Sammanfatta detta blogginlägg med:
| Effektiva Power BI-instrumentpaneler fokuserar på användarnas behov, tydliga visuella element, strukturerad layout och praktisk testning för att generera användbara insikter. |
Redaktörens anmärkning: Den här artikeln behandlar i detalj de 7 bästa metoderna för att skapa de bästa Power BI-instrumentpanelerna , och berör viktiga aspekter som Power BI-instrumentpanelernas layout, färgscheman, kontext och val av rätt visualiseringar. Den innehåller också några tips och tricks för Power BI-instrumentpaneler som hjälper dig att designa mer effektfulla och användarvänliga BI-instrumentpaneler.
”Vad man ska göra och vad man inte ska göra” är alltid den återkommande frågan när vi skapar BI-dashboards. Om du har frågor som – hur ska man representera data?, vilka diagram ska man använda?, vilken färgkombination ska man ha? etc., då har du kommit rätt.
(PS Du kan tillämpa dessa Power BI-bästa praxis på andra BI-plattformar också).
Förbered er på att få se många bilder och exempel på BI-dashboards. Detta är inget för den "tråkiga".
Till att börja med, låt oss undersöka hur ett bra exempel på en Power BI-instrumentpanel ser ut:
Om du strävar efter att skapa sådana dashboards. Fortsätt läsa.
PS Om du är medveten om vad BI är, vilka några av de mest använda verktygen för Business Intelligence är, och bara vill veta mer om hur man skaffar sig bästa praxis för dashboarddesign kan du hoppa över nästa avsnitt.
Bland de mest kända BI-verktygen på marknaden är ledarna Power BI, Qlik och Tableau . Även bland dessa kraftfulla Business Intelligence-plattformar är Power BI ett ledande självbetjänande BI-verktyg. Det har utsetts till en ledare i Gartner Magic Quadrant för analys- och Business Intelligence-plattformar i nästan 17 år.
Dessutom är det på sätt och vis kodat i vårt DNA att lära sig om dashboards eller visuella element. Vi menar idén att förstå visuellt visade saker bättre, plus att det förbättrar retentionen och gör data lättare att förstå. Även med generativ AI i bilden, för analyser, syns slutresultaten i grafer och visuella element.
Låt oss därför prata om att skapa de bästa Power BI-instrumentpanelerna och bekanta oss med dem, eftersom det är viktigt eftersom alla intressenter i olika funktioner kan tänkas använda dem.
PS Du kan tillämpa koncepten på andra instrumentpaneler också, men tänk på att utrymmet för att presentera graferna, dvs. rapportområdet och vissa funktioner, skulle vara annorlunda.
Dessa bästa praxis för att skapa dashboards täcker delar av de tre huvudtyperna av BI-dashboards, inklusive bästa praxis för design av Power BI-dashboards, nämligen:
- Operativa dashboards: För att förstå den dagliga verksamheten (vanligtvis tidskänsliga).
- Strategiska dashboards: Vanligtvis för chefer med KPI:er för verksamheten.
- Analytiska dashboards: Att analysera historisk data för att identifiera trender, förutsäga resultat och jämföra variabler.
Utan vidare dröjsmål, dyk ner i de 7 bästa metoderna för Power BI-instrumentpaneler :
Tänk på det, skulle du vilja presentera försäljningen av modellerna och olika färger på bilarna för ekonomichefen? Denna data skulle vara mer relevant för säljexperterna. En effektiv instrumentpanel skulle vara en som tydligt kommunicerar budskapet till slutanvändaren.
Ta till exempel en titt på försäljningsöversikten nedan:
Vid första anblicken kan du se den totala försäljningen och färgkodade försäljningsgeografiska områden. Sedan kan du se de bäst säljande kategorierna och produkterna. Även utan att gå för mycket in på detaljer kan du se en översikt över försäljningen, varefter du kan använda filtren och öka detaljnivån i platser – kanaler – kategorier efter behov.
Detta visar tydligt avsikten med instrumentpanelen – den är gjord för en säljare, dvs. slutanvändaren. Så innan du börjar skapa instrumentpanelen, ställ dig själv en enkel fråga – ”Vem kommer att använda instrumentpanelen?”
Nu har du slutanvändaren i åtanke som du skapar Power BI-instrumentpanelerna för. Det betyder att du också har data och eventuellt de nyckeltal du vill lyfta fram. Nu kanske du har frågor som:
- Vilket diagram eller vilken nyckeltal ska jag representera först?
- Är instrumentbrädan för rörig?
- Hur prioriterar jag information?
- Hur kan användare detaljgranska specifika datapunkter?
- Vilken nivå av interaktion ger mest värde?
Eftersom du har en fast mängd data eller utrymme som du vill utnyttja är det avgörande att maximera slutanvändarens visuella uppfattning.
