nustatymas pakankamu kiekiu naratyviniams modeliams sukurti;
· Sukurkite naratyvinį modelį naudodami metodą „iš viršaus į apačią“, kad palaipsniui įsigilintumėte į detales. Čia nebūtų klaidinga pastebėti, kad svarbu ne tiek tikslumas, kiek galutinio pasakojimo nuoseklumas;
· Ryšių tarp modelio objektų aprašymas. Būtent tai, pasak autoriaus, išskiria pasakojimą nuo istorijos ir atveria plačias jo analizės galimybes.
Atskirai reikia pažymėti, kad net ir detaliausiam modeliui reikalingas individualus požiūris, kad būtų išryškinta esmė. Metaforų naudojimo privalumai ir modelio perkėlimo į semantinio tinklo formą privalumai yra ne tik geresnis ir išsamesnis informacijos pateikimas, bet ir galimybė sutelkti dėmesį į ypač svarbias modelio vietas. Iš šios pasakojimo ypatybės išplaukia tokia tezė:
Interaktyvi informacijos pateikimo forma leidžia vartotojams geriau pasiekti savo tikslus, kontroliuoti žiūrėjimo gylį ir sutelkti dėmesį į tinkamas modelio sritis. Chriso Baberio ir Danielio Andrewso darbas „Interaktyvių pasakojimų vizualizavimas: išsišakojusio komikso panaudojimas norint papasakoti istoriją ir parodyti savo skaitymus“ yra skirtas šio teiginio tyrimui eksperimentinėse studentų grupėse. Tyrimas patvirtina autorės teiginį, kad interaktyvi ir kontroliuojama informacijos pateikimo forma yra geresnė nei linijinė, nors daugumoje realizacijų turi reikšmingą trūkumą – bendros modelio apimties vizijos nebuvimą.
Modelių interaktyvumas atveria naujų galimybių kūrėjams – ypač naują požiūrį į informacijos organizavimą. Savo knygoje Į naudotoją orientuotas sistemų dizainas Janas Noyesas ir Chrisas Baberis aprašo informacijos ir GUI sluoksniavimo koncepciją, kad tolygiai paskirstytų informacijos detales visame modelio gylyje, nuo viršaus iki apačios, taip leidžiant vartotojui sutelkti dėmesį į dominančias sritis, neprarandant ryšio su bendra vizualizacijos modelio išvaizda ir grafine sąsaja.
Paskutinis dalykas, kurį reikėtų paliesti šiame darbe, yra vieno iš seniausių tyrimo metu analizuotų straipsnių tema: „Kuo ypatinga vizualizacija? Alanas M. MacEachrenas ir Markas Monmonieris Nors ir paskelbtas 1992 m., straipsnis paliečia gana esmines problemas, tokias kaip:
· Vizualizacijos panaudojimo kompiuterinėse sistemose tikslai;
· Kompiuterinės vizualizacijos priemonės;
· Vizualizacijos panaudojimo kartografinėse sistemose požiūriai.
Svarbiausia yra sukurti vartotojo elgesio modelį sistemoje. Būtent ši tezė papildo ankstesnes ir pateikia išsamų atsakymą į autoriaus užduotus klausimus. Dėl kartografijos srities, kurios atžvilgiu buvo atliktas tyrimas, specifikos, į vizualizacijos sritį buvo pažvelgta nauju kampu, o darbe įrankiams buvo skiriamas ypatingas dėmesys.
Jei pašalinsime įrankius, kurių pritaikymas šiuolaikinėse kompiuterinėse sistemose buvo pakeistas pažangesniais analogais, 3 pagrindiniai sėkmingos vizualizacijos įrankiai yra sąveikos su sistema projektavimas, animacijos ir nuorodų į išplėstą turinį naudojimas.
