18. Матвеева -технологическая поддержка финансирования инноваций на малых промышленных предприятиях // Инженерный вестник Дона, 2014, № 2 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n2y2014/2417/.
References
1. Ponomareva E. I. Inženernyj vestnik Dona (Rus), 2012, №1 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n1y2012/628/.
2. Efremova O. A. Inženernyj vestnik Dona (Rus), 2014, №2 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n2y2014/2371/.
3. Pirolli P., Card S. K. Information foraging in information access environments // Proceedings of CHI ’95, ACM, 1995. P. 51–58.
4. Wünsche B. A survey, classification and analysis of perceptual concepts and their application for the effective visualisation of complex information // APVis "04 Proceedings of the 2004 Australasian symposium on Information Visualisation. 2004. Vol. 35. P.17–24.
5. Norretranders T. The User Illusion: Cutting Consciousness Down to Size. Penguin Press Science, 19p.
6. Koffka K. Principles of Gestalt psychology. NY: Harcourt, 19p.
7. Beck D. E., Cowan K. Spiral Dynamics: Mastering Values, Leadership and Change, 20p.
8. Tufte E. The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, second edition, 20p.
9. Ware С. Information Visualization: Perception for Design. 2 ed. Morgan Kaufman, 20p.
10. Friendly M., Kwan E. Effect ordering for data displays // Computational Statistics & Data Analysis. VolP. 509–539.
11. Few S. Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data. O"Reilly, 20p.
12. Pickett R. M., Grinstein G. G., Levkowitz H., and Smith S. Harnessing pre-attentive perceptual processes in visualization // Perceptual Issues in Visualization. Grinstein G., Levkowitz H. (Eds). NY:Springer, 1995. P.33–45
13. Lengler R., Eppler M. J. Towards a Periodic Table of Visualization Method for Management. Proceedings of the IASTED International Conference on Graphics and Visualization in Engineering, GVE 2007, Florida, 20p.
14. Bresciani S., Eppler M. J. The Risks of Visualization: a Classification of Disadvantages Associated with Graphic Representations of Information // Schulz P. J., Hartung U., Keller S. (Eds.), Identität und Vielfalt der Kommunikations-wissenschaft. Konstanz, Germany: UVK Verlagsgesellschaft mbH, 2009. P.52−65.
15. Wainer H. How to display data badly // The American Statistician. 1984. Vol. 38(2) P. 137−147.
16. Sleeper A. How to lie with statistical graphics. Successful Statistics LLC. Proceedings of the 2006 Crystal Ball User Conference, 2006. 11p.
17. Avgerinou M., Ericson J. A review of the concept of visual literacy // British Journal of Educational Technology. 1997. Vol. 28(4). P. 280−291.
18. Matveeva L. G. Inženernyj vestnik Dona (Rus), 2014, №2 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n2y2014/2417/.
3 D -визуализация уверенно занимает лидирующие позиции в рейтингах наиболее перспективных информационных технологий. Почему этот сегмент решений укрепляет и наращивает свои позиции, что является катализатором спроса, какие новые тенденции формируются в сегодняшних сложных условиях? Об этом мы поговорили с Сергеем Астаховым , руководителем консорциума Interactive Data Visualization Platform (IDVP ), финалиста конкурса «Лучшие информационно-аналитические инструменты - 2016» .
Какие движущие факторы рынка интерактивной визуализации данных являются ключевыми сегодня? Какие тенденции можно выделить?Драйвером спроса на аналитические инструменты, как ни парадоксально, является сложная экономическая ситуация. В кризисный период руководителям нужно быстро получать точную, объективную информацию о состоянии бизнеса. Другим драйвером рынка является лавинообразный рост объёма данных, что требует новых подходов к работе с информацией.
Сегодня есть потребность в технологиях, которые обладают возможностями обработки больших массивов данных, интерактивной инфографики и имеют интерактивный интерфейс. Пользователи осознали, что визуализация данных и «живое» взаимодействие с ними может наилучшим образом помочь понимать смысл этих данных.
