Veriye Dayalı Projelerde Gözetim
Veriye dayalı projelerin başarısı için gözetimin neden önemli olduğu, kontrol panellerinin gözetim için nasıl kullanılabileceği, farklı hedef kitleler için iyi gösterge tablolarının nasıl tasarlanacağı, proje performansının sistematik kontrolü olarak otomatik raporlama ve uyarıların nasıl kullanılacağı konularını öğreneceğiz.
Bir projenin başarısını bir modelden ya da iş merkezli bir yaklaşımdan tanımlamak yalnızca ilk adımdır. İlgili metrikler tanımlandıktan sonra izin verilen aralıkta olup olmadıklarını belirlemek için sık sık ölçülmeler yapılması gerekir. Önlemler belirli bir proje için kabul edilebilir aralığın dışına çıktığında eyleme geçilmelidir. Bu ünitede iki tamamlayıcı yaklaşım tartışılmaktadır:
- Kontrol panellerini kullanarak görsel gözetim: Kontrol panelleri bir görsel iletişim şeklidir. Gözetim, bir veya daha fazla miktarın sürekli değerlendirilmesidir. Performans metriklerinden, KPI’lardan vb. ham sayıları alıp bunları sunarlar; böylece değerlerin izin verilen aralıkta olup olmadığı, hangi yönlerin “iyi” kabul edildiği ve nerede eylem yapılması gerektiği hemen anlaşılır.
- Otomatik gözetim ve raporlama: Çoğu durumda, belirli koşullar karşılandığında belirli eylemlerin yapılması gerekir. İlgili metriklerin yanı sıra gerekli eylemlerin ölçümünün otomatikleştirilmesi, önceden tanımlanmış eylemlerin mümkün olmadığı ve daha fazla müzakere ve tartışmanın gerekli olduğu durumlarda uygun yanıtlar hakkında düşünmek için daha fazla zaman kazandırır. Ayrıca birçok veri, çok çeşitli otomatik sistemler ve sensörler tarafından elde edilir. Kontrollerin ve uyarıların otomatikleştirilmesi, her sistemin kendi nominal parametreleri dahilinde çalışmasını sağlayarak ve bir koşulun karşılanması durumunda uygun operatörü uyararak kaydedilen verilerin kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
Kontrol Panellerini (Dashboard) Kullanarak Görsel Gözetim (Visual Monitoring)
Gösterge tabloları, mevcut statüko ve eyleme geçilmesi gerekip gerekmediği hakkında kritik bilgileri iletmek için kullanılabilecek güçlü bir görsel iletişim aracıdır. Gözetim, bir veya daha fazla miktarın sürekli değerlendirilmesidir. Kontrol Paneli, genel duruma hızlı bir genel bakış sağlamak üzere tasarlanmış, kritik ölçümlerin grafiksel gösterimlerinin bir koleksiyonudur. Gösterge tabloları, bir kuruluşun BT altyapısında depolanan ve işlenen bilgileri toplar ve görselleştirir; yani gösterge tabloları, halihazırda başka yerlerde mevcut olan bilgiler için bir arayüzdür.
Gösterge tabloları, ilgili bilgileri farklı amaçlarla geniş bir kitleye iletmek için kullanılır. Aşağıda birkaç tipik örnek bulunmaktadır.
C Seviyesi ve Üst Yönetim
Üst düzey yönetim ekibi için tasarlanan bir gösterge paneli, üst düzey bilgileri tek ekran üzerinden aktarmalıdır. Bu gösterge paneli tüm organizasyonun mevcut durumunu özetlemeli ve KPI’ların durumunu belirtmelidir. Ekran boyutu sınırlı olduğundan, tek bir kontrol paneli tasarlamak son derece zordur çünkü kontrol paneline çok sayıda ayrıntı koymak çok caziptir. Ancak bu durum hızla görsel karmaşaya ve okunamayan grafiklere yol açacaktır ve bu da gösterge tablosunun faydasının kaybolması anlamına gelir.
Gösterge tablosunu tasarlarken, üst düzey yönetim ekibinin günlük bazda gerçekte hangi operasyonel verilere ihtiyaç duyduğunu akılda tutmak ve KPI’ların belirli ekiplere veya projelere bağlı olduğunu hatırlamak önemlidir. Soruların ortaya çıkması durumunda bu ekipler kendi KPI’larından sorumlu tutulabilir ve her türlü soruyu hızlı bir şekilde yanıtlayabilmelidir. Ayrıca üst düzey yönetim ekibinin her üyesi için kendi sorumluluk alanına odaklanan daha ayrıntılı gösterge tablolarının tasarlanması faydalı olacaktır.
