Dashboard in Power BI: gli errori più comuni

Quest’articolo esplorerà la progettazione delle dashboard di Power BI e gli errori più comuni commessi dagli utenti durante la creazione delle dashboard. Dopo averlo letto, non commetterai mai più questi errori nelle tue dashboard.

I concetti chiave nella progettazione delle dashboard di Power BI

Riteniamo che il design delle dashboard si riduca a due parole:

1. comprensibilità e
2. utilizzo.

Quindi questi devono essere i due obiettivi nella preparazione delle dashboard.

Il design della dashboard deve rispondere a semplici domande

La dashboard deve rispondere alle domande più “banali”. Ad esempio se stai elaborando una dashboard sulle vendite devi essere in grado di rispondere alla seguente domanda velocemente: Stai raggiungendo i tuoi obiettivi di vendita o no? Se non trovi la risposta, riorganizza le visuals e fai in modo che tutto sia più chiaro. Ma anche se trovi la risposta, sorge la domanda successiva. Quanto è migliorata la vendita? Quanto è peggiorata? Siamo poco performanti? È critica? Dobbiamo agire subito? 

Se la situazione è peggiorativa o critica, la prossima domanda ovvia è perché. Cosa è successo? Cosa è andato storto e cosa è andato bene? Anche se la dashboard (come in foto) mostra la struttura delle vendite per prodotto e per categoria merceologica, una ripartizione per segmenti di clientela, il profitto per mese e categoria di prodotto. Alla fine, però, è davvero difficile capire l’andamento: è un migliorato o peggiorato?

Ciò significa che non vi è comprensibilità. Questo cruscotto può essere carino. Potrebbe piacerti. Può sembrare bello. Tuttavia, non è comprensibile. Il primo problema è che la dashboard non ha assolutamente alcun tipo di comparazione. Non stiamo vedendo confronti con il piano o l’anno precedente, etc.

Invece, abbiamo suddivisioni per categorie e dimensioni diverse in cui ogni suddivisione viene presentata con una visuale diversa. Ci sono istogrammi , una mappa ad albero, una bella ciambella colorata e persino un tentativo di presentazione geografica. Questo non aiuta, non è utilizzabile e non è nemmeno comprensibile. Quindi fallisce su entrambi i fronti: una dashboard deve essere comprensibile e utilizzabile.

I grafici che mancano di chiarezza non sono utilizzabili

Diamo un’occhiata alla prossima dashboard.

Questo è un po’ più interessante perché ha determinate variazioni calcolate. Vediamo la variazione percentuale delle entrate nella loro relazione con il budget. C’è dunque un confronto con il budget. Se ti concentri davvero duramente per cercare di capire tutto questo, potresti raccogliere alcune informazioni.

Ancora una volta, è davvero difficile vedere se le prestazioni sono buone o cattive? È qualcosa che dovrebbe essere ovvio in pochi secondi . Dovresti essere in grado di vedere se le prestazioni sono migliorate o peggiorate e di quanto istantaneamente. Stiamo guardando l’uno per cento al di sotto del piano? O le prestazioni sono inferiori del 50% rispetto al piano? Questo è qualcosa che dovrebbe essere ovvio. Qual è stata la cosa che ha contribuito in modo positivo o negativo? È solo quando capisci cosa è successo che sei in grado di agire.

Ciò significa utilizzabile.

Altri errori

Ecco un’altra dashboard con un problema simile.

Il grafico in pila è il peggior colpevole in questo caso.

Comprendere l’ambito e il volume di ogni categoria di dati qui è completamente impossibile a meno che non prendi il tempo e passi con il mouse su ogni piccola sezione per leggere i numeri. Forse allora capirai cosa sta succedendo. Ma non puoi aspettarti questo dai tuoi utenti finali. Non trascorreranno un tempo illimitato solo cercando di comprendere i dati, facendo clic e aspettando che vengano visualizzati i suggerimenti. Non esamineranno ogni piccolo pixel sulle tue dashboard, quindi dovrebbe essere molto più facile da capire.

