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À la base d'un bon tableau de bord en ligne se trouve une bonne structure. En tant que bureau d'études, nous sommes doués pour concevoir des tableaux de bord en fonction des questions de recherche et d'une théorie politique. De plus, nous menons des études sur les utilisateurs pour déterminer quels insights les utilisateurs d'un tableau de bord recherchent. Mais tous les besoins ne peuvent pas être déterminés à l'avance - et souvent, les insights suscitent de nouvelles questions.
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 en mesure de poser de nouvelles questions en fonction des données, et donc en réalité de réaliser ses propres analyses. Ainsi, un utilisateur peut spécifier une analyse pour 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 est de s'assurer que de telles nouvelles analyses ne conduisent pas à des résultats incorrects ou incomplets. De plus, il est important de ne pas submerger l'utilisateur avec trop de choix et d'informations.
Un exemple de Insight Builder basé sur un catalogue peut être trouvé sur pr-edict.nl. Les utilisateurs peuvent y explorer un grand nombre d'analyses dans les domaines des TIC et du marché du travail, avec la possibilité de filtrer facilement.
Nous proposons deux variantes de l'Insight Builder. Dans la première variante, nos chercheurs mettent en place un grand nombre d'analyses dans un catalogue. L'utilisateur peut parcourir aisément ce catalogue et appliquer des filtres aux analyses. La recherche se fait en fonction de la langue naturelle avec 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 approprié grâce à une correspondance intelligente.
Une autre variante de l'Insight Builder est l'analyse libre : un utilisateur peut poser une question d'analyse libre en langage naturel. Ensuite, le tableau de bord génère éventuellement 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 contraintes et indiquer les limites de l'analyse. De plus, des contraintes strictes peuvent également être intégrées, telles qu'une occupation minimale des cellules.
