Hierdie teks is outomaties vertaal en kan dus verskil van die oorspronklike. Geen regte kan aan hierdie vertaling ontleen word nie.
Die grondslag van 'n goeie aanlyn dashboard lê in 'n goeie struktuur. As navorsings- en raadplegingsfirma is ons goed daarin om dashboards te ontwerp aan die hand van navorsingsvrae en 'n beleidsteorie. Ons voer ook gebruikersnavorsing uit om te bepaal aan watter insigte die gebruikers van 'n dashboard behoefte het. Maar nie alle behoeftes kan vooraf bepaal word nie - en dikwels roep insigte ook weer nuwe vrae op.
Met die Insight Builder voorsien ons in die vermoë 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 in werklikheid dus eie ontledings kan uitvoer. 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 hiermee is om te verseker dat sulke nuwe ontledings nie lei tot onakkurate of onvolledige resultate nie. Dit is ook nie die bedoeling om die gebruiker met 'n oormaat aan keuses en inligting te oorlaai nie.
'n Voorbeeld van 'n katalogus-gebaseerde Insight Builder is te vinde op pr-edict.nl. Gebruikers kan hier rondsnuffel deur 'n groot aantal ontledings op die gebied van ICT en die arbeidsmark, met die vermoë om maklik te filtreer.
Ons bied twee variasies van die Insight Builder aan. In die eerste variasie word deur ons navorsers 'n groot aantal ontledings 'klaargemaak' in 'n katalogus. Die gebruiker kan hierdie katalogus maklik deursoek en filters toepas op die ontledings. Die soektog geskied op grond van natuurlike taal en 'n knipoog van AI. Wanneer 'n gebruiker soek na 'n woord wat nie presies ooreenstem met 'n soekterm op die dashboard nie, kan die stelsel steeds die regte inhoud wys deur slim koppeling.
'n Ander variasie van die Insight Builder is die vrye ontleding: 'n gebruiker kan 'n vrye ontledingsvraag stel in normale mensetaal. 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 veronderstellings. Die AI vertaal die vraag na 'n query (databasisvraag), 'n voorgestelde visualiseringsvorm, en 'n verduideliking. Met die AI kan ons ook randvoorwaardes toets en die beperkinge van die ontleding aandui. Daarbenewens kan ook harde randvoorwaardes ingebou word, soos 'n minimale selinvulling.
