Что не так с дашбордом? Разбираем, критикуем, предлагаем новый вариант

На примере кейса дорожно-строительной компании покажу, как фронтенд-аналитик Екатерина Стушкова приводила в порядок дашборд, собранный клиентом самостоятельно. Это второй отчет компании, для которого она делала редизайн. Первая часть по себестоимости дорожных работ — в статье «Как сделать акцент на KPI вместо лишних диаграмм».

В этой статье разберем отчет со статистикой дорожно-транспортных происшествий. Вот каким он был изначально.

Пара слов о банальной аккуратности. Прямо под заголовком дашборда осталась надпись «Все суммы указаны в тыс. ₽, если не обозначено иное». Но никаких сумм в отчете нет — подзаголовок просто переехал с какой-то другой страницы. Это мелочь, но если элемент можно убрать с дашборда, ничего не потеряв, это стоит сделать. Рассмотрим ошибки посерьезнее.

Данных получилось много, а выводы на их основе сделать сложно. И на это есть как минимум несколько причин.

Та же проблема, что и в первом отчете этой компании. Данные скомпонованы так, что не сразу понятно, куда смотреть и какие выводы делать. Просто потому что вся информация перемешана, а не размещена логично от общего к частному. Вот какие данные клиент собрал на этой странице:

● Динамика количества ДТП
● Статистика по разным ОП
● Коэффициент ДТП на 100 тыс км пробега
● «Рейтинг» пунктов нарушения ПДД
● Возрастные группы водителей-участников аварий
● Количество ДТП в разные часы
● «Рейтинг» виновников аварий
● Таблица с реестром ДТП

Что главное, что второстепенное? Непонятно. За счет яркого цвета внимание сразу привлекают желтые сектора круговых диаграмм. Значит ли это, что именно на них нужно делать акцент? Нет, не значит. Здесь цвет — это просто цвет. Но на хорошем дашборде он всегда выполняет функцию.

В верхней части дашборда — сразу все. О расположении информации по уровням «от общего к частному» и речи не идет.

Здесь же пользователь сразу натыкается на фильтры, потом переходит к диаграммам для анализа и только потом видит единственную карточку с предполагаемым ключевым показателем. Или не видит — числовой показатель в тени диаграмм становится откровенно малозаметным.

Кроме того, в блоке есть лишние элементы — значения на оси Y на диаграммах. Метки данных отлично показывают количество ДТП в обоих случаях, а значит, в значениях на вертикальной оси просто нет смысла.

Средний блок дашборда полностью занят круговыми диаграммами. И почти во всех случаях это не те диаграммы, что должны быть. Хотя бы потому, что в них разные по смыслу категории. Да и количество категорий тоже влияет на выбор визуального элемента.

На диаграмме «Возраст водителя» допустимое количество секторов. Но возрастные группы должны быть логически упорядоченными: сначала до 45 лет, потом 46-55 и т.д. Как и (тем более) временные промежутки.

Не назову эту таблицу критическим недостатком дашборда. Но не покидает ощущение, что она переехала в Power BI прямо из Excel 2007 года.

Такая таблица занимает почти половину рабочей области дашборда, но никак не помогает анализу данных — в каждое значение нужно вчитываться. Кроме того, усложняет восприятие и горизонтальная прокрутка.

Во-первых, конечно, Екатерина привела в порядок структуру, разместила информационные блоки последовательно. Сначала — общие показатели, потом — детализация. Чтобы это получилось, информацию пришлось перекомпоновать полностью.

В нижней части дашборда осталась только таблица, но она стала более компактной. Так появилось место для еще одной диаграммы, которая поможет делать выводы из статистики дорожно-транспортных происшествий. Посмотрим, как изменился каждый блок исходного дашборда.

В первоначальной версии отчета была всего одна карточка KPI — коэффициент ДТП на каждые 100 км пробега. Но в бизнесе такое случается редко. Мы регулярно слышим от заказчиков, что каждый показатель — ключевой. И лишь в единичных случаях — что он всего один. Поэтому сформировали полноценный блок с KPI для анализа ДТП по своему усмотрению.

Вот какая информация уместилась в блоке с карточками KPI:

1. Общее количество ДТП за выбранный период + отклонение от предыдущего периода;
2. Коэффициент ДТП на 100 км за год из исходного отчета + отклонение от предыдущего года;
3. Количество ДТП в разное время суток + доля аварий в темное время;
4. Количество ДТП при разных дорожных условиях.

Четкие и точные числовые показатели сразу доносят главное. Цветовые индикаторы упрощают восприятие данных: с первого взгляда понятно, где стало лучше, а где хуже. Индикатор на карточке по времени суток помогает быстро распознать светлое и темное время.

А еще карточки помогают найти инсайты в данных. Например, пользователь видит на диаграмме, что чаще всего нарушают пункт ПДД 10.1. Выбирает этот пункт на диаграмме и сразу видит в карточках, в какое время суток происходят эти нарушения и при каком дорожном покрытии. Например, может оказаться, что в определенном месте в дневные часы водителям не виден красный сигнал светофора.

Гистограмму со статистикой в разных ОП мы заменили линейчатой диаграммой. Так названия «проблемных» пунктов видны сразу и считывать мелкий шрифт под столбцами не придется. Передвиньте вертикальный черный бегунок вправо, чтобы увидеть диаграмму «до» полностью.

Две круговые диаграммы также заменили линейчатыми: по пунктам нарушения ПДД и с «рейтингом» виновников аварий.

А вот круговую по временным промежуткам превратили в гистограмму. Во-первых, чтобы упорядочить эти промежутки. Во-вторых, это помогло избежать лишних цветов с круговой диаграммы. А чтобы пользователь мог быстро понять, в какое время происходит больше ДТП, задали для «дневных и ночных» часов разную цветовую кодировку.

Места гистограмма заняла незначительно больше круговой, но мы неплохо сэкономили пространство за счет удаления остальных круговых (вместе с легендами) и за счет «усечения» таблицы.

Тут без особых хитростей — мы просто убрали из нее второстепенные данные. Оставили столбцы с маркой автомобиля, фамилией водителя, виновником и комментарием, а детали вынесли во всплывающие подсказки. Никакая информация не потерялась, вот только места такая таблица занимает гораздо меньше.

Для сравнения: каким был и каким стал дашборд «Анализ ДТП» до и после редизайна.

На этом дашборде мы изменили все диаграммы, что были. Но избавление сразу от четырех круговых не может остаться незамеченным. В разговорах аналитиков периодически слышу, что эти круги на дашбордах — зло. Я и сам не очень их люблю, но внесу немного ясности. Пайчарты ни в чем не виноваты :)

Когда делаешь дашборды, недостаточно просто знать программу, в которой работаешь. Научиться «нажимать кнопки» может кто угодно. Гораздо важнее уметь превращать данные в понятную и наглядную информацию. Понимать, какая диаграмма точно донесет до бизнес-заказчика смысл данных. А значит, поможет ему сделать вывод и принять решение. Только в этом случае интерактивный дашборд выполняет свою задачу.