18. Matveeva - technologická podpora financovania inovácií v malých priemyselných podnikoch // Engineering Bulletin of the Don, 2014, č. 2 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n2y2014/2417/.
Referencie
1. Ponomareva E. I. Inženernyj vestnik Dona (Rus), 2012, č. 1 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n1y2012/628/.
2. Efremova O. A. Inženernyj vestnik Dona (Rus), 2014, č. 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. S. 51–58.
4. Wünsche B. Prehľad, klasifikácia a analýza percepčných konceptov a ich aplikácia na efektívnu vizualizáciu komplexných informácií // APVis "04 Zborník z Austrálskeho sympózia o vizualizácii informácií v roku 2004. 2004. Vol. 35. S. 17–24 .
5. Norretranders T. The User Illusion: Redukcia vedomia na veľkosť. Penguin Press Science, 19s.
6. Koffka K. Princípy Gestalt psychológie. NY: Harcourt, 19p.
7. Beck D. E., Cowan K. Špirálová dynamika: Zvládnutie hodnôt, vedenie a zmena, 20s.
8. Tufte E. Vizuálne zobrazenie kvantitatívnych informácií. Graphics Press, druhé vydanie, 20s.
9. Ware S. Information Visualization: Perception for Design. 2 vyd. Morgan Kaufman, 20s.
10. Friendly M., Kwan E. Usporiadanie efektov pre zobrazenie údajov // Výpočtová štatistika a analýza údajov. VolP. 509–539.
11. Niekoľko S. Návrh informačného panela: Efektívna vizuálna komunikácia údajov. O"Reilly, 20p.
12. Pickett R. M., Grinstein G. G., Levkowitz H. a Smith S. Harnessing pre-pozorné percepčné procesy vo vizualizácii // Perceptual Issues in Visualization. Grinstein G., Levkowitz H. (editori). NY:Springer, 1995. S.33–45
13. Lengler R., Eppler M. J. Smerom k periodickej tabuľke vizualizačnej metódy pre manažment. Zborník z medzinárodnej konferencie IATED o grafike a vizualizácii v inžinierstve, GVE 2007, Florida, 20s.
14. Bresciani S., Eppler M. J. Riziká vizualizácie: Klasifikácia nevýhod spojených s grafickým znázornením informácií // Schulz P. J., Hartung U., Keller S. (Eds.), Identität und Vielfalt der Kommunikations-wissenschaft. Konstanz, Nemecko: UVK Verlagsgesellschaft mbH, 2009. S.52−65.
15. Wainer H. Ako zle zobraziť údaje // The American Statistician. 1984. Vol. 38(2) S. 137-147.
16. Spáč A. Ako klamať štatistickou grafikou. Úspešná štatistika LLC. Zborník príspevkov z konferencie používateľov krištáľovej gule 2006, 2006. 11s.
17. Avgerinou M., Ericson J. Prehľad konceptu vizuálnej gramotnosti // British Journal of Educational Technology. 1997. Vol. 28(4). S. 280-291.
18. Matveeva L. G. Inženernyj vestnik Dona (Rus), 2014, č. 2 URL: ivdon. ru/magazine/archive/n2y2014/2417/.
3 D-vizualizácia s istotou zaujíma vedúcu pozíciu v hodnotení najsľubnejších informačných technológií. Prečo tento segment riešení posilňuje a rozširuje svoju pozíciu, čo je katalyzátorom dopytu, aké nové trendy sa objavujú v dnešných ťažkých podmienkach? Hovorili sme o tom s Sergej Astakhov, vedúci konzorcia Interactive Data Visualization Platform (IDVP), finalista súťaže „Najlepšie informačné a analytické nástroje – 2016“.
Aké sú hnacie faktory trhu interaktívnej vizualizácie dát? sú dnes kľúčové? Aké trendy možno identifikovať?Motorom dopytu po analytických nástrojoch je paradoxne zložitá ekonomická situácia. Počas krízy potrebujú manažéri rýchlo získať presné a objektívne informácie o stave podniku. Ďalším ťahúňom trhu je lavínovitý rast objemu dát, ktorý si vyžaduje nové prístupy k práci s informáciami.
Dnes sú potrebné technológie, ktoré majú schopnosť spracovávať veľké množstvo dát, interaktívnu infografiku a majú interaktívne rozhranie. Používatelia si uvedomili, že vizualizácia a interakcia s údajmi im môže najlepšie pomôcť pochopiť údaje.