Un modo migliore per progettare dashboard di Power BI

Ecco una dashboard progettata utilizzando un approccio completamente diverso.

Questa volta, ecco un dashboard che mostra di nuovo più KPI. Ad esempio, di seguito è riportata una barra che evidenzia le vendite rispetto al budget. Le vendite sono state di 22,1 milioni e c’è una sezione rossa sulla barra che mostra che eravamo di 1,1 milioni al di sotto del budget. Un solo sguardo ci mostra che siamo 1,1 milioni al di sotto dell’obiettivo.

Possiamo immediatamente iniziare a cercare le ragioni di questa sottoperformance. Questa è un’operazione di vendita al dettaglio, quindi puoi guardare la suddivisione per catene di negozi. Alcune categorie di prodotti sono vendute in due diverse catene di negozi. Un semplice confronto visivo permette di capire che il problema è nella categoria dell’abbigliamento donna, soprattutto nella catena Fashions Direct. Questo è chiaramente evidenziato con il colore rosso.

Anche la categoria dell’abbigliamento femminile è sottoperformante nell’altra filiera, ma in misura minore. Puoi facilmente capire non solo cosa è migliorato o peggiorato, ma esattamente quanto è. È ovvio che dobbiamo concentrarci sulla categoria del prodotto di abbigliamento femminile e agire.

7 errori nella progettazione della dashboard di Power BI

Innanzitutto, esaminiamo i sette errori peggiori nella progettazione delle dashboard di Power BI e forniamo alcuni consigli su come evitarli. Questi sono gli errori che impediscono alle tu dashboard di diventare comprensibili e utilizzabili. Ecco un rapido elenco:

1. Scarsa scelta di grafici
2. Scarsa etichettatura nei cruscotti
3. Troppe filtri
4. Uso incoerente dei colori
5. Non mostrare variazioni
6. Layout di pagina confusi
7. Non ridimensionare i grafici

Iniziamo.

Errore 1: scarsa scelta dei grafici

L’errore numero uno è lacattiva scelta dei grafici. Selezionare il grafico giusto è un’arte tanto quanto una scienza. Per lo più, le persone falliscono per tre motivi qui: il primo è l’orientamento sbagliato del grafico. Il secondo motivo è la scelta di un tipo di grafico errato, mentre il terzo motivo è la mancanza o il mancato utilizzo di alcuni dei grafici avanzati progettati per presentare varianze e altre importanti categorie di dati.

La regola numero uno è che se vedi le etichette visualizzate in diagonale, c’è qualcosa che non va nel grafico.

Il problema è che le etichette sono lunghe e vengono visualizzate in diagonale, altrimenti verrebbero completamente ritagliate e non potresti nemmeno leggerle. Ma se vuoi leggere le etichette in questo modo, devi inclinare la testa e il collo inizia a farti male. Se odi il tuo capo, va bene, ma è considerata non una best practice.

Perché questo accade? Il motivo in questo caso e nell’80% dei casi è che i grafici sono orientati in modo sbagliato. Quindi, dovresti semplicemente prendere questo grafico e ruotarlo di 90 gradi. Ti ritroverai con un grafico che ha un asse verticale e tutte le etichette sono visualizzate in modo ordinato e orizzontale in modo che le persone possano leggerle.

Questo è il problema con quasi tutte le dashboard progettate male. Se cerchi su Google la parola dashboard, vedrai questo problema ovunque. Ogni volta che hai etichette diagonali, c’è la possibilità che tu debba semplicemente capovolgere il grafico. Risolverai subito il 50% dei problemi.

Come sapere se mettere i dati su un asse orizzontale o verticale?