Для этих задач предназначена уникальная российская разработка Interactive Data Visualization Platform (IDVP) - технологическая платформа для оперативной визуализации и анализа данных. Этот управленческий инструмент основан на технологиях функционального моделирования для анализа ситуаций с применением пространственной трёхмерной инфографики. Применяется платформа для решения управленческих, экономических и финансово-хозяйственных задач.
Когда поставщики аналитических решений говорят о клиентских данных, то часто упоминают о проблемах с данными. Но если взять идеальный случай, когда у клиента данные находятся в образцовом порядке, как же отличить важные данные от неважных, влияющие на его непосредственно бизнес-процессы от второстепенных?
Самые «важные» данные получаются из систем, которые используют датчики и счётчики, например в АСУ ТП, системах управления трубопроводами, генерацией энергии и т. д., или из систем, которые автоматизируют операционную деятельность - банковских, платёжных, логистических систем и т. п., где роль человеческого фактора сведена к минимуму либо информация завязана на «живые» деньги.
Собственно, мы пока знаем два способа повышения качества данных: либо минимизировать человеческий фактор - получать данные посредством объективных технических средств, либо завязывать информацию на деньги.
Например, в Центре мониторинга медицинской информационной системы доступность врачей измеряется автоматически в момент записи пациента на приём, без человеческого фактора.
Полнота заведения ресурсов в систему контролируется тоже просто - врач не сможет получить зарплату, если он не заведён в систему и ежедневно не работает в ней. Пока бухгалтерия существовала отдельно от Центра мониторинга, в поликлиниках числилось сотрудников больше, чем вело приёмы. Когда их объединили, все быстро пришло в норму.
Поэтому создание аналитического решения нового поколения практически бессмысленно в отрыве от реорганизации низовой системы, как правило и управленческой, и информационной.
Как вы узнаете уязвимые точки в бизнес-процессах вашего клиента? Для генерального директора важно иметь понимание прошлого, настоящего и прогноза развития его бизнеса, быть в курсе текущих показателей результативности и эффективности. Как вы с этим справляетесь?
В своей работе мы ориентируемся на три основных принципа.
- Wow эффект - качество графики, анимация и скорость работы приложения делают работу, как минимум, не скучной. Все элементы разработаны для высококачественного отображения на «больших» экранах, а для руководителей - на мобильных устройствах или ПК.
- Ситуационный анализ - возможность быстро локализовать проблему на объектах управления, например по принципу светофора или специфическому изображению.
- Возможность не просто локализовать проблему, но и раскрыть все возможные причины её появления, тем самым подтолкнуть к решению проблемы.
Разработка любого аналитического решения - Центра мониторинга, на платформе IDVP начинается с определения кейса, по аналогии с бизнес-кейсом, включающим в себя различные показатели, характеризующие решаемую проблему и показывающие клиенту пути её решения.
Затем, когда сформирован кейс и выбраны показатели для решения проблемы, мы придумываем и разрабатываем трёхмерные интерактивные визуальные образы, которые формируют «пространство явления». Непосредственно за визуализацию данных отвечает специальная программа - «3D плеер», который собирается под управлением платформы индивидуально для каждого пользователя.
IDVP поддерживает достаточно большой набор интерактивных аналитических инструментов. Они имеют возможность масштабирования, изменения положения в пространстве для лучшего визуального восприятия, возможность множественного выбора отображаемых объектов или значений с поддержкой drill-down непосредственно с диаграммы или графика.
Например, для «Центра мониторинга финансовых организаций» мы использовали концепцию визуального графического интерактивного интерфейса «облака» заёмщиков, с которым легко и удобно работать. Размером шарика в облаке кодирована информация о величине полученных кредитов заёмщиком, а цветом - информация о количестве выявленных проблем у заёмщика. Специалист может кликнуть на интересующего его заёмщика и увидеть схему его финансовых отношений с контрагентами в различных разрезах, взаимосвязях и видах.
В приложении «Центр мониторинга «Интеллектуальный склад» используется трёхмерное визуальное представление склада и линейный график с интерактивно изменяемой шкалой.
Фактически это цифровой слепок складского бизнеса, в котором ответы на производственные проблемы представлены в интуитивно понятном виде - например, почему образуются на складе длинные очереди машин на погрузку-разгрузку?