Pre tieto úlohy je určený unikátny ruský vývoj Interactive Data Visualization Platform (IDVP) - technologická platforma pre prevádzkovú vizualizáciu a analýzu dát. Tento nástroj na správu je založený na technológiách funkčného modelovania na analýzu situácií pomocou priestorovej 3D infografiky. Platforma slúži na riešenie manažérskych, ekonomických a finančno-ekonomických problémov.
Keď poskytovatelia analytických služieb hovoria o údajoch o zákazníkoch, často hovoria o problémoch s údajmi. Ak si však zoberieme ideálny prípad, keď sú dáta klienta v ukážkovom poriadku, ako dokážeme rozlíšiť dôležité dáta od nedôležitých, ktoré priamo ovplyvňujú jeho obchodné procesy od tých nedôležitých?
„Najdôležitejšie“ dáta sa získavajú zo systémov, ktoré využívajú senzory a merače, napríklad v systémoch riadenia procesov, potrubných riadiacich systémoch, výrobe energie a pod., alebo zo systémov automatizujúcich prevádzkové činnosti – bankové, platobné, logistické systémy atď. a pod., kde je minimalizovaná úloha ľudského faktora alebo sú informácie viazané na „skutočné“ peniaze.
V súčasnosti poznáme dva spôsoby, ako zlepšiť kvalitu dát: buď minimalizovať ľudský faktor – získavať dáta objektívnymi technickými prostriedkami, alebo viazať informácie za peniaze.
Napríklad v Stredisku monitorovania medicínskeho informačného systému sa dostupnosť lekárov meria automaticky v čase, keď sa pacient objednáva na vyšetrenie, bez ľudského faktora.
Úplnosť pridávania zdrojov do systému je tiež kontrolovaná jednoducho – lekár nebude môcť dostať mzdu, ak nebude zaradený do systému a nebude v ňom pracovať každý deň. Zatiaľ čo účtovné oddelenie existovalo oddelene od monitorovacieho centra, na klinikách bolo viac zamestnancov, ako bolo vymenovaných. Keď sa zjednotili, všetko sa rýchlo vrátilo do normálu.
Preto je vytvorenie analytického riešenia novej generácie prakticky bezvýznamné, izolovane od reorganizácie systému nižšej úrovne, spravidla riadiaceho aj informačného.
Ako rozpoznáte slabé miesta v obchodných procesoch vášho klienta? Pre generálneho riaditeľa je dôležité, aby mal pochopenie pre minulosť, súčasnosť a prognózy vývoja svojho podnikania, aby si bol vedomý aktuálnych ukazovateľov výkonnosti a efektivity. Ako to riešite?
V našej práci sa zameriavame na tri hlavné princípy.
- Wow efekt- vďaka kvalite grafiky, animácií a rýchlosti aplikácie práca aspoň nenudí. Všetky prvky sú navrhnuté pre vysokokvalitné zobrazenie na „veľkých“ obrazovkách a pre manažérov na mobilných zariadeniach alebo počítačoch.
- Situačná analýza- schopnosť rýchlo lokalizovať problém na kontrolných objektoch, napríklad pomocou princípu semaforu alebo konkrétneho obrázku.
- Možnosť nielen lokalizovať problém, ale aj všetko odhaliť možné dôvody jeho vzhľad, čím tlačí k riešeniu problému.
Vývoj akéhokoľvek analytického riešenia - Monitoring Center, na platforme IDVP začína definovaním prípadu, podobného obchodnému prípadu, ktorý obsahuje rôzne indikátory, ktoré charakterizujú riešený problém a ukazujú klientovi spôsoby jeho riešenia.
Potom, keď sa vytvorí prípad a vyberú sa indikátory na vyriešenie problému, vymýšľame a vyvíjame trojrozmerné interaktívne vizuálne obrazy, ktoré tvoria „priestor fenoménov“. Za vizualizáciu dát je priamo zodpovedný špeciálny program – „3D prehrávač“, ktorý je zostavený pod kontrolou platformy individuálne pre každého používateľa.
IDVP podporuje pomerne veľkú sadu interaktívnych analytických nástrojov. Majú schopnosť škálovať, meniť polohu v priestore pre lepšie vizuálne vnímanie, možnosť viacnásobného výberu zobrazených objektov alebo hodnôt s podporou rozbalenia priamo z tabuľky alebo grafu.
