Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri - 1 ('Dashboard'lar ve Mükerrer Tasarım Hataları)

Raporlamanın çok daha elit hali olan dashboardlar, organizasyonların bilgi ihtiyacını etkili bir biçimde karşılayabilen benzersiz ve çok güçlü çözümlerdir. Dashboardlar bir veya daha fazla hedefi gerçekleştirmek için gereken en önemli bilgileri görsel olarak ifade ederler. Örneğin bir aracın dashboardu yakıt, hız, motor devri ve sıcaklığı gibi en önemli bilgileri görüntüler.

Bu değerli çözümler ancak doğru şekilde kullanıldığında etkileyici olabilir. Ancak maalesef beklenen etkileyiciliği çok az tasarımda görebiliyoruz. Bu durum bazı organizasyonlar için o kadar içler acısı ki, veriler üzerinde çalışması gereken kullanıcılar artık mevcut dashboardları kullanmak yerine, kendi anlık ihtiyaçlarını karşılayabilen yöntemlerden faydalanma yoluna gitmekte ve hatta ciddi manada yatırım yapılan bu dashboardları tamamen terk edebilmektedir.

Neden?

Bugünkülere benzer formatta kullanılan grafiklerin geçmişi 200 yıl öncesine dayanmaktadır. Grafikler ilk olarak istatiksel bilgilerin gösterimi ile kullanılmaya başlanmış ve günümüzde ön plana çıkan iş zekâsı sayesinde hemen her alanda talep edilir hale gelmiştir. William Playfair, Florence Nightingale, John Snow, Charles Joseph Minard şimdilerde kullandığımız grafiklerin ilk hallerini finans, sağlık gibi alanlardaki istatistiki verileri sunmak için yayınlamışlardır. (http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_graphics)

Grafikler çok uzun zamandır var olmasına rağmen, bir araya getirilip etkileyici halde kullanılabilmesinin standartları daha yeni yeni oturtulabilmiştir. Bu konuda estetik, kullanılabilirlik ve algı yönetimi başlıklarında ciddi gelişmeler yaşanmıştır. Nihayet çeşitli felsefi teoriler ve insan kavrama becerisi ile ilgili çeşitli bilimsel araştırmaların sonuçlarından faydalanılarak belli başlı standartlar ortaya konulabilmiştir.

Verilerin etkili bir şekilde sunulması sadece dashboard tasarımı ile ilgili bir şey değildir. Dashboard tasarlamadaki amaç karar vermeyi kolaylaştırıcı çıktıların üretilebilmesidir. Bu da öncelikli olarak veri kaynaklarının hedefe uygun cevaplar üretebiliyor olmasını gerektirir. Yıllarca, depolanan verilerin nasıl analiz edilebileceği üzerinde kafa yorulmuş, hatta yorulmaya da devam edilmektedir. Ancak günümüzde her analizci tarafından kabul gören bir şey var ki; veriyi esnek bir şekilde analiz etmenin en güzel yolu veriambarı tasarımından geçer. Bu kapsamda rahatça şunu söyleyebiliriz; çoğunlukla etkili bir dashboardun arkasında doğru tasarlanmış bir veriambarı yatar.

İş zekası trendi stratejik, taktik ve operasyonel yönde bir trend izlediği için dashboard kullanıcı kitlesi de bir hayli genişledi. Artık yöneticilerden tüm beyaz yakalılara herkes aksiyonlarını dashboardlardan yardım alarak yapmayı tercih etmektedir. Ek olarak dashboardların eskisi gibi sadece kâğıt üzerinde değil, aynı zamanda web, tablet ve cep telefonlarında sunulması beklenmektedir. Bu kadar talep ve çekişmenin olduğu ortamda tasarım kalitesinin artması çok elzem bir konu haline gelmiştir.

Peki, kaliteyi arttırma konusunda neler yapabiliriz?

Dashboard tasarımcıları ile kullanıcılar arasında bir iletişim söz konusudur. Öncelikle bu iletişimin net, sade, gerektiği kadar ve anlaşılır olması çok önemlidir. Konuya edebiyat bakış açısı ile yaklaşırsak, özetle fesih ve beliğ bir anlatım benimsenmelidir.

Bir dil filozofu olan Herbert Paul Grice(1913-1988) etkileşim hakkında şu görüşleri öne sürmüştür;

Quantity: Sadece ihtiyaç olunan kadar bilgi ver. İhtiyaçtan fazlasını verme.