Чем отличается подход к анализу информации в классических аналитических инструментах от вашего решения?
Несмотря на общепринятое позиционирование аналитических систем, традиционно их пользователем является подготовленный аналитик, крутящий «кубики» данных и ищущий в них закономерности. Для анализа данных он использует таблицы, графики, диаграммы и многое другое.
Мы для себя выбрали другого пользователя - это прежде всего топ-руководитель, владелец бизнеса, руководитель отрасли, который постоянно находится в условиях ограниченных временных рамок. Для него скорость принятия управленческих решений зачастую критична. При этом современный занятой человек все чаще хочет воспринимать информацию в виде трёхмерной интерактивной инфографики, позволяющей анализировать максимальные объёмы информации при минимуме временных затрат, быстро улавливать суть проблемы, различные тенденции изменений и оценивать возможные риски. Он привык существовать в трёхмерном пространстве.
Поэтому в наших разработках мы делаем акцент на тех направлениях, которые позволяют быстро и качественно довести до руководителей ситуацию по сложным отраслевым кейсам. с большими объёмами исходных данных. Среди них можно выделить следующие:
Новые приёмы интерактивной визуальной работы с большими массивами оперативной и стратегической информации - технология обеспечивает чёткое восприятие существующих проблем и возможных путей их решения через визуальные образы. На экране одновременно рассматривается множество аспектов, влияющих на проблему, проще понимать информационные, управленческие, финансово-экономические процессы, видна их взаимосвязь и взаимозависимости.
Внедрение элементов геймификации - это новый уровень взаимодействия с пользователем, делающий процесс анализа данных интересным, познавательным и запоминающимся. Соответственно повышается уровень и качество владения информацией.
Использование новых трёхмерных аналитических инструментов , не используемых в традиционных BI-системах ввиду невозможности получения нормального результата на браузерных платформах, например потоковых диаграмм санкей, диаграмм отношений «многие ко многим» и т. п.
Посмотрите сами на примеры интерфейсов наших аналитических систем. Я думаю, что все станет понятно без лишних слов.
СПЕЦПРОЕКТ КОМПАНИИ IDVP
С развитием информационных технологий и ростом возможностей компьютерных систем многие мировые исследователи открыли новые перспективы, которые миру открывает прогресс. Компьютер позволяет оживить статичные данные, сделать их удобными для анализа и исследования, представить информацию в новом разрезе.
Визуализация информации нашла своё отражение и в пользовательской среде, выведя работу с информацией на новый уровень. Технологии графического представления информации переживают период бурного развития, и на данный момент среди них можно выделить 3 ключевых направления:
· Визуализация данных;
· Инфографика;
· Представление знаний.
В чём их отличия, особенности и преимущества? Что из этих направлений визуализации данных применимо на массовых проектах, и какие из них можно извлечь плюсы? Попробуем разобраться.
Визуализация данных
Визуализация данных в информационных системах повышает эффективность их изучения человеком и находит широкое применение в научных исследованиях, прогнозировании, бизнес-анализе и аналитических обзорах.
Иными словами, это -- способ представления данных, который упрощает и улучшает их восприятие человеком. У визуализации данных может быть две разновидности: исследовательская и презентационная.
Презентационная визуализация носит ознакомительный характер, ориентированный на аудиторию, для которой ведётся повествование. Это могут быть, например, графики в докладе, или тепловая карта некоторой территории. Задачи, стоящие перед презентационной визуализацией, можно сформулировать следующим образом:
· Краткость презентуемой информации;
· Ясность презентации;
· Интуитивность восприятия.
Визуализация данных для проведения исследований приводит данные в вид, предлагающий исследователю новые вопросы и возможности их наблюдения, а значит, и задачи перед исследовательской визуализацией стоят другие:
· Помочь сформулировать новые вопросы по имеющимся данным;
· Отобразить относительность визуализированных данных;
· Обеспечить масштабируемость от общих до детализированных представлений данных;
· Представить данные в привязке к контексту.
