- Kaip oro eismo paslaugų įmonė verslo analitiką pakėlė į kitą lygį?
- Duomenimis grįstas valdymas: kaip „Power BI“ padeda priimti geresnius sprendimus
- Kaip sukurti veiksmingą ir patogią „Power BI“ ataskaitą?
- Kibernetinių incidentų sprendimas – „Hansab“ patirtis
- Kodėl reikia naudoti užkardą?
- „Microsoft 365“ skirtas „Copilot“ dabar palaiko ir lietuvių kalba
- „Copilot for Microsoft 365“ reikalavimai bus išplėsti
- „M365 Copilot“ jau prieinama visiems
- Iki metų pabaigos – „Copilot“ licencijos su 50% nuolaida
- „Microsoft“ metinės prenumeratos kainos didėjimas pasirinkus mokėti kas mėnesį
- Pristatomas mėnesinis atsiskaitymas už „Microsoft 365 Copilot“ metinę prenumeratą
- „Primend Group“ generaliniu direktoriumi paskirtas Teet Raudsep
- „Microsoft“ keičia „Teams“ licencijavimą Europoje
- „Microsoft“ paskelbė svarbius kainų pokyčius
- „Microsoft Authenticator“ saugos atnaujinimas
- „Windows 11“ atnaujinimo logika
- „Primend“ pripažinta 2023 m. „Microsoft“ Metų partnerio Estijoje nugalėtoja
- „Microsoft“ modernaus darbo sprendimų partneris
- Susijungia debesų paslaugas teikiančios įmonės „Primend“ ir „Digifi“
- Pranešimas spaudai | „Bondora“ ir „Primend“ dviem mokykloms dovanoja kompiuterius
- Pranešimas spaudai | „Primend“ dovanoti kompiuteriai padės insultą išgyvenusiems žmonėms
- „Primend“ ir „SYNLAB“ partnerytė: slaugos namams padovanotos planšetės
- „Primend“ stiprina pozicijas – jungiasi su IT bendrove „Iteraction“
- „Primend“ pripažinta 2020 m. „Microsoft“ metų partneriu Estijoje
Prasminga „Power BI“ ataskaita prasideda nuo aiškaus tikslų apibrėžimo ir naudotojų poreikių supratimo. Kai jau žinote, ko siekiate, reikia nustatyti, kur yra reikiami duomenys ir ar juos reikia sutvarkyti.
Gera ataskaita kuriama remiantis duomenimis ir juos jungiančia logika. Nors vizualizacijos yra svarbios, jas kurti reikėtų kitame etape. Pirmiausia reikia aiškiai įsivardinti, kokią verslo problemą norite išspręsti naudodami analitiką.
Taip pat svarbu mokėti apriboti savo lūkesčius. Iš pirmo žvilgsnio gali atrodyti, kad norite, jog visi duomenys būtų prieinami iš karto – finansiniai rodikliai, pardavimo rezultatai, rinkodaros statistika ir pan. Toks požiūris gali būti painus ir bauginantis. Pradėkite nuo mažų žingsnių, laikui bėgant pridėdami naujų duomenų ir tobulindami ataskaitas. Taip geriau suprasite verslo analitikos galimybes. Taip pat naudinga dirbti su patikimu partneriu, kuris gali padėti išvengti galimų kliūčių.
Kai problema jau aiški ir intuicija sufleruoja, kad stebuklingo sprendimo ar panacėjos nėra, laikas pradėti naudotis verslo analitika. Išskirsime tris pagrindines klaidas, kurios pasitaiko kuriant „Power BI“ ataskaitas.
Trys klaidos, kurių reikia vengti kuriant ataskaitas
1. Naudotojams nesuprantama ataskaita
Geras ataskaitos dizainas padeda greičiau ir paprasčiau analizuoti duomenis. Dažnai už ataskaitų kūrimą yra atsakingi žmonės, turintys stiprų analitinį išsilavinimą. Tačiau jei atskaitą kuria žmogus, kuris yra įpratęs gilintis į kiekvieną detalę, kyla rizika, kad galutinio vartotojo požiūriu ataskaita bus per sudėtinga. Štai kodėl svarbu į „Power BI“ ataskaitos kūrimą žiūrėti iš naudotojo perspektyvos.