Titta på bilden nedan för en tydlig ritning över hierarkin.
Ritningslinje för dataplacering och hierarki för Power BI-instrumentpaneler och visualiseringar- Övre vänstra kvadranten: För nyckeltal som intäkter, försäljning, vinst etc.
- Övre högra kvadranten: För kompletterande mätvärden som stödjer nyckeltal som tillväxttakt och jämförelse mellan föregående år.
- Mittenvänster sektion: För en detaljerad uppdelning av de primära mätvärdena som geografi eller kategorivis fördelning.
- Mitten till höger: För att stödja analyser eller visa upp avancerade mätvärden som prediktiva trender eller korrelationer.
- Nedersta delen: För att visa tidsseriedata eller omfattande historisk prestanda.
Detta baseras på det faktum att användare vanligtvis följer ett Z- eller F-mönster vid läsning (från övre vänstra hörnet till nedre högra hörnet). Och att de först bläddrar igenom texten för snabb förståelse.
Även om detta är en grov översikt, observera att nyanserna kan variera beroende på instrumentpanelens detaljer.
Förstå sedan några av designprinciperna för Power Bi-instrumentpaneler, som närhet, likhet och inkapsling. Låt oss bryta ner det med hjälp av den första instrumentpanelen du har sett ovan.
Förstå rollen av närhet, likhet och inneslutning på Power BI-instrumentpanelen Närhet hänvisar här till att gruppera element med liknande användning tillsammans eller baserat på deras plats. Likhet innebär att använda publikens visuella uppfattning genom att gruppera liknande idéer, typsnitt och färger. Och i slutändan inneslutning , vilket i huvudsak innebär att visa fysisk avgränsning med en visuell kantlinje eller skuggning för att göra dem till en del av en grupp.
Slutligen några praktiska rekommendationer när du skapar instrumentpanelen:
- Den största och viktigaste visualiseringen ska vara uppe till vänster
- Använd storleksvariation för att ange metrikens betydelse (se storleken 3000$ i bilden)
- Behåll tomt utrymme för läsbarhet
- Använd konsekvent formatering och designspråk (varumärkesriktlinjer är det bästa sättet)
- Se till att färgkodning hjälper till med snabb förståelse
Även efter så mycket funderande återstår processen att välja rätt verktyg för datavisualisering. Som vi nämnde ovan bearbetar den mänskliga hjärnan visuell information mer effektivt än text. Så när du arbetar med din dashboard är det viktigt att visa den på ett sätt som resonerar med din publik. Kolla in vår sammanfattning som hjälper dig att bestämma vilken typ av diagram som kan användas baserat på 5 typer av dataanvändning, vilka är:
- Jämförelse
- Distribution
- Relation
- Sammansättning
- Representation
Nu har du kunskap om vilken visualisering du ska använda baserat på dina data, men kom alltid ihåg – ”Vem kommer att konsumera instrumentpanelen?”. Hela syftet med instrumentpaneler är att förenkla information och inte komplicera den med avancerade eller komplexa diagram som kan orsaka informationsöverbelastning. (Med andra ord, alla kan inte förstå staplade diagram eller vattenfallsdiagram)
Måste läsas: Om det här är vad du är förvirrad över och vill ha mer information om när och var du ska välja rätt typ av datavisualisering , så har vi en e-bok just för dig. I den här täcker vi aspekterna av att välja rätt visuella element för dashboards baserat på tillgänglig data, funktioner, typer etc.
För att analysera datas roll i specifika dashboards är de två viktiga parametrarna på skärmen
BI-dashboards och visuell representation som saknar dessa två parametrar kommer att begränsa deras ROI. Ta till exempel försäljningsdashboarden nedan:
Vad tror du att den här datan avser att förmedla? Försäljningsdata? Vi kan förstå detta baserat på försäljningens enda nyckeltal, men vad mer? Det finns ingen kontext för den tidsperiod under vilken datan presenteras. Viss data visar också vinsten, så är det för vinsten i de olika regionerna? Det finns inget sätt att gissa. När det gäller märkningen är hälften av etiketterna dolda eller visas felaktigt.
Låt oss inte försöka skapa sådana dashboards. Ha tydliga etiketter för vad graferna betyder för att få en tydlig överblick över vad du försöker förmedla. Till exempel visar dashboarden nedan tydligt:
- Det är dryckesrelaterat och är för leverans kontra uttömning
- Den visar tydligt de viktigaste KPI:erna som total leverans, total utrangering, lager och tillväxt.
- Vid närmare granskning kan du se de detaljerade trenderna och den geografiska prestandan.
Den använder också de flesta av de principer vi pratar om nu.