Рисунок 10. Визуализация данных о DDoS-атаках на карте мира
На скриншоте Digital Attack Map показана карта текущих цифровых атак. Давайте разберёмся, какие принципы лежат в основе подобного представления данных:
· Цвет линий указывает на тип атаки;
· Размер линий соответствует ширине канала данных;
· Форма линий указывает на источник и цель атаки.
Подобная работа с данными предоставляет сложнейшие для человеческого восприятия данные в виде интуитивно понятной интерактивной карты, доступной для более глубокого изучения за счёт ряда надстроек и функций управления выборкой, возможности масштабирования и детализации информации об атаках. Подводя итог, стоит сказать, что визуализация данных -- это форма представления большого количества компьютерных данных, упрощающая их восприятие человеком. Иными словами, под визуализацией данных понимается формат, в котором компьютер должен выгружать структурированные данные для того, чтобы в будущем человек мог с ними проще ознакомиться.
Инфографика.
Инфографика -- графическая форма подачи информации, берущая за основу принцип полного и максимально интуитивного раскрытия выбранной темы. Инфографика базируется на информационном дизайне и находит применение во множестве отраслей, от журналистики до технических статей. Форма подачи инфографики учитывает эргономику данных, возможности выбранного физического или виртуального носителя, человеческую психологию и ряд прочих факторов, целиком завязанных на ручной труд.
В последние несколько лет инфографика успела не только набрать популярность, но и стать одним из активно использующихся инструментов в средствах массовой информации. Ведущие новостные порталы проводят регулярный поиск и разработку новых инфографических карт на самые разнообразные темы, так как последние смогли завоевать любовь аудитории. Ниже приведены ссылки на известные новостные издания, выделившие инфографику в отдельную ветку на своих порталах:
· РИА Новости
· Газета.ru
· Аргументы и Факты
· И многие другие.
На изображении ниже представлен фрагмент объёмной инфографики информационного агентства ТАСС, подготовленной к вопросу российско-европейских газопроводов. В рамках одного изображения раскрыта информация, относящаяся к географическим данным газопроводов, их названиям и мощности, объёмам поставок газа в Европу, объёмам транзита поставляемого в Европу газа, приведена детализация транзита газа через Украину и странам-получателям «транзитного» газа.
Рисунок 11. Часть инфографики ТАСС, посвящённая российско-европейским газопроводам
В рамках одного изображения находится ответ на большое количество вопросов, при этом бoльшая часть информации подана графически, что облегчает и ускоряет ознакомление с ней. Легкость подачи информации -- главное качество инфографики, за которое её успели полюбить как в мире, так и в России.
· Облегчение понимания информации читателем;
· Ясность восприятия;
· Простота подачи данных;
· Целостность сообщения читателю;
· Понятная структура сообщения;
· Высокое качество подаваемого материала;
· Как результат -- уменьшение времени, необходимого на ознакомление с описываемым объёмом информации.
Подводя итог, определим инфографику как графическое представление информации, относящейся к выбранной теме, в формате, подразумевающем быстрое и интуитивное ознакомление с данными. Также следует отметить, что качественная инфографика требует большого объёма ручного труда, и её автоматизированное создание представляется маловозможным.
Представление знаний
Представление знаний -- вопрос визуализации информации в формате человеческого мышления, тесно связанный с принципом хранения и обработки информации человеческим мозгом.
Под термином представления знаний подразумевается представление знаний в формате, доступном для обработки компьютером, а также их последующего хранения и анализа.
История развития данного направления достаточно обширна, и берёт своё начало в 60х годах прошлого века, когда технология применялась в сфере нейросетей, медицинских систем и некоторых игр (например, шахмат).
В 80х годах появились первые языки представления знаний, которые позволяли описать доступные для человека знания, например, представленные в энциклопедиях, в машиночитаемом виде. Позднее были разработаны и языки программирования, ориентированные на представление знаний, в своё время не получившие должной популярности.
На сегодняшний день, помимо нейросетей, одним из передовых направлений развития технологии представления знаний является семантическая паутина, преследующая цель понимания компьютерами информации, хранящейся в мировой сети. Развитие данного направления основывается на идее семантической разметки веб-страниц, о которой говорилось в разделе семантических сетей первой главы настоящей работы. Как и было написано ранее, семантический веб является надстройкой над стандартной разметкой HTML-страниц и базируется на стандартах семантической разметки, семантическом синтаксисе и микроформатах.