Finans şefi (CFO), mali duruma ilişkin daha ayrıntılı bir genel bakışa ihtiyaç duyacaktır; satış veya gelir sorumlusu (CRO), satış hattının mevcut durumu, sayısı ve toplam sözleşme değeri (TCV) ve en umut verici mevcut fırsatlar ile daha fazla ilgilenecektir. Toplam Sözleşme Değeri, tek seferlik ve yinelenen ücretler de dahil olmak üzere, bir anlaşmanın şirkete ne kadar para kazandırdığını belirleyen bir iş ölçümüdür. Baş işletme sorumlusu (COO) veya baş teknoloji sorumlusu (CTO), genellikle projelerin, altyapının ve kaynakların mevcut durumu hakkında daha fazla dahili bilgiye ihtiyaç duyacaktır.
Kontrol panelini tasarlarken, kontrol panelindeki bilgilerin çoğunun gizli olduğu unutulmamalıdır. Kontrol panellerinin hedef kitle için kolayca erişilebilir olması gerekirken, dışarıdan ziyaretçilerin ve şirket içi çalışanların çoğunun bu ayrıntıları görmemesi gerekir.
Departman Özeti
Belirli departmanların veya iş birimlerinin başkanlarına yönelik gösterge tablolarına benzer şekilde, departman özetleri de ilgili birimin yönetim ekibine yöneliktir. Mevcut statükoya hızlı bir genel bakış sunmayı ve gelecek konular hakkındaki daha fazla tartışmaya temel oluşturmayı amaçladıklarından, genellikle üst düzey ve idari yönetim için üst düzey özetten daha ayrıntılıdırlar.
Proje veya ekip özeti
Projeler ana geliştirme aşamasından çıkıp operasyonel hale geldikten sonra sürekli izlenmesi gereken bir takım kritik faktörler bulunur. Örneğin, operatörlerin bir çelik fabrikasındaki döküm işleminin performansını, bir montaj hattındaki verimi vb. izlemesi gerekebilir. Proje veya ekip yöneticisi için özel bir gösterge paneli, mevcut duruma ilişkin ayrıntılı bir genel bakış sağlayabilir.
Mevcut performansı, son günde ortaya çıkan sorunları ve bir sonraki gün için hangi eylemlerin gerekli olabileceğini tartışmak üzere ekibin günlük toplantısına katılır. Gösterge tabloları hedef kitleye göre tasarlanmalıdır. Her hedef kitle benzersizdir ve belirli bir ayrıntı düzeyinde belirli bilgilere erişmeye ihtiyaç duyacaktır. Gösterge tablosunu oluştururken, ilgili bilgiler açık olmalı ve gösterge panosunda gösterilenlerin bir kılavuza başvurmaya gerek kalmadan anlaşılmasını kolaylaştırmak için yeterli bağlam sağlanmalıdır. Görselleştirmeler “grafik karmaşasından”, yani yalnızca grafiği süslemek için eklenen öğelerden arındırılmış olmalıdır. KPI’lar ve diğer ölçümler, mevcut değerin kabul edilebilir olup olmadığını veya eyleme geçilmesi gerekip gerekmediğini gösteren görsel ipuçları içeren uygun grafikler kullanılarak görselleştirilmelidir. Okunması daha zor olduğundan ve yorumlanması dikkatle seçilmiş grafiklere göre daha fazla zaman gerektirdiğinden tablo veya ham sayıların eklenmesinden kaçınılmalıdır.
Örnek kontrol paneli
Kontrol panelinde birkaç ilgili KPI’nın yanı sıra bazı grafikler de gösterilir. Grafikler x veya y ekseninde değer içermediğinden grafik karmaşasının önüne geçilir. Daha fazla ayrıntı gerekiyorsa, bunlar ayrı bir kontrol panelinde veya ayrıntılı bir raporda gösterilmelidir.
