Dawid Mondrzejewski
Kierownik Działu Controllingu i Analityki w firmie Algorithmika

W 2019 r. na łamach naszego magazynu publikowaliśmy trzyczęściowy cykl artykułów Piotra Bilińskiego na temat praktycznych zastosowań międzynarodowych standardów komunikacji biznesowej (IBCS®) dla form tabelarycznych. Standardy te, usystematyzowane przez Rolfa Hicherta i Jürgena Faissta, przy współpracy ze społecznością skupioną wokół stowarzyszenia, są efektem ich wielu lat doświadczeń zawodowych w konsultingu biznesowym oraz inspiracji zaczerpniętej z literatury, z której w tym czasie korzystali. W tym artykule natomiast wychodzimy poza ramy IBCS® i poruszamy temat wizualizacji danych nie tylko biznesowych.

Przytoczmy na wstępie najważniejsze i warte zapamiętania wnioski opracowane przez profesora uniwersytetu Yale – Edwarda Tufte (na którego Rolf Hichert i Jürgen Faisst często się powołują). Przedstawione w artykule przykłady błędów polegające na niestosowaniu się do tych zasad najczęściej wymuszone są przez narzędzia, w szczególności (nad)używany powszechnie Excel. Jednak nie wszystkie typy błędów jesteśmy w stanie popełnić stosując standardowe arkusze kalkulacyjne lub narzędzia analityczne. Będę wspominał o wszystkich, ponieważ problem dotyczy nas jako:
a) twórców jakichkolwiek form graficznych tworzonych na podstawie danych,
b) czytelników i odbiorców wyciągających wnioski z prezentacji i podejmujących na ich podstawie decyzje.

O Edwardzie Tufte osoby zapoznane z IBCS® wielokrotnie słyszały. Jest postacią wręcz kultową, szczególnie w środowiskach naukowych. Na pewno do kontynuacji popularyzacji jego idei w ostatnich dwóch dekadach znacznie przyczyniło się grono specjalistów nauki o danych (tzw. data science), które z racji charakteru swojego zajęcia musi na wszelkie sposoby dotrzeć z wnioskami do szerszej grupy odbiorców o wykształceniu nietechnicznym.

Najbardziej znaną pozycją w dorobku profesora jest nieprzetłumaczona jeszcze na język polski The Visual Display of Quantitative Information (w wolnym tłumaczeniu Wizualne przedstawianie informacji ilościowej). W książce autor usystematyzował kilka głównych koncepcji prawidłowej wizualizacji danych, z których część jest jego autorstwa (np. chartjunk).

Cztery najbardziej istotne, które tutaj krótko opiszę, to:
1) data-ink ratio (współczynnik ilości danych w grafice),
2) chartjunk („wykresowe śmieci”),
3) data density (gęstość danych),
4) graphical integrity (graficzna spójność).

Zasad tych nie należy traktować jako czegoś optymalnego, stanu perfekcji czy gwarancji uzyskania najlepszego rozwiązania. Raczej są to wytyczne wspomagające proces decyzyjny do momentu, w którym mamy uzasadnione powody, aby nie traktować ich dosłownie (heurystyka).

Pełna treść artykułu została opublikowana w numerze 2/2020 magazynu Controlling i Zarządzanie…

Zajrzyj również do naszego Archiwum. Znajdziesz w nim pełen spis treści numeru 2/2020.