Важно отметить, что идея семантического веба преследует приведение данных HTML-разметки к виду связанных между собой ресурсов, обозначенных через URI -- Unified Resource Identifier. Стандарты семантического веба, такие как разметка RDF, способствуют превращению информации веб-страницы в связный граф, каждой вершине и дуге которого можно присвоить URI. Иными словами, в своей концепции семантический веб стремится к образу семантической сети.
Кроме семантических сетей и семантического веба подход организации информации в сети преследует множество коммерческих компаний, таких как TheBrain Technologies Corp, Convera, Entopia, Epeople и другие. Объединяет их одно: набор идей, терминов, определений или сущностей связываются между собой, тем самым образуя граф. При этом демонстрация пользователю связи между двумя субъектами позволяет перемещаться между различными терминами и идеями в поисках необходимой информации.
Рисунок 12. Интерфейс системы PersonalBrain от TheBrain Technologies. Mac OS, 1998 год
Помимо концепции сущностей и связей между ними, существует ряд инструментов, призванных приблизить человеческое мышление к пониманию компьютером. Рассмотрим основные из них:
Фреймы. Фрейм представляет собой незаполненный объект с заданным набором полей. Говоря другими словами, фрейм -- это структура сущностей, укомплектованная в единый объект. Например, набор полей, необходимый для описания одной машины.
Языки. Языки бывают естественными (сформированные людьми для общения с людьми) и искусственными (созданными для связи с машинами). Наиболее известный на сегодняшний день пример логического языка программирования -- Пролог.
Нотация. Нотация применительно к веб-технологиям являет собой надстройку над стандартным языком разметки с набором условных обозначений, которая делает возможным синтаксический машинный анализ доступных для человека текстов.
Подводя итог, следует сказать, что в анализе методологии представления знаний был применён подход от обратного и произведён поиск способов, при помощи которых человеческое мышление может быть интерпретировано на компьютере. Как видно из мировой практики, на сегодняшний день модель представления знаний представлена семантической сетью, и имеющиеся веб-инструменты ставят своей целью приведение стандартной разметки документов и веб-страниц к прообразу семантической сети, а именно -- сущностям и связям между ними.
Мировые исследования
Тема визуализации информации и связанных с нею проблем появилась в мировых научных исследованиях спустя несколько лет после появления оконных компьютерных интерфейсов, а именно -- во второй половине 80х годов. Появление персональных компьютеров с GUI вывело представление данных на новый уровень абстракции, что поставило перед исследователями новые, нерассмотренные ранее вопросы визуализации информации.
Изначально в основу визуализации были положены идеи семиотики, с течением времени получившие своё развитие в теориях метафор интерфейса и визуализации. Разобраться в имеющихся средствах визуализации и в направлениях их развития можно путём разбора терминологии и анализа тезисов научных работ по данной теме.
Терминология исследований
Прежде всего следует разобраться в используемой терминологии. В рамках данного раздела будет приведён обзор-анализ основных терминов исследований, посвящённых визуализации информации: понятиям метафоры, метафоры интерфейса, метафоры визуализации и повествования.
Суть метафоры как общего понятия заключается в анализе и представлении явлений и сущностей одного рода через осмысление и интерпретацию параметров и явлений другого рода.
Владимир Лазаревич Авербух в своей работе «Метафора интерфейса и метафора визуализации. Какая теория нам нужна?» описывает роль метафоры в современной науке как основную ментальную операцию, как способ познания, структурирования и объяснения мира. Исторические корни изучения метафоры находят своё начало в филологии и семиотике, переместившись с течением времени в философию, затем -- в науковедение. На сегодняшний день метафора широко используется в науке как инструмент для визуализации и описания ментальных представлений и процессов, позволяет создавать языки и инструменты для описания новых явлений.
Метафора интерфейса преследует цель улучшения взаимодействия пользователя с системой через определение набора инструментов интерфейса и шаблонов поведения, систематизирующих работу с HCI.