Prieš kurdami ataskaitą, paklauskite savęs:
- kas yra naudotojas ir kokios informacijos jam reikia;
- kokie duomenys jam iš tikrųjų svarbūs;
- ar kai kurie duomenys gali būti painūs;
- kokios vizualizacijos padės geriau suprasti duomenis;
- ar naudotojas sugebės naudotis ataskaita, turėdamas dabartines žinias;
- ar ataskaitos struktūra ir navigacija yra logiška ir intuityvi?
Efektyvi verslo analitika turėtų palengvinti duomenų supratimą, o ne pridėti papildomo darbo. Dažna klaida yra tiesiog sukurti „Excel“ tipo lenteles „Power BI“ programoje. Vietoj to naudokite duomenų vizualizavimo parinktis, kurios padaro ataskaitą suprantamesnę ir patogesnę naudoti.
2. Dizainas svarbesnis, nei gali atrodyti
Dizainas yra ne tik paskutinis žingsnis, bet ir svarbi ataskaitos efektyvumo dalis. Panašiai kaip interneto svetainėse: tyrimai rodo, kad vartotojui užtenka vos 50 milisekundžių nuspręsti, ar pasilikti internetiniame puslapyje.
Pagrindinės dizaino klaidos:
- prastas skaitomumas (neteisingai parinkti šriftai);
- per didelis vizualinis triukšmas (per daug grafikų viename puslapyje);
- prastas spalvų kontrastas;
- perkrautas dizainas, trukdantis naudotojo patirčiai.
Jei ataskaitoje yra daug duomenų – sugrupuokite juos ir sukurkite atskirus vaizdus. Naudokite spalvas tikslingai – žalia turėtų žymėti teigiamus rezultatus, raudona – neigiamus. Taip pat svarbu, kad ataskaitos dizainas atitiktų įmonės prekės ženklą, ypač jei ataskaitomis dalijamasi su klientais ar partneriais.
3. Duomenų praturtinimas
Kartais ataskaitų kūrimą pradedame nuo esamos formos perkėlimo į „Power BI“. Tai nėra blogai – verslo analitika leidžia tas pačias ataskaitas padaryti labiau prieinamas ir interaktyvias. Jau nereikia duomenų surinkti iš kelių šaltinių ir rankiniu būdu jas apdoroti – automatizavimas leidžia turėti naujausią informaciją bet kuriuo metu.
Kartu verta pagalvoti, kaip, pasitelkus duomenų architektūrą, suteikti naudotojams galimybę duomenis nagrinėti įvairiais aspektais. Pavyzdžiui, ketvirčio pardavimų ataskaita, kuri neabejotinai leidžia išsamiai apžvelgti, kaip įmonei sekasi ir kaip laikui bėgant kinta pardavimų rezultatai.
Bet dar naudingiau būtų, jei būtų galima analizuoti duomenis pagal produktų grupes ar sektorius. Galbūt atsirastų galimybė pasinerti giliau į duomenis (pvz., naudoti Drill-through funkcijas ar hierarchinius filtrus). Žinoma, kyla rizika, kad įtrauksime per daug duomenų, o tai gali paveikti programos greitį.
Užduokite sau tokius klausimus:
- ar visi duomenys tikrai būtini;
- ar šiandienos sprendimams mums reikia matyti 2002 m. duomenis;
- ar galėtume daugiau dėmesio skirti pelningoms ir nuostolingoms produktų grupėms?
Labai svarbu rasti pusiausvyrą tarp detalumo ir aiškumo, kad ataskaitos netaptų pernelyg sudėtingos ar lėtos.