Quality: Yanlış olacağına inandığını söyleme. Yeterli kanıt olmayan şeyleri söyleme

Relation: Etkileşim şekli konu ile ilgili olsun.

Manner: Belirsiz ifadelerden, birden fazla anlama gelen tanımlardan, laf kalabalığından kaçın. Sistemli ol.

Bu görüşler dashboard tasarlarken dikkat edilmesi gereken noktaları da işaret etmektedir. Çünkü bu tasarımlar da sonuç itibari ile kullanıcılarla kurulan bir tür etkileşimdir.

Dashboardların üretimi sırasında aktarılmak istenen bilginin doğru, hızlı ve akılda kalıcı sadelikte olması gerektiği nedense çoğu zaman göz ardı edilir. Bunun yerine özellikle geliştiriciler çok renkli, vurgusu yüksek veya şekil itibari ilk bakışta göze hoş gelen ancak bilgi aktarımı konusunda kafa karıştıran tasarımlara yönelme hatasına düşerler. Aradığı bilgiye değil de tasarıma odağını kaptıran kullanıcılar ise ilk başlarda etkilense de bir süre sonra sıkılarak beklenen ilgiyi göstermeyecek hatta dashboardu kullanmayı tamamen terk ederek kendi çözümlerine yöneleceklerdir.

Tasarımlarda sayısız hatalar yapılabilir. Bunlardan birçoğu kullanıcıları kaçırmaz. Ancak sıkça yapılan aşağıdaki hatalar bir süre sonra dashboardlarınızın yalnızlığa terkedilmesine sebep olabilir.

Stephen Few’in “Information Dashboard Design” adlı kitabında bahsi geçen hatalardan bazıları şunlardır:

Bilgilerin tek bir ekranda sunulmaması:

Dashboardlarda kaydırma çubuğu (scroll) yardımıyla diğer alanların görüntülenmesine gerek kalmamalıdır. Gereken tüm bilgi ilk bakış görülecek şekilde tek ekranda sunulmalıdır. Bu hatayı bilgiyi bir menü yardımıyla farklı ekranlara bölerek de yapıyor olabilirsiniz.

Elbette sunulmak istenen bilgi tek ekrana sığmayacak kadar fazla olabilir. Bu durumda veriler üzerinde çalışıp ihtiyaç duyulan kadarını tam da işe yarayan formatta sunmak gerekir. Mümkün olduğunca detay bilgi ile özet bilgi birlikte verilmemelidir. Detay bilgiye sadece ihtiyaç duyulduğunda gidilebilmelidir. Tasarlanan dashboardun vermek istediği ana fikir mümkünse birden fazla olmamalıdır. Bu ana fikri focal point dediğimiz noktalarda bulundurarak algıyı güçlendirmek isteriz. Bir ekranda çok fazla focal point mevcut değildir. Sayı arttıkça etki azalır.

Verinin anlaşılmasını noksan kılan görsellerin kullanılması:

Mesela aşağıdaki görsellerde bir takım sayısal veriler ifade edilmiş. Soldaki gauge da elimizde sadece bir sayı var. Gaugeun bu değeri göstermesi iyi bir şey mi yoksa kötü bir şey mi? iyi ise ne kadar iyi? Bu sayının anlamı hakkında hiçbir fikrimiz yok. Sağdaki gaugeda ise şirket ortalamasının üzerinde bir değere sahip olduğumuzu ilk bakışta görebiliyoruz. Elimizde iyi bir sayı varmış. Harika!

Gereksiz detayların ve hassasiyetin gösterilmesi:

Örneğin sayısal verilerde gereğinden fazla basamak gösterilmemelidir. Benzer şekilde tarihsel verilerde eğer ihtiyaç yoksa milisaniye gibi bir hassasiyet belirtilmemelidir. Eğer F1 yarışlarındaki gibi hassas sonuçları raporlamanız gerekiyorsa o zaman da saat, gün, ay, yıl bilgisi gereksiz detay olacaktır.