Идеи, лежащие в основе появления и развития интерфейсных метафор, широко представлены в работе В.Л. Авербуха «Magic fairy tales as a source for interface metaphors». В рамках данной работы рассматриваются методы применения метафор и абстракций из литературных произведений в сфере HCI.
Метафора визуализации в работах Ролдугина Сергея на сайте «Методы и алгоритмы подготовки к визуализации» определяется как отображение, использующее для объектов одной области систему аналогий и приближений с другой областью, а также порождающее визуальный ряд с доступным набором методов взаимодействия.
Понятие повествования в современной науке лучше описать высказыванием из книги «Entity-based collaboration tools for intelligence analysis» от E.A. Bier, S.K. Card и J.W. Bodnar: «Повествование -- это мощная абстракция, используемая аналитиками разведки для осмысления угроз и понимания моделей действий в рамках аналитического процесса».
Термин повествования в сфере HCI наиболее широко представлено в работах Chris Baber, Dan Andrews, Tom Duffy и Richard McMaster «Sensemaking as Narrative: Visualization for Collaboration» и «Visualizing Interactive Narratives: Employing a Branching Comic to Tell a Story and Show its Reading», где ключевой его особенностью определена взаимосвязь описываемых в модели событий. Именно связи между событиями и их описание делают из истории повествование.
Основные тезисы исследований/
Метафора как основа современных GUI. Роли метафор в современных графических интерфейсах посвящено множество исследований и практических работ на самые разнообразные темы: от метафорических основ проектирования фирменного стиля и айдентики брендов до разработки семантических моделей и визуализации знаний.
Так, например, Аарон Уолтер в своей книге «Designing for emotion» широко описывает принцип метафоры в проектировании визуальной идентификации и планировании эмоций пользователь, основывая свой подход на метафоре характера личности в графическом интерфейсе. Наибольшее же внимание роли метафоры в проектировании интерфейсов и визуализации информации уделяет Владимир Авербух в следующих своих работах:
· «Magic fairy tales as a source for interface metaphors»;
· «Метафора интерфейса и метафора визуализации. Какая теория нам нужна?»;
· И в совместной работе «Searching and analysis of interface and visualization metaphors».
В первой из перечисленных работ проводятся параллели между интерфейсными инструментами и моделями, описанными в народных сказках. Метафоры и приёмы, используемые в сказках, по мнению автора, являются ярким и успешным примером использования метафор в объяснении тематической сферы и управлении сущностями. Как ни странно, Владимир Авербух -- не первый автор, упоминающий в своих исследованиях опыт сказок: ту же отсылку делает и Chris Baber в исследовании «Sensemaking as narrative: Visualization for Collaboration», определяя русские народные сказки как первые шаги к формированию повествований с описанием связей между объектами.
Во второй упомянутой работе наибольшее внимание уделяется теориям метафоры интерфейса и метафоры визуализации, а также описывается история становления метафоры как научного инструмента. Наиболее интересные тезисы исследования касаются целей использования метафоры и методологии её применения. Согласно работе, общая цель использования метафоры в интерфейсе состоит в повышении выразительности изучаемых объектов. Особенность использования же метафоры заключается в необходимости искать источник принципов метафоры не в бытовых реалиях, а в деятельности пользователя по решению поставленных задач.
В последней из упомянутых работ В.Л. Авербух максимально раскрывает тему метафор как эффективного инструмента для анализа и обработки информации, определяя 4 критерия создания качественной метафоры в интерфейсе:
· Схожесть свойств объектов в исходной и целевой областях;
· Возможность графического представления объектов исходной области;
· Узнаваемость объектов исходной области;
· Богатый набор взаимосвязей между объектами исходной области.
Повествовательная модель подачи информации и прообраз семантической сети. Много внимания повествовательной модели в своих работах уделяет Chris Baber, подчеркивая важность не только наличия сущностей как прообраза объектов и событий, но и типизации их взаимосвязей. Так, в статье «Sensemaking as Narrative: Visualization for Collaboration» рассматривается важность построения модели семантической сети для моделирования событийной цепочки в ходе проведения расследований.