Tasarım öğeleri
Grafikler, gösterge tabloları veya raporlar gibi verilerin görsel temsilleri, verileri iletmek için görsel tasarım öğelerini kullanır. Bu görsel öğeler sayıları temsil etmek, farklı yönleri vurgulamak, izleyicinin gözünü ilgili noktalara yönlendirmek veya sonuca götürmek için kullanılabilir. Grafikler ve görsel temsiller oluşturmak uzun yıllardır tartışılıyor; Konuyla ilgili en eski kitaplardan biri, A. C. Haskell’in 1919'daki, Grafik Sunum Standartları Ortak Komitesi’nin 1915'teki çalışmasından hemen sonra gelen ufuk açıcı çalışmasıdır. Çizgi stili: Bir grafikte çizgiler, noktaları birleştirmek ve göze hitap etmede kullanılabilir.
Bir çizginin kalınlığı kullanılarak:
Veya çizim stili kullanılarak:
Bağlantının önemi vurgulanabilir.
Farklı bağlantıları temsil etmek için farklı stiller kullanılabilir. Düz bir çizgi genellikle soluk noktalı bir çizgiden daha güçlü bir bağlantıyı gösterir.
Güçlü düz çizgi durumunda, izleyicinin veri noktaları arasında doğrusal bir ilişki olduğu ve değerlerin bir noktadan diğerine basitçe yükselip düşeceği sonucuna varacağını, oysa gerçekte her noktanın temsil ettiğini unutmayın. tek bir ölçüm ve aradaki hiçbir şey bilinmiyor. Çoğu durumda basit bir çizgi beklense de gerçekte davranış daha karmaşık olabilir.
Farklı tonlar ayrı ayrı çizgileri de vurgulayabilir.
Semboller
Veri noktalarını ayırt etmek için çeşitli semboller kullanılabilir.
Renk
Renkler, veri noktalarını birbirinden ayırmanın başka bir yoludur. Renkler, farklı veri noktalarını gruplamak ve bunların birbirleriyle olan ilişkilerini vurgulamak için de kullanılabilir.
Ancak bir grafiğe çok fazla bilgi sığdırmak için renk kullanmak hızlı bir şekilde aşırı bilgi yüklemesine neden olur ve olup biteni takip etmek imkansız hale gelir:
Grafik türleri
Bilgileri grafiksel olarak göstermek için çok çeşitli grafik türleri mevcuttur. Farklı grafiklerin farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır, dolayısıyla her görselleştirme için uygun yöntem seçilmelidir. Diğer herhangi bir iletişim biçiminde olduğu gibi, grafiksel bir temsil tasarlarken hedeflenen hedef kitlenin ihtiyaçlarını dikkate almak kritik öneme sahiptir. CEO’ya veya üst düzey yönetim ekibinin bir üyesine yapılacak bir sunum, mevcut statükoyu özetlerken proje yöneticisine yapılan bir sunumdan farklı bir yaklaşım gerektirecektir.
Sütun/Çubuk Grafikler
Playfair tarafından 1801'de tanıtılan sütun veya çubuk grafik, belirli bir değişken veya kategorinin farklı değerlerini gösteren basit bir görselleştirmedir:
Aşağıda gösterildiği gibi çeşitli kategoriler arasındaki farkları etkili bir şekilde karşılaştırmak için her iki grafik türü de kullanılabilir.
Ancak daha fazla kategori eklendikçe bu grafik türü hızla aşırı yüklenir, kafa karıştırıcı bir hale gelir ve uygun etiketleri eklemek zorlaşır. Yığılmış grafikler, kategorilerin davranışını tüm aralıkla karşılaştırmamıza olanak tanır, böylece aynı anda toplu ve daha ayrıntılı bir görünüme olanak tanır. Ancak grafiği okunmaz hale getirmemek için bu tür üç kategoriyle sınırlandırılmalıdır.
Histogram
Histogram çubuk grafikle ilişkilidir, ancak kutularda sürekli bir değişken görselleştirilmiştir. Histogram Kutular, sürekli bir değişkenin bölündüğü ayrık aralıklardır. Bu, büyük miktarda veriyi etkili bir şekilde görselleştirmemize olanak tanır. Her aralığın sayısı ve genişliği dikkatle seçilmelidir. Hangi seçimin daha uygun olduğu gösterilen değişkenin bağlamına bağlıdır.
Dairesel Grafikler
Dairesel grafikler kesirleri bir bütünle karşılaştırır. Çok fazla kesir temsil edilirse bu grafik türleri kafa karıştırıcı olabileceğinden, yalnızca birkaç kesir dikkate alındığında en iyi sonucu verirler. Ayrıca, insanların açıları değerlendirmede pek iyi olmadığı, dolayısıyla bu görselleştirmelerin genel bir genel bakış sağlamak için uygun olduğu ve yüksek düzeyde ayrıntı gerekiyorsa kaçınılması gerektiği akılda tutulmalıdır.
