Data visualization

Gli errori più comuni nella progettazione UX/UI di una dashboard

L’importanza delle dashboard nel mondo dei Big Data è innegabile: sono la chiave per raggiungere e capire i dati che abbiamo, ma ciò che è più importante dei dati sono le informazioni. Con le informazioni giuste, una dashboard può essere utile e preziosa: in questo modo, un utente o un’azienda possono risolvere problemi, prendere decisioni corrette per il loro bene e fare previsioni accurate.

Sul web stiamo vedendo molte dashboard accattivanti ed esteticamente molto belle ma è sufficiente? Non è una sorpresa che a volte si pensi di aver creato una dashboard “cool”, quando l’utente pensa il contrario. Questo può accadere quando si ignorano alcune regole fondamentali e si rischia di perdere l’obiettivo per cui è stata costruita la dashboard. Vediamo queste poche ma importanti regole per capire quali errori possono distruggere la funzionalità di una dashboard.

 

Progettare una dashboard per tutti, non significa per nessuno

Non è possibile soddisfare tutti gli utenti e, per quanto riguarda gli scopi aziendali, questo diventa ancora più importante. Ogni utente ha le proprie esigenze, cercare di raggiungere le esigenze di tutti significa raggiungere l’impossibile. Si deve capire accuratamente COSA e A CHI si vuole comunicare. Mettere ogni informazione a disposizione di ogni utente significa non sapere cosa tracciare e cosa evidenziare. La soluzione consiste nel concentrarsi su gruppi di utenti e individuare i loro bisogni. In questo modo possiamo capire il ruolo e le posizioni di particolari utenti e possiamo identificare ciò che è veramente importante.

 

Aspettarsi di inserire tutti i dati in una pagina

Mostrare troppi dati distrarrà solo l’utente da ciò che è importante. Se l’utente si concentra meno, può influenzare negativamente la sua capacità di analisi. Gli utenti hanno solo bisogno di vedere i dati rilevanti e preziosi per il loro business: in questo modo risparmieranno tempo (e denaro). Scorrere su e giù e cercare di trovare le informazioni giuste diminuirà solo il valore della dashboard e la renderà confusa. Per esempio, se l’utente vuole vedere le vendite solo in una regione, non c’è bisogno di mettere anche le altre. Inoltre se lo scopo della dashboard è solo quello di mostrare le vendite mensili, è meglio non mettere informazioni settimanali/annuali: non c’è niente di meglio di un “less is more” ben progettato.

 

Usare modelli di navigazione sbagliati – è tutta una questione di “Z”

Il design di navigazione è uno degli elementi chiave della dashboard. Molte persone semplicemente lo ignorano, o non si rendono conto della sua importanza. La dashboard deve rendere più facile la navigazione agli utenti, non più difficile. Per esempio, è meglio mettere il menu generale di navigazione tra dashboard in alto (strumenti, profilo, logout ecc.) e la navigazione interna alla dashboard (tipi di dati, filtri, ecc.) a sinistra. In questo modo, si crea un flusso di contenuti e l’utente può capire l’ordine e la gerarchia della navigazione. E perché si tratta di Z? Il modello Z è un modello di lettura comune. In altre parole, è il percorso che l’occhio umano segue sullo schermo. È anche una guida per i designer che, in questo modo, possono capire facilmente come posizionare le diverse visualizzazioni. Seguire il percorso da sinistra a destra e dall’alto in basso: questo è il modo in cui il cervello umano consuma le informazioni. Il modello Z ci mostra che gli elementi più importanti devono essere in alto a sinistra perché sono i primi elementi a catturare l’attenzione, come un logo o una didascalia; poi seguono le informazioni secondarie verso il basso. Per riassumere, quindi, il potere della dashboard viene dalla posizione: è tutta una questione di posizione.

Quando non c’è correlazione tra i dati e la visualizzazione…

Usare una visualizzazione solo perché è “bella” o “disponibile” è un errore. Deve invece corrispondere alle esigenze degli utenti e ai requisiti di business. Il tipo di visualizzazione dipende dallo scopo e dai dati: per esempio, la maggior parte dei grafici a torta non mostra una buona correlazione con le dimensioni, e in questo caso usare un grafico a barre o una treemap sarebbe una soluzione migliore. Se un elemento non aggiunge alcun valore alla dashboard, è meglio non usarlo. Per esempio i grafici 3D sono più distraenti che utili all’utente. Manteniamo la visualizzazione logica e semplice.

 

Troppi colori; 3 è il numero giusto

Quanti colori usare in una vista? Noi riteniamo che il numero perfetto sia 3: tre colori distinti (tonalità), anche se talvolta la scelta di più colori può sembrare più attraente o accattivante. La mente umana lavora con spunti visivi. Gli elementi ausiliari non dovrebbero togliere l’attenzione dagli elementi prioritari, come la visualizzazione dei dati e gli alert. Ogni dashboard ha il suo stile e la scelta dei colori deve avere uno scopo ben definito. Se assegniamo colori diversi per il gruppo di visualizzazioni ogni volta, si ridurrà la leggibilità della dashboard. Per esempio, se usiamo colori diversi per ogni colonna di un grafico a barre, ci deve essere una connessione tra i colori e deve esserci una ragione (per esempio, cambiano a seconda della quantità, ecc.). La soluzione è usare colori neutri, così in questo modo daremo importanza soprattutto ai dati e la dashboard non sembrerà troppo carica. Possiamo usare colori brillanti per evidenziare dati interessanti.

 

Troppi filtri non sono sempre la soluzione migliore

Quando ci sono troppi filtri, spesso diventa meno chiaro capire a quale grafico sono riferiti. In questo modo si rischia che la dashboard diventi simile ai filtri automatici di Excel. Gli utenti dovrebbero passare più tempo a consumare i dati, invece che spendere minuti a decidere che filtri scegliere. Anche in termini di prestazioni, non è la soluzione migliore; con troppi filtri ci vorrà del tempo per vedere solo i valori rilevanti. Filtrare troppo non sempre migliora la comprensione.

 

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