Кроме того, в этой же работе определена общая последовательность действий в ходе моделирования области знаний:
· Определение набора «стенсилов» описываемой области в достаточном количестве для создания повествовательных моделей;
· Проектирование повествовательной модели по принципу «сверху вниз» для постепенного погружения в детали. Здесь не лишним будет отметить, что важна не столько точность, сколько связность итогового повествования;
· Описание связей между сущностями модели. Именно это, по мнению автора, отличает повествование от истории и открывает широкие возможности по её анализу.
Отдельно следует отметить, что даже самая детализированная модель нуждается в индивидуальном подходе, чтобы можно было выделить суть. Преимущества использования метафор и плюсы приведения модели к виду семантической сети заключаются не только в лучшем и более развернутом представлении информации, но и в возможности акцентировать внимание на особо важных местах модели. Из этой особенности повествования вытекает следующий тезис:
Интерактивная форма подачи информации позволяет пользователям лучше достигать намеченных целей, управлять глубиной просмотра и фокусироваться на нужных местах модели. Исследованиям данного утверждения на экспериментальных группах учащихся посвящена работа Chris Baber и Daniel Andrews «Visualizing Interactive Narratives: Employing a Branching Comic to Tell a Story and Show its Readings». В ходе исследования подтверждается утверждение автора о том, что интерактивная и управляемая форма подачи информации проявляет себя лучше линейной, хотя в большинстве реализаций и имеет существенный недостаток: отсутствие видения общего объёма модели.
Интерактивность моделей открывает новые возможности и перед разработчиками -- в частности, новый подход к упорядочению информации. В своей книге «User-Centred Design of Systems» Jan Noyes и Chris Baber описывают концепцию разбиения информации и GUI на уровни, что позволяет равномерно распределить детализацию информации по всей глубине модели «сверху вниз», тем самым позволив пользователю фокусировать внимание на интересующих его областях, не теряя связи с общим видом модели визуализации и графического интерфейса.
Последнему тезису, который следует затронуть в рамках данной работы, посвящена одна из наиболее старых статей, проанализированных в ходе исследования: «What"s Special About Visualization?» от Alan M. MacEachren и Mark Monmonier. Не смотря на 1992 год издания, статья затрагивает достаточно фундаментальные вопросы, как то:
· Цели использования визуализации в компьютерных системах;
· Инструменты компьютерной визуализации;
· Подходы к использованию визуализации в картографических системах.
Главное -- создать у пользователя шаблон поведения в системе. Именно этот тезис дополняет предыдущие до полного ответа на задаваемые автором вопросы. Благодаря специфике сферы картографии, применительно к которой проводилось исследование, взгляд на область визуализации был представлен с нового ракурса, и особое внимание в работе уделено инструментарию.
Если убрать средства, применимость которых в современных компьютерных системах заменена более совершенными аналогами, 3 ключевых инструмента успешной визуализации -- это проектирование взаимодействия с системой, использование анимации и ссылок на развернутое содержание.
Интерпретация результатов исследований
Проанализировав широкий набор научных и практических изданий на темы визуализации информации, проектирования UX, разработки UI и создания визуальной айдентики, можно прийти к следующим выводам:
· Создание новых моделей взаимодействия с системой берёт свою основу в теории метафор;
· Прообраз успешной информационной модели схож с семантической сетью, дополненной описаниями субъектов и событий, а также описанием их взаимосвязей;
· Интерактивность модели позволяет управлять вниманием пользователя и фокусироваться на интересующих местах;
· Построенная с применением интерфейсных метафор информационная модель должна вырабатывать у пользователя паттерны поведения;
· Для успешного раскрытия информации моделью следует проектировать взаимодействие с системой, использовать анимацию и уточняющие ссылки.
Проанализировав технологическую базу работы с информацией, проведя обзор-анализ действующих моделей компьютерной визуализации и проанализировав ведущие исследования по теме визуализации информации и HCI, можно перейти к разработке собственного решения. Подробнее об этом в следующей главе.
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. Eines der wichtigsten Instrumente für zielführende Business Intelligence ist die Informationsvisualisierung.
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 an 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, interaktive Sicht auf Daten zu ermöglichen.
Die Erfolgsformel
Eine große Herausforderung für Business Intelligence ist die Flut an 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.