La maggior parte dei grafici ha un asse orizzontale o un asse verticale. Quando dovresti girare il grafico e usare l’asse verticale? La regola è molto semplice. Se stai presentando il tempo, come giorni, settimane, mesi, trimestri, serie temporali annuali e così via, usa semplicemente i grafici con un asse orizzontale. Il tempo va da sinistra a destra, e basta. Per tutto il resto, come paesi, prodotti, canali di vendita, centri di profitto e così via, ruota sempre il grafico e utilizza i grafici con un asse verticale .

Questa è una regola molto, molto semplice che può risolvere molti dei tuoi problemi.

Errore 2: etichettatura scadente nei cruscotti

È davvero difficile ottenere il numero corretto di etichette nei cruscotti perché puoi esagerare o puoi fallire nel presentare i numeri. Dai un’occhiata al grafico qui sotto. Praticamente non ha etichette.

Mancano molte etichette e i grafici a torta sono completamente privi di etichette o addirittura di una legenda. Fondamentalmente non abbiamo idea di cosa stiamo guardando.

Hai bisogno di alcune etichette, altrimenti le persone dovranno spostare il cursore su tutta la dashboard per visualizzare ciascuna etichetta. Ancora peggio, se qualcuno lo stampa o crea un PDF o una presentazione PowerPoint, tutti i dettagli dei numeri andranno persi. Ciò significa che è necessario ottenere la densità dell’etichetta corretta per mantenere leggibile il dashboard in diversi scenari.

Errore 3: Troppi filtri

Il terzo errore è l’uso eccessivo dei filtri. È molto allettante usare i filtri, e abusarne. Diamo un’occhiata ad una dashboard con questo problema.

Ho visto molte dashboard in cui gli slicer occupano quasi la metà della pagina. In questo caso, ti aspetti che i tuoi utenti selezionino ogni casella di controllo. È come se fossi cieco e provassi a vedere qualcosa e alla fine, dopo aver fatto clic su tutto, qualcosa cambierà su questo grafico. Non è così che dovrebbero essere progettate le dashboard.

Se vuoi assicurarti di progettare questa interazione in modo corretto, i filtri non sono sempre una buona scelta, specialmente se ci sono molti elementi. Se hai fino a cinque opzioni, puoi usare un filtro. Ma se hai più scelte, usa un menu a discesa, mettilo da qualche parte nella parte superiore della dashboard. Dovresti utilizzare un menu a discesa per ogni campo dati o ogni dimensione dati.

In alternativa, puoi utilizzare lo spazio occupato dai filtri per visualizzare un grafico. Invece di avere un filtro che elenca ogni stato, ad esempio, puoi trasformare l’elenco di stati in un grafico. Le persone possono quindi utilizzare il grafico per filtrare il grafico principale. In Power BI il grafico ha quasi la stessa funzione di un filtro. Puoi fare clic su singole categorie di dati in un grafico per filtrare l’intera pagina. Invece di sprecare spazio per i filtri, puoi usarlo per visualizzare informazioni utili.

Errore 4: uso incoerente dei colori

Passiamo all’errore numero quattro: Uso incoerente dei colori. Il colore è un argomento difficile, ma avere 30 colori diversi in un report o anche solo in un grafico è davvero troppo. Con così tanti colori, sarà impossibile leggere. Questo è il motivo per cui gli elementi visivi, come le mappe ad albero o gli istogrammi in pila, sono molto complicati e dovrebbero essere usati solo con grande cautela. Se possibile, sostituiscili con semplici grafici a barre che contengano un confronto.

Troppi colori sono un problema che si verifica sempre nei report di Power BI. I cruscotti con più colori possono sembrare davvero belli. Guarda l’esempio qui sotto, che in realtà utilizza una bella combinazione di colori con colori leggermente desaturati ed equilibrati.

Ma ancora una volta, c’è troppo colore qui anche se ci sono meno colori di prima. Il secondo problema è che lo stesso colore rappresenta cose completamente diverse tra grafici diversi.