Pasta grafiği, ilgili kesirleri göstermek için bölümlerin kullanıldığı içi dolu bir daire olarak tanımlanabilir. Halka grafiği, grafiğin ortasının boş bırakıldığı bir varyasyondur.
Radar Grafikleri
Radar grafiği, bir dizi değişkeni 2 boyutlu bir gösterimde görselleştirmemize olanak tanır. Değişkenler, dairenin ortasında ortak orijinli bir daire üzerinde düzenlenir. Tipik olarak değişkenler ortak bir ölçeğe sahip olacak şekilde birbirlerine göre normalleştirilir; Ortada yüzde 0, en uç noktada yüzde 100. Değişkenlerin dış daire etrafındaki göreceli konumu genellikle herhangi bir özel bilgiyi iletmek için kullanılmaz.
Çizgi Grafikleri
Çizgi grafikleri genellikle zamana bağlı verileri (örneğin, bir ürünün zaman içindeki satışları gibi bir zaman serisini) göstermek için kullanılır. Çizgi grafiği, farklı kategorileri aynı anda görselleştirmek ve bu kategorilerin nasıl geliştiğine ve birbirleriyle nasıl ilişki kurduğuna ilişkin karara varmak için kullanılabilir. Ancak çok fazla kategori kullanılırsa grafik çok kalabalık ve kafa karıştırıcı olabilir. İlgili renklerin daha açık ve daha yoğun çeşitlerini kullanmak, bireysel kategorilerin vurgulanmasına yardımcı olabilir.
Ayrıca, düz bir çizginin insan gözlemci için çok anlamlı olduğu da unutulmamalıdır. Örneğin aşağıdaki grafikler aynı bilgileri içerir. Zamanın belirli noktalarında bir sayı kaydedilir ve çizgi grafiğine eklenir. Soldakinde dört gözlemin veri noktaları eklenmiştir ancak bunların birbirlerine nasıl bağlandığına ilişkin başka bir gösterge verilmemiştir. Sağdaki grafikte her nokta birbirine bağlıdır ve aralarındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
Böyle bir ilişki bilinmediği sürece bu durum, haritaya bakan kişiyi yanıltabilir. Örneğin, ölçülen veri noktaları bir ölçüm hatası veya bir sensörün içsel çözünürlüğü nedeniyle genellikle belirsizlikle ilişkilendirilir. Daha fazla bilgi dikkate alındığında noktalar arasındaki bağlantı çok farklı olabilir, örneğin:
Bu örnekte artık her nokta asimetrik bir belirsizlikle ilişkilendirilmiş ve ortaya çıkan eğilim eklenmiştir.
Ağaç Haritaları (TreeMap)
Ağaç haritaları, orantılı değerleri ve hiyerarşik ilişkileri aynı anda görselleştirmemize olanak tanır ve birçok hiyerarşik değeri görselleştirmek için idealdir. Ağaç haritaları aynı zamanda genel bir bakış ve bir miktar ayrıntı sağlamak için kullanılabilir. Ancak kutuların boyutu küçüldükçe etiketleme zorlaşıyor.
Aşağıdaki örnek, mahalledeki ortalama gelire ve evin yaşına bağlı olarak Kaliforniya’daki ortalama ev fiyatının (logaritmik ölçekte) bir ağaç haritasını göstermektedir. Renk, evin fiyatını (0 ile 5 arasında logaritmik bir ölçekte) görselleştirmek için kullanılır ve iç içe kutular, ortalama geliri ve yaşı temsil eder.
Dağılım Grafiği (Scatter PLot) ve Dağılım Grafiği Matrisi
Dağılım grafiği iki değişkenin davranışını görselleştirmek için kullanılır: X ekseni bir değişken için, y ekseni ise diğeri için kullanılır. Ölçülen her veri noktası, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi bu iki boyutlu grafiğe eklenir.
Veri noktalarının sayısı arttıkça veya yalnızca birkaç kategoriye sahip değişkenler kullanıldığında, bireysel veri noktaları fazla bilgi iletemeyecek kadar birbirine çok yakın çizildiğinden dağılım grafiğinin yorumlanması çok zorlaşır. Dağılım grafiği matrisi, iki değişkenin her kombinasyonu için dağılım grafiklerinden oluşur. Köşegen genellikle ilgili değişkenin histogramı için kullanılır. Yine bu görselleştirme türünün büyük veri kümeleri veya değişkenler için yorumlanması zorlaşır.