Napríklad pre „Centrum monitorovania finančných organizácií“ sme použili koncept vizuálneho grafického interaktívneho rozhrania pre „cloud“ dlžníkov, s ktorým sa ľahko a pohodlne pracuje. Veľkosť gule v cloude zakóduje informáciu o výške prijatých úverov dlžníkom a farebne informáciu o počte zistených problémov s dlžníkom. Špecialista môže kliknúť na dlžníka, o ktorého má záujem, a zobraziť diagram jeho finančných vzťahov s protistranami v rôznych sekciách, vzťahoch a typoch.
Aplikácia Monitorovacie centrum „Inteligentný sklad“ využíva trojrozmerné vizuálne zobrazenie skladu a čiarový graf s interaktívne nastaviteľnou mierkou.
V skutočnosti ide o digitálnu snímku skladového biznisu, v ktorej sú odpovede na výrobné problémy prezentované intuitívnym spôsobom – napríklad prečo sú v sklade dlhé rady áut na nakladanie a vykladanie?
Ako sa líši prístup k informačnej analýze v klasických analytických nástrojoch od vášho riešenia?
Napriek všeobecne akceptovanému umiestneniu analytických systémov je ich užívateľom tradične vyškolený analytik, ktorý točí „kocky“ dát a hľadá v nich vzory. Na analýzu údajov používa tabuľky, grafy, tabuľky a ďalšie.
Vybrali sme si iného používateľa - v prvom rade je to top manažér, majiteľ firmy, líder v odvetví, ktorý je neustále v obmedzenom čase. Rýchlosť prijímania manažérskych rozhodnutí je pre neho často kritická. Moderný zaneprázdnený človek zároveň chce čoraz viac vnímať informácie vo forme trojrozmernej interaktívnej infografiky, ktorá mu umožňuje analyzovať maximálne množstvo informácií s minimom času, rýchlo pochopiť podstatu problému, rôzne trendy. zmien a posúdiť možné riziká. Je zvyknutý existovať v trojrozmernom priestore.
Preto sa v našom vývoji zameriavame na tie oblasti, ktoré nám umožňujú rýchlo a efektívne sprostredkovať situáciu na zložitých odvetvových prípadoch manažérom. s veľkým objemom zdrojových údajov. Medzi nimi sú nasledujúce:
Nové techniky pre interaktívnu vizuálnu prácu s veľkým množstvom operačných a strategických informácií - technológia poskytuje jasné vnímanie existujúcich problémov a možných spôsobov ich riešenia prostredníctvom vizuálnych obrazov. Obrazovka súčasne skúma mnoho aspektov ovplyvňujúcich problém, je ľahšie porozumieť informáciám, manažmentu, finančným a ekonomickým procesom a sú viditeľné ich vzájomné súvislosti a vzájomné závislosti.
Zavedenie gamifikačných prvkov je nová úroveň interakcie používateľa, vďaka ktorej je proces analýzy údajov zaujímavý, vzdelávací a zapamätateľný. V súlade s tým sa zvyšuje úroveň a kvalita držby informácií.
Používanie nových 3D analytických nástrojov, ktoré sa nepoužívajú v tradičných systémoch BI kvôli nemožnosti získať normálne výsledky na platformách prehliadačov, napríklad vývojové diagramy Sankei, diagramy vzťahov many-to-many atď.
Pozrite sa sami na príklady rozhraní našich analytických systémov. Myslím, že všetko bude jasné bez ďalších okolkov.
ŠPECIÁLNY PROJEKT SPOLOČNOSTIIDVP
S rozvojom informačných technológií a rastom schopností počítačových systémov mnohí svetoví výskumníci objavili nové perspektívy, ktoré svetu otvára pokrok. Počítač vám umožňuje oživiť statické údaje, zjednodušiť ich na analýzu a výskum a prezentovať informácie z novej perspektívy.
Vizualizácia informácií sa premieta aj do používateľského prostredia a posúva prácu s informáciami na novú úroveň. Technológie na grafickú prezentáciu informácií zažívajú obdobie prudkého rozvoja a v súčasnosti medzi nimi možno rozlíšiť 3 kľúčové oblasti:
· Vizualizácia dát;
· Infografika;
· Reprezentácia znalostí.
Aké sú ich rozdiely, vlastnosti a výhody? Ktorá z týchto oblastí vizualizácie dát je použiteľná pre hromadné projekty a aké výhody z nich možno odvodiť? Skúsme na to prísť.
Vizualizácia údajov
Vizualizáciaúdaje v informačných systémoch zvyšujú efektivitu ich štúdia ľuďmi a sú široko používané vo vedeckom výskume, prognózovaní, obchodných analýzach a analytických prehľadoch.