L’idea alla base del design del cruscotto è quella di ottenere uniformità nell’uso del colore. Ciò significa che ogni volta che viene utilizzato un colore, significa la stessa cosa. Quindi come dovresti procedere?

Il primo passaggio consiste nel rimuovere i grafici a torta dalla dashboard. Allora non avrai bisogno di tutti quei colori. Passando a un grafico a barre ti libererai facilmente di sei colori e potrai usarne solo uno .

Usa colori semplici ed efficaci

I colori dovrebbero essere usati per raccontare una storia. Non dovrebbero essere applicati casualmente da un tema.

Errore 5: non mostrare le varianze

E poiché siamo in tema di varianze, l’errore numero cinque è il più importante. Il più grande fallimento delle dashboard è non mostrare variazioni. Saltare le varianze semplicemente non va bene.

Ricordi la dashboard delle vendite che abbiamo visto all’inizio del post? Dai un’altra occhiata.

Errore 6: layout di pagina confusi

I layout di pagina confusi arrivano al numero sei. Basta guardare la dashboard precedente.

Non c’è modo di sapere cosa dovresti guardare. Troppi elementi significano che non sei in grado di comunicare in modo chiaro. Mentre ci sono alcune buone decisioni – gli elementi interattivi sono in alto, i KPI sono a sinistra – tutto il resto è semplicemente un casino. Non ha senso l’ordine e il posizionamento dei grafici. Sembra che il designer volesse semplicemente unire tutti i grafici possibili su un’unica pagina.

La regola numero uno da seguire quando si progettano dashboard è che le persone leggano da sinistra a destra e dall’alto verso il basso. Ciò significa che dovresti sempre mettere le visualizzazioni più importanti e i KPI più importanti a sinistra e in alto. 

Errore 7: non ridimensionare i grafici

Questa dashboard ora rappresenta l’ultimo errore . Se guardi attentamente puoi vedere che stiamo utilizzando più grafici di diverse dimensioni: un grafico per l’EBITDA, un grafico per l’EBIT, un grafico per il flusso di cassa e un grafico per i guadagni netti. La cosa interessante qui è che tutti questi grafici sono in scala. Ciò significa che il massimo di tutti gli assi Y su tutti i grafici è lo stesso. Questo è chiamato piccoli multipli ed è un concetto di scalabilità, che è quasi completamente assente da tutte le dashboard di Power BI.

È necessario ridimensionare ogni volta che si inseriscono elementi visivi separati su una pagina o una dashboard. Power BI li scalerà sempre all’importo massimo. D

Non tutte le categorie sono state create uguali

Probabilmente puoi capire perché questo è problematico. Ogni categoria ha le stesse dimensioni di tutte le altre, anche se alcune categorie di visualizzazione sono 10 volte più grandi delle altre. Un grafico mostra un milione, mentre un altro mostra solo 49.000. Tuttavia, quando c’è un divario tra gli effettivi e il piano in una categoria che genera milioni è molto più preoccupante di un divario in una categoria che genera migliaia.

Come evitare questi errori di progettazione delle dashboard di Power BI

Quando progetti le tue dashboard, mettiti nei panni dei tuoi utenti. Sebbene i colori e i grafici fantasiosi possano sembrare impressionanti, non sempre trasmettono le informazioni più fruibili e comprensibili. Concentrati sull’ottenere le basi giuste: etichette, colori, selezione del grafico, varianze e ridimensionamento. Questo ti aiuterà a ottenere i migliori risultati ogni volta.

Se possibile, implementa uno standard nei tuoi rapporti

Per concludere, i principi che stavamo cercando di dimostrare passano attraverso uno standard internazionale che si chiama IBCS ( International Business Communication Standards ). IBCS è una raccolta davvero ottima di best practice nella visualizzazione dei dati per la visualizzazione dei dati aziendali, per la finanza, i dashboard di vendita, i dashboard di marketing e altro.