Hierdie teks is outomaties vertaal en kan dus verskil van die oorspronklike. Geen regte kan aan hierdie vertaling ontleen word nie.
Met 'n dashboard kom navorsingsresultate tot lewe, omdat die antwoorde deurlopend geaktualiseer kan word. Daarnaas is dashboards toegankliker as navorsingsverslae, en het hulle daarom dikwels meer impak. Antwoorde wat bybly, letterlik en figuurlik.
Aan die basis van 'n goeie dashboard lê 'n goeie struktuur. As navorsingsfirma is ons vaardig in die ontwerp van dashboards aan die hand van navorsingsvrae en 'n beleidsteorie. Daarbenewens voer ons gebruikersnavorsing uit om te bepaal aan watter insigte die gebruikers van 'n dashboard behoefte het. Nie elke gebruikersbehoefte kan vooraf bepaal word nie - en dikwels roep insigte weer nuwe vrae op. Ons oplossing hiervoor is die Insight Builder.
Insight Builder
Met die Insight Builder voorsien ons in 'n geleentheid om baie meer inligting en kennis te ontsluit op 'n dashboard. Die gebruiker word in staat gestel om nuwe vrae te vra op grond van die data, en dus eintlik eie ontledings te kan doen. So kan 'n gebruiker 'n ontleding spesifiseer tot 'n spesifieke deursnee van 'n datastel. Ook sake soos die aanpassing van die vertoning (‘n staaf- in plaas van ‘n lyngrafiek, 'n ander vertoningsperiode, ensovoorts). 'n Uitdaging hierby is dat dit voorkom moet word dat sulke nuwe ontledings lei tot onakkurate of onvolledige resultate. Daarbenewis dit nie die bedoeling om die gebruiker te oorlaai met keuses en inligting nie.
Ons bied twee variasies van die Insight Builder aan. In die eerste variasie word deur ons navorsers 'n groot aantal ontledings 'klaargesit' in 'n katalogus. Die gebruiker kan hierdie katalogus maklik deursoek en filters toepas op die ontledings. Die soekproses geskied op grond van natuurlike taal en 'n bietjie AI. Wanneer 'n gebruiker soek na 'n woord wat nie presies ooreenstem met 'n soekterm op die dashboard nie, kan die stelsel nog steeds die korrekte inhoud wys deur slim koppeling. 'n Voorbeeld van 'n katalogusgebaseerde Insight Builder is te vinde op pr-edict.nl. Gebruikers kan hier rondsnuffel in 'n groot aantal ontledings op die gebied van ICT en die arbeidsmark, waarby maklik gefiltreer kan word.
'n Meer moderne variasie is die AI Insight Builder. 'n Gebruiker kan 'n vrye ontledingsvraag in normale mensetaal stel. Die dashboard produseer daarna moontlik 'n ontleding(grafiek) wat die vraag beantwoord. Om dit te kan doen voed ons 'n AI met gedetailleerde inligting oor die datastel, onderliggende metodes en aannames. Die AI vertaal die vraag na 'n query (databasisvraag), 'n voorstel vir 'n visualiseringsvorm, en 'n verduideliking. Met die AI kan ons ook randvoorwaardes toets en beperkings van die ontleding aandui. Daarbenewens kan ook harde randvoorwaardes ingebou word, soos minimale selpakking.
Maatwerk
Dialogic verskaf maatwerktoepassings vir visualisering, dataversameling en ontleding. Hier vind jy 'n voorbeeld van maatwerkvisualisering. Elke sirkel stel 'n fees voor. Die kleur verwys na die genre. Fees wat dieselfde kunstenaars ontvang, staan nader aan mekaar. 'n Gebruiker kan dus interaktief interessante feeste vind.