Inými slovami, je to spôsob prezentácie údajov, ktorý zjednodušuje a zlepšuje ľudské vnímanie. Vizualizácia údajov môže byť dvoch typov: prieskumná a prezentačná.
Vizualizácia prezentácie slúži na informačné účely a je zameraná na publikum, pre ktoré sa príbeh rozpráva. Môžu to byť napríklad grafy v správe alebo tepelná mapa určitej oblasti. Úlohy, ktorým čelí vizualizácia prezentácie, môžu byť formulované nasledovne:
· stručnosť prezentovaných informácií;
· Jasnosť prezentácie;
· Intuitívnosť vnímania.
Vizualizácia údajov pre výskum prináša údaje do formy, ktorá ponúka výskumníkovi nové otázky a príležitosti na ich pozorovanie, čo znamená, že vizualizácia výskumu čelí rôznym úlohám:
· Pomôžte formulovať nové otázky na základe dostupných údajov;
· Zobrazte relativitu vizualizovaných údajov;
· Poskytovať škálovateľnosť od všeobecných až po podrobné zobrazenia údajov;
· Prezentovať údaje v kontexte.
Obrázok 10. Vizualizácia údajov o DDoS útokoch na mape sveta
Snímka obrazovky Digital Attack Map zobrazuje mapu aktuálnych digitálnych útokov. Poďme zistiť, aké princípy sú základom tejto prezentácie údajov:
· Farba čiar označuje typ útoku;
· Veľkosť riadkov zodpovedá šírke dátového kanála;
· Tvar čiar označuje zdroj a cieľ útoku.
Takéto spracovanie údajov poskytuje údaje, ktoré sú pre ľudské vnímanie najťažšie, vo forme intuitívnej interaktívnej mapy, prístupnej na hlbšie štúdium prostredníctvom množstva doplnkov a funkcií kontroly vzorkovania, možnosti škálovať a spresňovať informácie o útokoch. Aby sme to zhrnuli, stojí za to povedať, že vizualizácia údajov je forma reprezentácie veľkého množstva počítačových údajov, ktorá zjednodušuje ich vnímanie ľuďmi. Inými slovami, vizualizácia dát označuje formát, v ktorom by mal počítač nahrávať štruktúrované dáta, aby sa v nich človek v budúcnosti ľahšie zoznámil.
Infografika.
Infografika je grafická forma prezentácie informácií, založená na princípe úplného a najintuitívnejšieho odhalenia zvolenej témy. Infografika je založená na informačnom dizajne a má uplatnenie v rôznych odvetviach, od žurnalistiky po technické písanie. Forma prezentácie infografiky zohľadňuje ergonómiu dát, možnosti vybraných fyzických či virtuálnych médií, ľudskú psychológiu a množstvo ďalších faktorov úplne závislých od manuálnej práce.
Infografika si za posledných pár rokov získala nielen obľubu, ale stala sa aj jedným z aktívne používaných nástrojov v médiách. Popredné spravodajské portály pravidelne vyhľadávajú a vyvíjajú nové infografické mapy na širokú škálu tém, pretože tie si dokázali získať lásku publika. Nižšie sú uvedené odkazy na známe spravodajské publikácie, ktoré zvýraznili infografiku v samostatnom vlákne na svojich portáloch:
· Správy RIA
· Gazeta.ru
· Argumenty a fakty
· A veľa ďalších.
Na obrázku nižšie je fragment objemnej infografiky tlačovej agentúry TASS, pripravenej k problematike rusko-európskych plynovodov. Na jednom obrázku sú uvedené informácie týkajúce sa geografických údajov plynovodov, ich názvov a kapacít, objemov dodávok plynu do Európy, objemov tranzitu plynu dodávaného do Európy a podrobnosti o tranzite plynu cez Ukrajinu a prijímajúce krajiny „ tranzitný plyn.
Obrázok 11. Časť infografiky TASS venovaná rusko-európskym plynovodom
V rámci jedného obrázka je odpoveď na veľké množstvo otázok, pričom väčšina informácií je prezentovaná graficky, čo uľahčuje a zrýchľuje sa v nich orientovať. Jednoduchosť prezentácie informácií je hlavnou kvalitou infografiky, pre ktorú sa stala milovanou vo svete aj v Rusku.
· Uľahčiť čitateľovi pochopenie informácií;
· Jasnosť vnímania;
· Jednoduchosť predkladania údajov;
· Integrita správy pre čitateľa;
· Jasná štruktúra správy;
· Vysoká kvalita dodávaného materiálu;
· V dôsledku toho skrátenie času potrebného na oboznámenie sa s popísaným objemom informácií.