Kabarcık Grafiği
Kabarcık grafiği, her veri noktasının değişken boyuttaki bir balonla değiştirildiği dağılım grafiğinin bir çeşididir. Bu ek parametre, üçüncü bir değişkenden bilgi eklemek için kullanılabilir. Ancak bu grafik türü yalnızca birkaç veri noktası için kullanışlıdır.
Haritalar
Haritalar coğrafi-uzamsal bilgileri görselleştirmek için idealdir. Her konum için veri noktaları, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi daha fazla bilgi iletmek için boyut, renk ve şekil kullanılarak vurgulanabilir ve Kaliforniya’daki ev fiyatları logaritmik ölçekte vurgulanabilir.
En İyi Yöntemler
David Parmenter, görselleştirmeleri tasarlarken akılda tutulması gereken birkaç temel kavramı özetlemektedir:
- Tek bir ekranın sınırları dahilinde kalın: Ayrıntılı grafikleri ve veri temsillerini ortaya koymak için birçok seçenek sunmak yerine, bilgilerin hedef kitleye nasıl sunulması gerektiğini dikkatlice düşünün.
- Yeterli bağlam sağlayın: Sayıların “iyi” veya “kötü” aralıkta olup olmadığını belirtin. Bu aralığa uzmanların tavsiyeleri dikkate alınarak önceden karar verilmesi gerekmektedir.
- Yeterli düzeyde ayrıntı veya kesinlik sağlayın: Grafiklerdeki ayrıntı düzeyi veya gösterilen sayıların kesinliği, görselleştirmenin genel mesajını yansıtmalıdır. Örneğin 25 milyon doları anlamak 25.000.000 dolardan çok daha kolaydır.
- Ölçeklendirmeyi sıfırdan başlatın: Grafiklerin ölçeğini sıfırdan başka bir noktada başlatmak genellikle caziptir. Ancak bu durum bilişsel bir önyargıya neden olur ve farklılıkların boyutunu çarpıtır.
- Tutarlı bir renk şeması tutun: Tüm görselleştirmeler aynı renk şemasına sahip olmalıdır; örneğin düşük sayılar maviyle, yüksek sayılar kırmızıyla gösterilir. Ek olarak, renk şemasında karışıklığı önlemek ve görselleştirmeleri basit tutmak için mümkün olduğu kadar az, ancak gerektiği kadar çok renk kullanılmalıdır.
- Süslemelerden kaçının: İşlevselliği olmayan ek süslemeler ve grafik öğeler görselliği karmaşıklaştırabilir ve ek bağlam sağlamadıkları sürece bunlardan kaçınılmalıdır.
Otomatik Raporlama ve Uyarı
KPI’ların gösterge tabloları ve görsel temsilleri, ilgili bilgileri iletmek ve önemli hususların ve sayıların nominal parametreler dahilinde olup olmadığını belirtmek için idealdir. Bir bakışta üst düzey bilgi sağlarlar ve eyleme geçilmesi gerekip gerekmediğini belirtirler. Ancak bir şirket, tek bir proje veya sistem genellikle bir gösterge tablosu için kullanılandan çok daha ayrıntılı verilere ve sonuç göstergelerine ihtiyaç duyar.
İlk olarak, gösterge tablosunda görüntülenen toplu ölçümlerin oluşturulabilmesi için ilgili tüm ayrıntılı verilerin uygun BT sistemlerinde saklanması ve işlenmesi gerekir. Her ne kadar bu çok açık görünse de, BT sistemleri onlarca yıldır büyüdüğünden ve ilgili bilgiler birden fazla, çoğu zaman uyumsuz sistemlere dağıldığından, bu adım tek başına uygulamada sıklıkla önemli zorluklar doğurur. Sistemdeki verilerin mantıklı olup olmadığını belirlemek için yapılan otomatik kontroller, genel hacmin yanı sıra yeni verilerin eklenme hızının manuel olarak izlenemeyecek kadar yüksek olması nedeniyle veri kalitesini izlemenin ve iyileştirmenin tek yoludur.