Aktarılmak istenen bilgiye uygun görselin kullanılmaması:

Örneğin bir biri ile karşılaştırılması amaçlanan gruplar pasta grafiği ile gösterilmemelidir. Bunun yerine bar grafik tercih edilmelidir. Soldaki pasta grafiği ile sağdaki bar grafik aynı veriyi göstermesine rağmen gruplar arasındaki farkı en rahat sağdaki bar grafikte görebilmekteyiz. Bu tür yatay bar grafiklerde önemli olan daha büyük barın olduğu grupsa, büyükten küçüğe aksi halde, küçükten büyüğe sıralayabiliriz. Pasta grafiğinde ise değerlerin bir birine yakın olduğu durumda gruplar arasındaki farkı anlamamız bile mümkün olmayacaktır.

Kullanışsız dekorasyon:

Aşağıdaki örnekte en çok dikkat çeken alan mavi, gri baloncukların olduğu alandır. Ancak asıl verinin bulunduğu işe yarayan alan ise sol taraf değil, sağdaki grafiklerin bulunduğu kısımdır.

Renklerin yanlış ve yersiz kullanımı:

Bu örnekte ise soldaki grafikte ülkeler arasında hiçbir anlamı olmamasına rağmen farklı renkler kullanılmış. Gereksiz yere dikkat dağıtmaktadır. Hatta kullanıcıların, bu renklerin bir anlamı olacağı hissine kapılarak anlam kargaşası yaşaması ve fazladan anlam çıkarması olasıdır. Belki de kendilerini dashboardın diğer kısımlarındaki renklerle alaka kurmaya zorlarlar. Sağdaki grafik ise daha az kafa karıştırıcı ve istenen mesajı iletme konusunda daha başarılıdır.

Sayısal verilerin hatalı ifade edilmesi:

Aşağıdaki öreğimizde Revenue ve Costs değerleri sunulmakta. Ocak ayına baktığımızda Revenue, Costun yaklaşık 4 katı olarak görünüyor değil mi? Güzel. Tekrar grafiğe odaklanalım. Grafik 0’dan değil 500.000’den başlatılmış. Bu durumda 4 kat değil 2 kattan az bir farkın olduğu ortaya çıkıyor. Bu tarz gösterimler kullanıcıları şaşırtarak yanlış anlam çıkarmasına sebep olacaktır.

Üç boyutlu grafik kullanımı ve yanıltıcı yönlendirmeler:

Bu seferki örneğimizde birden fazla hatayı bir arada görmekteyiz. İlk grafiğimizde renklerin toplam değeri ve bir birine göre büyüklükleri kolayca anlaşılabilmektedir. İkinci grafikte ise aynı verilere anlamı olmayan bir bakış açısıyla bakıyoruz. Üç boyutlu çizimler bir yetenek göstergesi olabilir. Ancak bu raporda kalabalıktan başka bir işe yaramamış ve vermek istediğimiz mesajın netliğini bozmuş.

Üçüncü ve dördüncü grafiklerdeki perspektifin etkisi ise farklı bir konu. Bu grafiklerdeki perspektif yüzünden grupları karşılaştırmak oldukça güç hale gelmiş durumda. İki boyutlu bir pasta grafiğinden bile daha etkili karşılaştırma sonuçları elde edebilirdik.

Üçüncü ve dördüncü grafiklerdeki bir başka problem ise verideki renk gurupları ile pasta dilimleri üzerindeki renklerin bir biriyle uyumlu olmamasıdır. Burada dilimlerdeki renk kullanımı gereksiz ve daha kötüsü anlamsız olup, sonuç itibari ile kafa karıştırıcı ve dikkat dağıtıcıdır. Birinci ve dördüncü grafik aynı veriyi göstermesine rağmen, birinci grafiğin mesajı doğru iletmedeki etkisi çok daha üstündür.

Sıkça yapılan bu hataları terk etmek bile etkili dashboard tasarımı yapmak adına bir hayli yol kat ettirecektir. Ancak istenen güçlü etkiyi oluşturabilmek için çok daha fazlasına ihtiyacımız olacak.

Şimdilik burada duralım istiyorum.

Serinin devamında; görme ve kavrama becerilerinin nasıl çalıştığına, stratejik, analitik ve operasyonel dashboard rollerine, iyi bir tasarım için bilinmesi gereken “veri-mürekkep oranı” yaklaşımına ve raporların kullanılabilirliğinin arttırılmasını sağlayan ipuçlarına odaklanacağız.

Keyifli bir seri olacağa benziyor. Faydalı olması dileğiyle…

"Serinin çoğu yerinde fikirlerinden faydalandığım Stephen Few'e teşekkürlerimi sunuyorum."