Aby sme to zhrnuli, infografiku definujeme ako grafickú prezentáciu informácií súvisiacich s vybranou témou vo formáte, ktorý umožňuje rýchle a intuitívne čítanie údajov. Treba si tiež uvedomiť, že kvalitná infografika si vyžaduje veľké množstvo ručnej práce a jej automatizovaná tvorba sa zdá byť nepravdepodobná.
Reprezentácia vedomostí
Výkon poznanie je záležitosťou vizualizácie informácií vo formáte ľudského myslenia, ktoré úzko súvisí s princípom ukladania a spracovania informácií ľudským mozgom.
Pod pojmom reprezentácia znalostí rozumieme prezentáciu vedomostí vo formáte dostupnom na počítačové spracovanie, ako aj ich následné ukladanie a analýzu.
História rozvoja tejto oblasti je pomerne rozsiahla a siaha až do 60. rokov minulého storočia, kedy bola technológia využívaná v oblasti neurónových sietí, medicínskych systémov a niektorých hier (napríklad šach).
V 80-tych rokoch sa objavili prvé jazyky reprezentujúce znalosti, ktoré umožnili opísať vedomosti dostupné napríklad ľuďom prezentované v encyklopédiách v strojovo čitateľnej forme. Neskôr boli vyvinuté programovacie jazyky, ktoré boli zamerané na reprezentáciu vedomostí, ale naraz nezískali náležitú popularitu.
Dnes je popri neurónových sieťach jednou z vedúcich oblastí vo vývoji technológie reprezentácie znalostí sémantický web, ktorý sleduje cieľ, aby počítače porozumeli informáciám uloženým v globálnej sieti. Vývoj tohto smeru je založený na myšlienke sémantického značkovania webových stránok, o ktorej sa hovorilo v časti sémantické siete v prvej kapitole tejto práce. Ako už bolo napísané vyššie, sémantický web je doplnkom k štandardnému značkovaniu HTML stránok a je založený na štandardoch sémantického značkovania, sémantickej syntaxi a mikroformátoch.
Je dôležité poznamenať, že myšlienkou sémantického webu je priniesť údaje o značkách HTML do formy prepojených zdrojov, ktoré sú označené pomocou URI - Unified Resource Identifier. Štandardy sémantického webu, ako napríklad RDF markup, pomáhajú premeniť informácie na webovej stránke na súvislý graf, v ktorom možno každému vrcholu a oblúku priradiť URI. Inými slovami, sémantický web sa vo svojej koncepcii snaží o obraz sémantickej siete.
Okrem sémantických sietí a sémantického webu sa o prístup k organizovaniu informácií na sieti usilujú mnohé komerčné spoločnosti, ako napríklad TheBrain Technologies Corp, Convera, Entopia, Epeople a iné. Majú jedno spoločné: súbor myšlienok, pojmov, definícií alebo entít sú navzájom prepojené, čím vytvárajú graf. Zobrazovanie spojenia medzi dvoma subjektmi používateľovi zároveň umožňuje prechádzať medzi rôznymi pojmami a myšlienkami pri hľadaní potrebných informácií.
Obrázok 12. Rozhranie systému PersonalBrain od spoločnosti TheBrain Technologies. Mac OS, 1998
Okrem konceptu entít a vzťahov medzi nimi existuje množstvo nástrojov navrhnutých tak, aby priblížili ľudské myslenie počítačovému chápaniu. Zoberme si tie hlavné:
Rámy. Rám je prázdny objekt so špecifikovanou sadou polí. Inými slovami, rámec je štruktúra entít zostavených do jedného objektu. Napríklad množina polí potrebných na popis jedného počítača.
Jazyky. Jazyky sú buď prirodzené (vytvorené ľuďmi na komunikáciu s ľuďmi) alebo umelé (vytvorené na komunikáciu so strojmi). Najznámejším príkladom logického programovacieho jazyka súčasnosti je Prolog.
Notový zápis. Notácia vo vzťahu k webovým technológiám je doplnkom k štandardnému značkovaciemu jazyku so sadou konvencií, ktorý umožňuje syntaktickú strojovú analýzu textov prístupnú ľuďom.
