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Avec un tableau de bord, les résultats de la recherche prennent vie, car les réponses peuvent être mises à jour en continu. De plus, les tableaux de bord sont plus accessibles que les rapports de recherche et ont donc généralement un impact plus important. Des réponses qui restent, littéralement et figurativement.
À la base d'un bon tableau de bord se trouve une bonne structure. En tant que bureau d'études, nous sommes compétents dans la conception de tableaux de bord en fonction des questions de recherche et d'une théorie politique. De plus, nous menons des études utilisateur pour déterminer quels insights les utilisateurs d'un tableau de bord recherchent. Tous les besoins des utilisateurs ne peuvent pas être déterminés à l'avance - et souvent, les insights suscitent de nouvelles questions. Notre solution à cela est l'Insight Builder.
Insight Builder
Avec l'Insight Builder, nous offrons la possibilité de débloquer beaucoup plus d'informations et de connaissances sur un tableau de bord. L'utilisateur est capable de poser de nouvelles questions basées sur les données, et peut donc en fait effectuer ses propres analyses. Ainsi, un utilisateur peut spécifier une analyse jusqu'à une coupe spécifique d'un ensemble de données. Il est également possible de modifier l'affichage (un graphique à barres au lieu d'un graphique linéaire, une autre période d'affichage, etc.). Un défi consiste à éviter que de telles nouvelles analyses ne conduisent à des résultats incorrects ou incomplets. De plus, l'objectif n'est pas de submerger l'utilisateur de choix et d'informations.
Nous proposons deux variantes de l'Insight Builder. Dans la première variante, nos chercheurs préparent un grand nombre d'analyses dans un catalogue. L'utilisateur peut facilement parcourir ce catalogue et appliquer des filtres aux analyses. La recherche se fait en fonction du langage naturel et d'une touche d'IA. Lorsqu'un utilisateur recherche un mot qui ne correspond pas exactement à un terme de recherche sur le tableau de bord, le système peut quand même afficher le contenu correct grâce à des correspondances intelligentes. Un exemple d'Insight Builder basé sur un catalogue est disponible sur pr-edict.nl. Les utilisateurs peuvent y parcourir un grand nombre d'analyses dans les domaines des TIC et du marché du travail, et appliquer facilement des filtres.
Une version plus moderne est l'AI Insight Builder. Un utilisateur peut poser une question d'analyse libre en langage humain. Ensuite, le tableau de bord génère si possible une analyse (graphique) répondant à la question. Pour ce faire, nous alimentons une IA avec des informations détaillées sur l'ensemble de données, les méthodes sous-jacentes et les hypothèses. L'IA traduit la question en une requête (requête de base de données), une proposition de forme de visualisation et une explication. Avec l'IA, nous pouvons également vérifier les conditions préalables et indiquer les limitations de l'analyse. De plus, des contraintes strictes peuvent également être intégrées, telles qu'un taux de remplissage cellulaire minimal.
Personnalisé
Dialogic fournit des applications personnalisées pour la visualisation, la collecte de données et l'analyse. Ci-dessous, un exemple de visualisation personnalisée. Chaque cercle représente un festival. La couleur fait référence au genre musical. Les festivals accueillant les mêmes artistes sont plus proches les uns des autres. Ainsi, un utilisateur peut découvrir de manière interactive des festivals intéressants.