Benzer şekilde çoğu sistemin, projenin veya bölümün genel durumu veya performansı, çok çeşitli ölçümler, sonuçlar veya performans göstergeleri aracılığıyla izlenir. Bunların çoğu, daha yüksek düzeyde izleme veya görselleştirmelerde kullanılamayacak kadar ayrıntılı olacaktır, ancak bir proje veya sistemin belirli bir yönünün bireysel performansına ilişkin değerli bilgiler sağlarlar. Otomatik uyarıların dahil edilmesi, yalnızca üst düzey kontrol panelleri gibi toplu görünümlerin kullanılması durumunda bulunması zor olabilecek herhangi bir belirli özelliğe dikkat çekmeye de yardımcı olur. Düzenli olarak manuel olarak izlenmesi gereken çok fazla ölçüm olduğundan, her biri için geçerli bir kabul edilebilir değer aralığı tanımlanmalıdır; böylece otomatik kontroller, bu sınırlar ihlal edildiğinde rapor verebilir. Mümkünse, belirli eylemler önceden uyarılarla ilişkilendirilerek anında yanıt verilmesi sağlanabilir.
Örneğin, bir makinenin belirli bir parçası düzensiz veri gönderiyorsa, bu durum parçanın bozuk olduğu anlamına gelebilir ve bakım ekibi makineyi inceleyebilmeleri için otomatik olarak uyarılabilir. Ayrıca, değişiklik izin verilen aralıkta gerçekleşse bile, herhangi bir ani değişiklik rapor edilmelidir; çünkü bu, çalışma koşullarında veya dış etkilerde bir değişikliğe işaret edebilir. Bunun iyi bir örneği, bir makinenin veya üretim hattının bireysel sensör okumaları gibi düşük seviyeli verilerdir. Her sensörün geçerli bir çalışma koşulları ve çıkış değerleri aralığı vardır. Her bir sensörün çalışma koşullarının her iki yönü de izlenmelidir. Sensör normal şekilde ve tasarım özellikleri dahilinde çalışabilir mi? Sensörün çıkışı anlamlı ve beklenen aralıkta mı? İlk soru, sensörün prensipte beklendiği gibi çalışıp çalışamayacağı konusunu ele alıyor. Örneğin, bir sıcaklık sensörü yalnızca 0 ile 500 santigrat derece arasında duyarlı olabilir, ancak 0°C’den daha soğuk bir ortama yerleştirildiğinde duyusal olmayan değerler sağlayabilir.
İkinci soru, sensörün normal çalışıp çalışmadığını veya bozuk olup olmadığını izlemeyi amaçlamaktadır. Akıllı sensörler birçok otomatik kontrol seçeneği içerebilir ve herhangi bir arızayı kendileri bildirebilir, ancak basit sensörler genellikle bu tür bilgileri sağlamaz ve harici olarak izlenmeleri gerekir. Beklenen değerlerden herhangi bir sapmanın kaydedilmesi ve olası bir sorunu vurgulayan otomatik bir uyarının operatöre gönderilmesi gerekir. Tipik bir üretim tesisi veya işleme hattı on ila yüz binlerce sensörle donatıldığından, veri kalitesi ölçümlerinin ve uyarıların otomatikleştirilmesi, yüksek kaliteli veri sağlamanın ve bozuk sensörleri tanımlamanın tek yoludur.
Özet
Sürekli gözetim, veriye dayalı bir proje yürütmenin önemli bir yönüdür. Gösterge tabloları gibi görsel yardımcılar, ilgili bilgilerin bir bakışta iletilmesi için idealdir. Bu gösterge tabloları üst düzey yönetim, proje yönetimi veya operasyonel personel gibi farklı hedef kitlelere göre uyarlanmalıdır. Gösterge tablolarını tasarlarken hedef kitle için neyin önemli olduğuna odaklanın ve gösterge tablosunu çok fazla ayrıntıyla aşırı yüklememeye dikkat edin. Otomatik raporlar ve uyarılar, bir projenin performansının sürekli izlenmesine olanak tanır ve düzenli manuel değerlendirme gereksinimini en aza indirir.
Kaynakça
[1] Microsoft, (2023), Veri görselleştirme nedir?
[https://powerbi.microsoft.com/tr-tr/data-visualization/]
[2] Bulutistan, (7 Şubat 2023), Veri Görselleştirme Nedir, Nasıl Yapılır? Veri Görselleştirme Uygulamaları ve Programları:
[https://bulutistan.com/blog/veri-gorsellestirme/]
[3] Turhan Can Kargın, (28 July 2020), En Basit Haliyle Python Matplotlib Kütüphanesi — Veri Görselleştirme:
