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Ein Dashboard bringt Forschungsergebnisse zum Leben, da die Antworten kontinuierlich aktualisiert werden können. Darüber hinaus sind Dashboards zugänglicher als Forschungsberichte und haben daher oft eine größere Wirkung. Antworten, die sowohl im wörtlichen als auch im übertragenen Sinne "haften bleiben".
Die Grundlage eines guten Dashboards ist eine solide Struktur. Als Forschungsunternehmen sind wir darin erfahren, Dashboards anhand von Forschungsfragen und einer Politiktheorie zu gestalten. Zudem führen wir Benutzerforschung durch, um festzustellen, welche Einblicke die Benutzer eines Dashboards benötigen. Nicht alle Benutzerbedürfnisse lassen sich im Voraus bestimmen - oft werfen Einblicke auch neue Fragen auf. Unsere Lösung dafür ist der "Insight Builder".
Insight Builder
Mit dem Insight Builder bieten wir eine Möglichkeit, auf einem Dashboard wesentlich mehr Informationen und Wissen abzurufen. Der Benutzer ist in der Lage, auf der Grundlage der Daten neue Fragen zu stellen und somit im Grunde genommen eigene Analysen durchzuführen. So kann ein Benutzer eine Analyse bis zu einem spezifischen Ausschnitt eines Datensatzes spezifizieren. Auch Dinge wie die Anpassung der Darstellung (ein Balken- statt eines Liniendiagramms, ein anderer Darstellungszeitraum usw.). Eine Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass solche neuen Analysen nicht zu falschen oder unvollständigen Ergebnissen führen. Außerdem soll der Benutzer nicht mit zu vielen Auswahlmöglichkeiten und Informationen überfordert werden.
Wir bieten zwei Varianten des Insight Builders an. In der ersten Variante werden von unseren Forschern eine Vielzahl von Analysen in einem Katalog "bereitgestellt". Der Benutzer kann diesen Katalog leicht durchsuchen und Filter auf die Analysen anwenden. Die Suche basiert auf natürlicher Sprache und einer Prise KI. Sucht ein Benutzer beispielsweise nach einem Begriff, der nicht exakt mit einem Suchbegriff auf dem Dashboard übereinstimmt, kann das System dennoch den richtigen Inhalt anzeigen, indem es intelligent abgestimmt wird. Ein Beispiel für einen katalogbasierten Insight Builder ist auf pr-edict.nl zu finden. Benutzer können dort in einer Vielzahl von Analysen im Bereich der ICT und des Arbeitsmarkts stöbern und diese einfach filtern.
Eine modernere Variante ist der AI Insight Builder. Ein Benutzer kann eine freie Analysefrage in normaler Sprache stellen. Das Dashboard produziert dann gegebenenfalls eine Analyse (Grafik), die die Frage beantwortet. Um dies zu ermöglichen, versorgen wir KI-Systeme mit detaillierten Informationen über den Datensatz, zugrunde liegenden Methoden und Annahmen. Die KI übersetzt die Frage in eine Abfrage (Datenbankabfrage), einen Vorschlag für eine Visualisierungsform und eine Erläuterung. Mit der KI können wir auch Randbedingungen überprüfen und Beschränkungen der Analyse angeben. Außerdem können auch harte Bedingungen festgelegt werden, wie z. B. minimale Zellenfüllung.
Maatwerk
Dialogic entwickelt individuelle Anwendungen für Visualisierung, Datenerhebung und Analyse. Hier finden Sie ein Beispiel für maßgeschneiderte Visualisierungen. Jeder Kreis stellt ein Festival dar. Die Farbe verweist auf das Genre. Festivals, die dieselben Künstler empfangen, sind näher beieinander. Ein Benutzer kann so interaktiv interessante Festivals finden.