Aby sme to zhrnuli, treba povedať, že pri analýze metodológie reprezentácie znalostí sa postupovalo opačne a hľadali sa spôsoby, akými možno ľudské myslenie interpretovať na počítači. Ako je možné vidieť zo svetovej praxe, model reprezentácie znalostí je dnes reprezentovaný sémantickou sieťou a dostupné webové nástroje majú za cieľ priniesť štandardné značkovanie dokumentov a webových stránok do prototypu sémantickej siete, konkrétne entity a prepojenia medzi ich.
Svetové štúdie
Predmet vizualizácia informácií as tým súvisiace problémy sa vo svetovom vedeckom výskume objavili niekoľko rokov po objavení sa okenných počítačových rozhraní, konkrétne v druhej polovici 80. rokov. Nástup osobných počítačov s GUI priniesol prezentáciu údajov na novú úroveň abstrakcie, čo vyvolalo pre výskumníkov nové, predtým neuvažované problémy vizualizácie informácií.
Spočiatku bola vizualizácia založená na myšlienkach semiotiky, ktoré sa postupom času vyvinuli v teóriách metafor rozhrania a vizualizácie. Analyzovaním terminológie a analýzou abstraktov vedeckých prác na túto tému môžete pochopiť dostupné vizualizačné nástroje a smery ich vývoja.
Terminológia výskumu
Predtým Všetko, čo musíte urobiť, je porozumieť použitej terminológii. V rámci tejto časti bude poskytnutý prehľad a analýza hlavných pojmov výskumu venovaných vizualizácii informácií: koncepty metafory, metafora rozhrania, vizualizačná metafora a naratív.
Podstatou metafory ako všeobecného pojmu je analýza a prezentácia javov a entít jedného druhu prostredníctvom pochopenia a interpretácie parametrov a javov iného druhu.
Vladimir Lazarevich Averbukh vo svojom diele „Metafora rozhrania a metafora vizualizácie. Akú teóriu potrebujeme? opisuje úlohu metafory v modernej vede ako základnej mentálnej operácie, ako spôsobu poznávania, štruktúrovania a vysvetľovania sveta. Historické korene štúdia metafory začínajú vo filológii a semiotike, postupom času sa presúvajú k filozofii, potom k vede. Dnes je metafora široko používaná vo vede ako nástroj na vizualizáciu a popis mentálnych reprezentácií a procesov a umožňuje vytváranie jazykov a nástrojov na opis nových javov.
Metafora rozhrania má za cieľ zlepšiť interakciu používateľa so systémom definovaním súboru nástrojov rozhrania a vzorcov správania, ktoré systematizujú prácu s HCI.
Myšlienky, ktoré sú základom vzniku a vývoja metafor rozhrania, sú široko prezentované v práci V.L. Averbukh "Kúzelné rozprávky ako zdroj metafor rozhrania." Táto práca skúma metódy používania metafor a abstrakcií z literárnych diel v oblasti HCI.
Vizualizačná metafora v dielach Sergeja Roldugina na webovej stránke „Metódy a algoritmy na prípravu vizualizácie“ je definovaná ako zobrazenie, ktoré využíva systém analógií a aproximácií s inou oblasťou pre objekty v jednej oblasti a tiež generuje vizuálnu sériu s prístupný súbor interakčných metód.
Koncept rozprávania príbehov v modernej vede najlepšie vystihuje výrok z knihy „Entity-based colulation tools for intelligence analysis“ od E.A. Bier, S.K. Card a J.W. Bodnar: "Príbeh je silná abstrakcia, ktorú používajú analytici spravodajských služieb na konceptualizáciu hrozieb a pochopenie vzorcov konania v rámci analytického procesu."
Termín rozprávanie príbehov v oblasti HCI je najviac zastúpený v dielach Chrisa Babera, Dana Andrewsa, Toma Duffyho a Richarda McMastera „Sensemaking as Narrative: Visualization for Collaboration“ a „Visualizing Interactive Narratives: Employing a Branching Comic to Tell a Story and Show its Reading“, kde jeho kľúčovou črtou je vzťah medzi udalosťami opísanými v modeli. Práve súvislosti medzi udalosťami a ich opisom robia príbeh rozprávaním.
Hlavné body výskumu/
Metafora ako základ moderných GUI. Úloha metafor v moderných grafických rozhraniach bola predmetom mnohých štúdií a praktických prác na najrôznejšie témy: od metaforických základov dizajnu firemného štýlu a identity značky až po vývoj sémantických modelov a vizualizácie znalostí.
Napríklad Aaron Walter vo svojej knihe „Designing for Emotion“ široko popisuje princíp metafory pri navrhovaní vizuálnej identity a používateľských emócií, pričom svoj prístup zakladá na metafore osobnosti v grafickom rozhraní. Úlohe metafory v dizajne rozhrania a vizualizácii informácií venuje najväčšiu pozornosť Vladimír Averbukh vo svojich nasledujúcich prácach:
· „Kúzelné rozprávky ako zdroj metafor rozhrania“;
· „Metafora rozhrania a metafora vizualizácie. Akú teóriu potrebujeme?";
· A v spoločnej práci „Hľadanie a analýza rozhraní a metafor vizualizácie“.
Prvá z týchto prác ukazuje paralely medzi nástrojmi rozhrania a modelmi opísanými v ľudových rozprávkach. Metafory a techniky používané v rozprávkach sú podľa autora nápadným a úspešným príkladom využitia metafor pri vysvetľovaní tematickej sféry a riadení entít. Napodiv, Vladimir Averbukh nie je prvým autorom, ktorý sa vo svojom výskume zmieňuje o skúsenostiach s rozprávkami: Chris Baber uvádza rovnaký odkaz vo svojej štúdii „Sensemaking as narrative: Visualization for Collaboration“, pričom identifikuje ruské ľudové rozprávky ako prvé kroky smerom k formovanie naratívov s opisnými súvislosťami medzi objektmi.
V druhej spomenutej práci je najväčšia pozornosť venovaná teóriám metafory rozhrania a vizualizačnej metafory a popisuje aj históriu formovania metafory ako vedeckého nástroja. Najzaujímavejšie tézy štúdie sa týkajú účelu použitia metafory a metodológie jej aplikácie. Podľa práce je celkovým cieľom použitia metafory v rozhraní zvýšiť expresivitu študovaných objektov. Osobitosť používania metafory spočíva v potrebe hľadať zdroj princípov metafory nie v každodennej realite, ale v aktivite používateľa pri riešení zadaných problémov.
V poslednom spomínanom diele V.L. Averbukh maximálne odhaľuje tému metafor ako efektívny nástroj na analýzu a spracovanie informácií, pričom definuje 4 kritériá na vytvorenie kvalitnej metafory v rozhraní:
· Podobnosť vlastností objektov v zdrojovej a cieľovej oblasti;
· Možnosť grafického znázornenia objektov zdrojovej oblasti;
· Rozpoznateľnosť objektov v zdrojovej oblasti;
· Bohatá množina vzťahov medzi objektmi v zdrojovej oblasti.
Naratívny model prezentácie informácií a prototyp sémantickej siete. Chris Baber vo svojich dielach venuje veľkú pozornosť naratívnym modelom, pričom zdôrazňuje dôležitosť nielen prítomnosti entít ako prototypu objektov a udalostí, ale aj typizácie ich vzťahov. Článok „Sensemaking as Narrative: Visualization for Collaboration“ teda pojednáva o dôležitosti budovania modelu sémantickej siete na modelovanie reťazca udalostí počas vyšetrovania.
Okrem toho tá istá práca definuje všeobecnú postupnosť akcií počas modelovania vedomostnej oblasti:
· Určenie súboru „šablón“ opísanej oblasti v dostatočnom množstve na vytvorenie naratívnych modelov;
· Navrhnite naratívny model pomocou prístupu zhora nadol, aby ste sa postupne ponorili do detailov. Nebolo by od veci poznamenať, že nie je dôležitá ani tak presnosť, ale súdržnosť výsledného rozprávania;
· Popis väzieb medzi modelovými entitami. To je to, čo podľa autora odlišuje rozprávanie od histórie a otvára široké možnosti jej analýzy.
Samostatne je potrebné poznamenať, že aj ten najpodrobnejší model potrebuje individuálny prístup, aby sa zdôraznila podstata. Výhodami používania metafor a výhodami dovedenia modelu do podoby sémantickej siete je nielen lepšia a detailnejšia prezentácia informácií, ale aj schopnosť sústrediť pozornosť na obzvlášť dôležité miesta v modeli. Z tejto črty rozprávania vyplýva nasledujúca téza:
Interaktívna forma prezentácie informácií umožňuje používateľom lepšie dosahovať svoje ciele, ovládať hĺbku zobrazenia a zamerať sa na správne oblasti modelu. Práca Chrisa Babera a Daniela Andrewsa „Visualizing Interactive Narratives: Using a Branching Comic to tell a story and show their readings“ je venovaná výskumu tohto tvrdenia na experimentálnych skupinách študentov. Štúdia potvrdzuje autorovo tvrdenie, že interaktívna a riadená forma prezentácie informácií je lepšia ako lineárna, hoci vo väčšine implementácií má výrazný nedostatok: chýbajúcu víziu celkového objemu modelu.
Interaktivita modelov otvára vývojárom nové možnosti – najmä nový prístup k organizovaniu informácií. Jan Noyes a Chris Baber vo svojej knihe User-Centred Design of Systems opisujú koncept vrstvenia informácií a GUI s cieľom rovnomerne rozložiť detaily informácií v celej hĺbke modelu, zhora nadol, čo umožňuje používateľovi sústrediť pozornosť na oblasti záujmu bez toho, aby stratili kontakt s celkovým vzhľadom vizualizačného modelu a grafického rozhrania.
Posledný bod, ktorý by sa mal v tejto práci dotknúť, je predmetom jedného z najstarších článkov analyzovaných počas štúdie: „Čo je špeciálne na vizualizácii? od Alana M. MacEachrena a Marka Monmoniera Hoci bol článok publikovaný v roku 1992, dotýka sa dosť zásadných otázok, ako napríklad:
· Účely využitia vizualizácie v počítačových systémoch;
· Nástroje počítačovej vizualizácie;
· Prístupy k využívaniu vizualizácie v kartografických systémoch.
Hlavná vec je vytvoriť vzorec správania pre používateľa v systéme. Práve táto téza dopĺňa predchádzajúce k úplnej odpovedi na otázky, ktoré si autor položil. Vzhľadom na špecifiká oblasti kartografie, vo vzťahu ku ktorej sa výskum realizoval, bol podaný pohľad na oblasť vizualizácie z nového uhla pohľadu a osobitná pozornosť bola venovaná nástrojom v práci.
Ak odstránime nástroje, ktorých použiteľnosť v moderných počítačových systémoch bola nahradená pokročilejšími analógmi, 3 kľúčové nástroje pre úspešnú vizualizáciu sú navrhovanie interakcie so systémom pomocou animácií a odkazov na rozšírený obsah.
Interpretácia výsledkov výskumu
Po analýzeširoké spektrum vedeckých a praktických publikácií na témy vizualizácie informácií, UX dizajnu, vývoja UI a tvorby vizuálnej identity, môžeme dospieť k nasledujúcim záverom:
· Vytváranie nových modelov interakcie so systémom vychádza z teórie metafor;
· Prototyp úspešného informačného modelu je podobný sémantickej sieti, doplnenej o opisy subjektov a udalostí, ako aj opis ich vzťahov;
· Interaktivita modelu vám umožňuje kontrolovať pozornosť používateľa a zamerať sa na zaujímavé miesta;
· Informačný model vytvorený pomocou metafor rozhrania by mal u používateľa rozvíjať vzorce správania;
· Pre úspešné zverejnenie informácií modelom by mala byť navrhnutá interakcia so systémom, mali by sa použiť animácie a objasňujúce prepojenia.
Po analýze technologickej základne pre prácu s informáciami, vykonaní revízie a analýzy existujúcich modelov počítačovej vizualizácie a analýze popredného výskumu na tému vizualizácie informácií a HCI môžete prejsť k vývoju vlastného riešenia. Viac o tom v ďalšej kapitole.
Die meisten Unternehmen schwimmen förmlich in einem Pool von Daten. Wertvolle Informationen fließen ständig hinein und heraus and rücken damit immer stärker in Bewusstsein der Unternehmen. Um das Potenzial zu nutzen, bedarf es einer Stratégie, mit der sich diese Daten sammeln und sinnvoll nutzen lassen.
Mithilfe von lassen sich die Daten erfassen, organisieren, anallysieren and 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 zobrazuje viac ako viac 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, as Text es vermag.
S technológiou boom ste na začiatku. Und Wieder ist es Technologie, die uns hilft, immer größere Datenmengen noch schneller zu verarbeiten. Trends, Muster and andere Einblicke, die im Rohtextformat leicht unergehen, lassen sich mit Visualisierungssoftware schnell aufdecken.
Obwohl Berichte und Dashboards durchaus ihre Berechtigung haben, sind Visualisierungen oft die wirkungsvollere Methode, a große Datenmengen auf kleinem Raum komprimiert werden können. Anstatt umfangreiche Datasets ewig zu durchforsten, gelangen Sie mit Visualisierungen schnell and effizient ans Ziel.
Dank des technologischen Fortschritts sind viale Visualisierungsprogramme with 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 Date 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.