Tyrimo rezultatų interpretavimas
Išanalizavęs plataus spektro mokslinių ir praktinių publikacijų informacijos vizualizavimo, UX dizaino, UI kūrimo ir vizualinio identiteto kūrimo temomis, galime padaryti tokias išvadas:
· Naujų sąveikos su sistema modelių kūrimas remiasi metaforų teorija;
· Sėkmingo informacinio modelio prototipas panašus į semantinį tinklą, papildytas dalykų ir įvykių aprašymais, taip pat jų ryšių aprašymu;
· Modelio interaktyvumas leidžia valdyti vartotojo dėmesį ir susitelkti į lankytinas vietas;
· Informacinis modelis, sukurtas naudojant sąsajos metaforas, turėtų sukurti vartotojo elgesio modelius;
· Kad modelis sėkmingai atskleistų informaciją, turi būti sukurta sąveika su sistema, naudojama animacija ir aiškinamieji saitai.
Išanalizavę darbo su informacija technologinę bazę, atlikę esamų kompiuterinės vizualizacijos modelių apžvalgą ir analizę bei išanalizavę pirmaujančius tyrimus informacijos vizualizacijos ir HCI tema, galite pereiti prie savo sprendimo kūrimo. Daugiau apie tai kitame skyriuje.
Die meisten Unternehmen schwimmen förmlich in einem Pool von Daten. Wertvolle Informationen fließen ständig hinein und heraus und rücken damit immer stärker ins Bewusstsein der Unternehmen. Um das Potenzial zu nutzen, bedarf es einer Strategie, mit der sich diese Daten sammeln und sinnvoll nutzen lassen.
Mithilfe von lassen sich die Daten erfassen, organisieren, analysieren und in geschäftsrelevante Einblicke umwandeln. Diese Strategien helfen effizienten und wettbewerbsorientierten Unternehmen, Rohdaten zu entscheidungsrelevanten Informationen zu verdichten.
In diesem Umwandlungsprozess darf ein wichtiger Punkt jedoch nicht übersehen werden: das fundierte Verständnis der Daten. Verslo žvalgybos valdymo instrumentai yra informacijos ir vizualizavimo priemonės.
Ein Bild sagt mehr als tausend Worte
Die Menschheit kennt Visualisierungen seit Hunderten von Jahren. Von Karten über Grafiken bis hin zu Diagrammen nutzen wir visuelle Informationen, um eine Geschichte anschaulicher zu erzählen, als Text es vermag.
Mit dem Technologieboom stieg auch die Menge ir Daten. Und wieder ist es Technologie, die uns hilft, immer größere Datenmengen noch schneller zu verarbeiten. Trends, Muster und andere Einblicke, die im Rohtextformat leicht untergehen, lassen sich mit Visualisierungssoftware schnell aufdecken.
Obwohl Berichte und Dashboards durchaus ihre Berechtigung haben, sind Visualisierungen oft die wirkungsvollere Methode, da große Datenmengen auf kleinem Raum komprimiert werden können. Anstatt umfangreiche Datasets ewig zu durchforsten, gelangen Sie mit Visualisierungen schnell und effizient ans Ziel.
Dank des technologischen Fortschritts sind viele Visualisierungsprogramme mit interaktiven Funktionen ausgestattet. Diese Flexibilität ermöglicht eine schnelle Anpassung, um Nutzern Dateneinblicke aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu gewähren. Ohne dürfte es schwierig sein, in so kurzer Zeit eine ganzheitliche, interaktyve Sicht auf Daten zu ermöglichen.
Die Erfolgsformel
Eine große Herausforderung für Business Intelligence is die Flut and Daten. Damit Visualisierungen zu sicheren Entscheidungen führen, benötigen Sie fundierte Einblicke in Daten. Doch ohne Kontext sind Visualisierungen längst nicht so effektiv.
Die Lösung ist einfach: Lassen Sie die Werkzeuge für sich arbeiten. Solange Sie die richtigen Lösungen verwenden und Ihre BI-Analysten wissen, woher die Daten stammen, für wen sie bestimmt sind und wie sie ausgewertet werden, kommen Sie intelligenten Entscheidungen ein ganzes Stück näher.
Immer mehr Unternehmen entdecken, wie wichtig die Informationsvisualisierung für Business Intelligence ist. Die Zeichen stehen klar auf Erfolg, da hochleistungsfähige Analysewerkzeuge noch schnellere Einblicke in Daten bieten. So können Unternehmen ihre Daten anschaulich präsentieren und zudem in ergebnisorientierte Strategien umwandeln.
