4 Craintes communes de nouveaux créateurs de visualisation de données - les nuls

En tant que débutant, cela peut être un peu écrasant lorsque vous créez votre première visualisation de données (c'est-à-dire des données). S'attaquer à quelque chose de nouveau est toujours troublant. Souvent, il y a beaucoup à faire pour produire un data viz que les gens trouvent utile.

Alors, comment pouvez-vous vaincre ces peurs? La meilleure façon est d'identifier ces peurs afin que vous puissiez éviter de les laisser vous retenir. Voici quatre peurs que vous pouvez avoir lorsque vous démarrez votre premier data viz.

Raconter la mauvaise histoire

Vous avez entendu dire que les données concernent la narration. De bonnes visualisations de données racontent des histoires importantes qui génèrent des idées fabuleuses, n'est-ce pas? Mais au fur et à mesure que vous commencez à développer vos données, vous n'avez aucune idée de l'histoire que vous allez raconter. Vous ne pouvez pas savoir quelle est l'histoire jusqu'à ce que tout soit assemblé et mis en place. Alors la peur fait sa tête laide. Vous vous demandez: «Et si je n'ai pas d'histoire à raconter? Et si ce n'est pas inspirant et convaincant? "

Premières choses d'abord. Vous ne pouvez pas raconter votre histoire tant que vous ne savez pas ce que les données disent, et vous ne pouvez pas savoir ce que les données disent jusqu'à ce que vous compreniez quelles données vous utiliserez. Vous devez commencer au début et rassembler tous les éléments. Votre première étape consiste à déterminer les questions auxquelles vous voulez répondre. Lorsque vous avez terminé cette préparation, vous vous sentirez moins submergé et prêt à faire des choix d'histoires.

Choisir les mauvaises choses à mesurer

Vous pouvez penser que si vous choisissez d'inclure les indicateurs de performance clés (KPI) actuels de l'entreprise dans les données, vous ne pouvez pas vous tromper. C'est partiellement vrai, mais il y a beaucoup plus que cela, et c'est ce qui vous préoccupe. Vous savez que les KPI incluent certaines des bonnes données, mais qu'en est-il de toutes les autres mesures dont s'occupe votre département? Et si votre département (ou le client) n'a pas de KPI, comment devriez-vous procéder?

L'one-way est de commencer par comprendre ce que le data viz accomplira. Répondra-t-il à des questions sur la performance de la force de vente? Va-t-il essayer de montrer quels territoires génèrent le plus de revenus? Après avoir décidé du but de vos données, essayez de vous mettre d'accord sur un titre. Ce titre ne sera probablement pas le dernier. Il peut se passer beaucoup de choses pendant la durée du projet pour le changer. Mais au moins, vous pouvez voir si tout le monde est d'accord au début sur votre direction. Après avoir choisi le titre, demandez à tout le monde de se mettre d'accord sur les mesures à prendre pour remplir la promesse du titre. Si vous entamez un dialogue, vous avancez intelligemment.

S'aliéner les autres parties prenantes

Il se peut que vous vous aliéniez avec d'autres parties prenantes en parlant. Comment se peut-il? Vous voulez faire de votre mieux pour vos collaborateurs et votre entreprise, mais vous trouvez que vous n'êtes tout simplement pas d'accord avec leurs idées sur les données à savoir. Vous vous demandez si vous devriez parler et risquer leur désapprobation. La réponse est probablement oui.

L'expression de vos idées sur la façon de procéder peut renforcer vos données. Il est également important d'entendre ce que vos collègues ont à dire. Vous voulez être au courant si quelqu'un a un intérêt direct dans un résultat particulier. Si vous déterminez que quelqu'un a un parti pris, vous devriez leur parler de la façon dont cela pourrait affecter le résultat. D'un autre côté, quelqu'un peut avoir un point de vue différent qui mérite d'être considéré. De toute façon, n'ayez pas peur de dire ce que vous pensez et encouragez les autres à faire de même. Vous pouvez être sûr que vos gestionnaires exprimeront leurs opinions lorsque les données leur seront présentées. Alors vous souhaiterez que vous ayez considéré tous les angles; Dans le cas contraire, vous pouvez sembler ne pas être préparé à répondre aux questions et ne pas réussir à démontrer que vous comprenez les données.

Mauvaise compréhension de l'audience de vos données

Vous pensez peut-être que vous connaissez l'audience de vos données. Si vous avez un public interne, vous croyez savoir ce que les utilisateurs veulent. Vous faites vos devoirs et parlez à tous les principaux intervenants. Vous voulez avoir une vision claire des attentes des utilisateurs et travailler pour comprendre comment ils ont l'intention d'utiliser le data viz.

Si vous avez un public externe, vous faites de votre mieux pour rechercher qui sont vos utilisateurs et ce dont ils ont besoin. Mais vous avez toujours le sentiment lancinant que vous n'avez pas connecté avec tous les groupes qui utiliseront vos données. Cette peur n'est pas infondée. Il est possible que vous puissiez manquer de parler à quelqu'un qui utilisera vos données à savoir. Vous pouvez rectifier ce problème en demandant à tous vos principaux intervenants d'utiliser la visualisation des données pendant plusieurs jours comme pré-test. Un viz de données n'est pas gravé dans la pierre; vous pouvez le modifier. En prétestant, vous pouvez avoir confiance que vous avez atteint votre cible.