Power BI-instrumentpanel för ett dryckesföretag som visar en översikt över leveranser
Normalt sett är instrumentpaneler gjorda med en ljusare bakgrund för den flexibilitet det ger med färger. Men i takt med att människor upplever en allt större digital trötthet föredras mörkare bakgrunder för den komfort det ger. Men färger med högre kontrast orsakar också obehag och skapar en känsla av brådska. Så istället för att ha svartvitt som har hög kontrast, försök att öka omfånget i din färgpalett genom att använda färger som faller i mellanregistret genom att ändra mättnad och ljusstyrka. Kolla in de möjliga färgerna nedan:
Och observera att du inte använder för många färger för att försköna instrumentpanelen. Använd endast rött och grönt för att visa negativt respektive positivt, och inte på annat sätt. Eller använd gradienter från rött till grönt eller av en enda färg för att visa effekten istället för att använda många färger.
Med all denna kunskap i åtanke är den enda tendensen vi kan ha att visa all möjlig data så att ingenting utelämnas och användaren kan förstå vad de vill ha ut av informationen. Denna uppfattning har två huvudsakliga nackdelar:
- Syftet med en instrumentpanel går förlorat
- Data skulle inte vara meningsfullt
Detta skulle aldrig vara slutmålet för designern av Power BI-instrumentpaneler. Så för att undvika dataöverflöd är kontinuitet och anslutning, utöver principerna för närhet, likhet och inneslutning, som nämns i punkt 2, viktiga. Titta till exempel på instrumentpanelen nedan:
Det finns ett samband mellan all data som representeras genom att man går igenom olika faser som man kan finna nödvändiga med att använda samma data för olika parametrar och visa kontinuitet över värdena.
Denna övning är mycket kort och viktig. När du fokuserar för mycket på att försköna instrumentpanelen kan du tappa bort dess användbarhet ur sikte. Så nästa gång du finslipar din Power BI-instrumentpaneldesign, försök att testa den med slutanvändarna. Detta skulle också hålla slutanvändarna uppdaterade om designens framsteg och funktion.
Om du läser detta, grattis till att du har kommit så här långt!! Vi är säkra på att du har minst en lärdom av informationen. Men återigen, om du fortfarande känner att du vill veta mer, fortsätt läsa!
Bonustips #1 – Använd tillägg
Det här rådet kanske inte låter nytt för dig, men Power BI har en fantastisk databas för de tillägg som tillhandahålls. Några tillägg i Power BI som man kan tycka är användbara är Word Cloud, korrelationsdiagram, Pareto-diagram, Natural Language Insights, etc. och dessa är bara toppen av ett isberg. Titta på Power BI-instrumentpanelens design nedan:
Varför skriva sammanfattningen när du direkt kan låta Power BI-tillägg göra det åt dig? Och tänk på vad användaren skulle förstå bättre. Till exempel av de två alternativen nedan:
Personligen skulle jag föredra alternativ B eftersom det visar storleken på den lojala kunden i proportion till personens försäljning och det är lätt att jämföra mer än trädkartan i alternativ A.
Bonustips #2 – Använd bilder i instrumentpanelerna
Ta två exempel som vi har diskuterat i den här bloggen, Financial Dashboard och Google Analytics Dashboard. Båda har bilder i sig som hjälper dem att förstå sammanhanget utan att behöva gå igenom en massa innehåll. Eller så kan du använda serier som den nedan (som ändrar uttryck med data. Låter intressant, eller hur? Prova Comicgen).
Bonustips #3 – Använd filter och utsnitt på ett bra sätt
Till exempel, i dryckesöversikten som vi visade ovan, kan filternivån vara omfattande och täcka kluster, marknad, område, distributör, varumärke och undervarumärke. Istället för att bara fokusera på det visuella kan du också använda filter för att säkerställa effektiv detaljgranskning.
Power BI-instrumentpanel som visar omfattande filter
Varför är användarcentrerad design nyckeln till att skapa effektfulla och handlingsbara Power BI-instrumentpaneler?
Nyckeln till att skapa den bästa Power BI-instrumentpanelen kretsar kring tanken på vad den avsedda användaren skulle behöva. Alla andra metoder är stödjande aktiviteter för denna tanke. Och ett sista tips – sluta tänka och börja öva.
Om du vill veta mer om komponenterna i en bra instrumentpanel kan du läsa mer om bästa praxis för design av Power Bi-instrumentpaneler här .
Är Microsoft Power BI lösningen du letar efter?
Om svaret är ja, då letar du efter den perfekta partnern för Power BI-implementering . Gå bara igenom våra olika användningsområden . Vi erbjuder Power BI-konsulttjänster och även support för alla versioner inklusive Power BI Embedded (PS Vi är trots allt Microsoft Gold Partners).
Eller om du letar efter andra verktyg för affärsintelligens som Tableau eller Qlik och har svårt att välja, kan vi fortfarande hjälpa dig.
Om du varit nyfiken någon gång hittills, kontakta oss .