Met een dashboard komen onderzoeksresultaten tot leven, doordat de antwoorden doorlopend kunnen worden geactualiseerd. Daarnaast zijn dashboards toegankelijker dan onderzoeksrapporten, en maken ze daarom veelal meer impact. Antwoorden die bijblijven, letterlijk en figuurlijk.
Aan de basis van een goed dashboard ligt een goede structuur. Als onderzoeksbureau zijn we goed in het vormgeven van dashboards aan de hand van onderzoeksvragen en een beleidstheorie. Daarnaast voeren we gebruikersonderzoek uit om te bepalen aan welke inzichten de gebruikers van een dashboard behoefte hebben. Niet iedere gebruikersbehoefte is vooraf te bepalen – en veelal roepen inzichten ook weer nieuwe vragen op. Onze oplossing daarvoor is de Insight Builder.
Insight Builder
Met de Insight Builder voorzien we in een mogelijkheid om veel meer informatie en kennis te ontsluiten op een dashboard. De gebruiker wordt in staat gesteld om nieuwe vragen te stellen op basis van de gegevens, en dus in feite eigen analyses kan uitvoeren. Zo kan een gebruiker een analyse tot een specifieke doorsnede van een dataset specificeren. Ook zaken als het aanpassen van de weergave (een staaf- in plaats van een lijngrafiek, een andere weergaveperiode, et cetera). Een uitdaging daarbij is dat moet worden voorkomen dat dergelijke nieuwe analyses leiden tot onjuiste of onvolledige resultaten. Daarnaast is het niet de bedoeling de gebruiker te overladen met keuzes en informatie.
We bieden twee varianten aan van de Insight Builder. In de eerste variant worden door onze onderzoekers een groot aantal analyses ‘klaargezet’ in een catalogus. De gebruiker kan deze catalogus eenvoudig doorzoeken en filters toepassen op de analyses. Het zoeken gebeurt op basis van natuurlijke taal en een vleugje AI. Wanneer een gebruiker zoekt op een woord dat niet exact overeenkomt met een zoekterm op het dashboard, kan het systeem toch de juiste inhoud laten zien door slimme matching. Een voorbeeld van een catalogusgebaseerde Insight Builder is te vinden op pr-edict.nl. Gebruikers kunnen hier grasduinen in een groot aantal analyses op het gebied van ICT en arbeidsmarkt, waarbij eenvoudig gefilterd kan worden.
Een modernere variant is de AI Insight Builder. Een gebruiker kan een vrije analysevraag stellen in normale mensentaal. Het dashboard produceert daarna zo mogelijk een analyse(grafiek) die de vraag beantwoordt. Om dit te kunnen doen voeden we een AI met gedetaileerde informatie over de dataset, onderliggende methodes en aannames. De AI vertaalt de vraag naar een query (databasevraag), een voorstel voor een visualisatievorm, en een toelichting. Met de AI kunnen we ook randvoorwaarden controleren en limitaties van de analyse aangeven. Daarnaast kunnen ook harde randvoorwaarden worden ingebouwd, zoals minimale celvulling.
Maatwerk
Dialogic verzorgt maatwerkapplicaties voor visualisatie, dataverzameling en analyse. Onderstaande is een voorbeeld van maatwerk visualisatie. Iedere cirkel stelt een festival voor. De kleur verwijst naar het genre. Festivals die dezelfde artiesten ontvangen staan dichter bij elkaar. Een gebruiker kan zo interactief interessante festivals vinden.
