Die UX von Daten

Das Generieren von Daten ist einfach. Es ist schwierig sicherzustellen, dass es zuverlässig und allgemein zugänglich ist.

Auf Daten kann oft nur zugegriffen werden, wenn Sie Code schreiben können. Menschen in nicht-technischen Rollen verlassen sich täglich auf Daten, um Entscheidungen zu treffen, Ideen zu entwickeln oder Erfolge zu messen. Wenn Tools und Systeme nicht für sie entwickelt werden, verlieren sie Vertrauen und Verständnis. Sie verlieren die Orientierung und verlassen sich am Ende auf andere Methoden, um Entscheidungen zu treffen.

Selbst wenn Sie SQL, Python oder R schreiben können, haben Sie möglicherweise nicht alle erforderlichen Zugriffsrechte. Möglicherweise verstehen Sie die Definition oder den Bericht einer anderen Person nicht.

Es muss nicht so sein. Wir können empathische, intuitive Systeme erstellen Wenn jeder im Team befähigt ist, Daten zu verstehen, kann er fundiertere Entscheidungen treffen und seinen eigenen Erfolg messen. zum Teilen von Informationen. Mit ein wenig menschenzentriertem Denken können Teams ein gemeinsames Verständnis dafür aufbauen, warum, was und wie sie ihre Arbeit messen. Wenn jeder im Team Daten verstehen kann, kann er fundiertere Entscheidungen treffen und seinen eigenen Erfolg messen.

Die Lücke der Verwirrung

Ich habe in vielen Arten von Unternehmen gearbeitet – großen und kleinen. Und während meiner Zeit bei all diesen Organisationen habe ich eine Trennung zwischen Daten und Menschen beobachtet. Lassen Sie es mich mit einer Geschichte erklären.

Treffen Sie Francesca. Francesca ist Produktmanagerin. Sie geht zu ihrem Kollegen Enzo, der Datenanalyst ist, und bittet um Hilfe.

Ref Francesca: „Hey Enzo, könnten Sie mir helfen zu verstehen, was diese Verschiebung der Anmelderate verursacht hat?“

Schiedsrichter Enzo: „Ich würde Ihnen gerne helfen, Francesca. Aber ich arbeite gerade an einigen Vorhersagemodellen, also kann ich das noch nicht priorisieren, aber ich werde es meiner Liste hinzufügen!“

Und genau dort – da ist eine Lücke. Francesca ist nicht in der Lage, die sofortigen Einblicke zu bekommen, die sie braucht. Und Enzos Arbeit hat keine klare Beziehung zur Arbeit des Produktteams, was bedeutet, dass es unklar sein kann, wie seine Arbeit umsetzbar gemacht werden kann.

Fügen Sie der Mischung die vielen anderen Interessengruppen in einer Organisation hinzu, die bessere Daten in die Hände bekommen möchten. Da Datenteams nicht alles für alle sein können, greift jede Abteilung nach unterschiedlichen Tools. Das Unternehmen erhält am Ende einen Haufen unzusammenhängender, unzuverlässiger Informationen. Und eine Menge Rechnungen Dritter zu bezahlen. Spaß!

Mit der Zeit wird dies äußerst unhandlich. Jeder, der in Ihr Unternehmen eintritt, bringt neue Tools mit. Wichtige Entscheidungen bleiben undokumentiert. Daten werden schwieriger zu lesen und zu interpretieren, selbst für erfahrene Datennutzer. Daten sind im Überfluss vorhanden, aber Erkenntnisse sind schwer zu bekommen.

Die Erfahrung der Nutzung von Daten wird gebrochen und schmerzhaft.

Strategien zum Schließen der Verwirrungslücke

Wie schließen Sie die Lücke? Erstens erkennen Sie an, dass es eine Lücke zu schließen gibt. Zweitens ermöglichen Sie Gespräche mit einer Reihe von Menschen darüber, was geschehen muss, um Daten zuverlässig und zugänglich zu machen. Klingt so einfach, oder?

Aber es gibt gute Neuigkeiten! ( Was ist die gute Nachricht, Lex? ) Ich bin so froh, dass du gefragt hast!

Die gute Nachricht ist, dass Sie überall anfangen können – jeden Teil des Systems lösen – und dabei helfen werden, das Datenerlebnis für Ihre Teamkollegen zu verbessern.

Im Folgenden habe ich drei spezifische Strategien skizziert, mit denen Sie die Lücke der Verwirrung in Ihrem Unternehmen schließen können. Wählen Sie eine aus und beginnen Sie, Lücken zu schließen!

Strategie 1 – Rollen

Definieren Sie, wem was gehört, wenn es um Daten geht

Um diese Strategie zu veranschaulichen, besuchen wir Wayne vom Marketing und sehen uns an, wie er Daten bei seiner Arbeit verwendet.

Wayne vom Marketing denkt …

ref „Hmmm, ich frage mich, wie viele Leute mit dem Onboarding auf dem Handy beginnen und dann zu ihrem Computer wechseln?“

Aber Wayne weiß nur, wie man Google Analytics benutzt. Er weiß nicht, ob man das dort überhaupt sehen kann. Er weiß auch, dass das Datenteam wirklich mit wichtigeren Projekten beschäftigt ist. Stattdessen gibt er einfach auf. Er beschließt, eine Vermutung anzustellen und mit seinem Tag fortzufahren.

In dieser Situation möchte Wayne Daten verwenden. Er weiß sogar, wo er suchen muss, aber es ist ihm nicht klar, an wen er sich wenden soll. Er wurde konditioniert, das Datenteam nicht zu belästigen. Er ist nicht ermächtigt, die Unterstützung zu bekommen, die er braucht.

Eine einfache Sache, die Wayne helfen würde, ist eine klare Eigentümerschaft. Nicht alles Nicht alles, was mit Daten zu tun hat, gehört einer Person oder einem Team, selbst in einem großen Unternehmen. Daten, an denen Daten beteiligt sind, gehören einer Person oder einem Team, selbst in einem großen Unternehmen. Die Aufschlüsselung der Verantwortung kann jedem helfen zu verstehen, wem was gehört, und es kann dazu beitragen, die Last auf mehr Personen zu verteilen.

Schritt 1: Definieren Sie, was Eigentum braucht

Erstellen Sie eine Liste aller Dinge, die in Ihrem Unternehmen mit Daten zu tun haben. Wenn das eine überwältigende Aufgabe ist, fangen Sie einfach mit Ihrem Team oder Projekt an. Listen Sie beispielsweise alle Tools auf. Listen Sie alle Datenquellen auf. Ich habe auch eine kurze Liste unten beigefügt, die Sie als Ausgangspunkt verwenden können.

Schritt 2: Definieren Sie, wem was gehört

Es mag offensichtlich sein, wem was gehört, aber wahrscheinlicher werden Sie einige Bereiche identifizieren, in denen es nicht klar ist. Ist beispielsweise eine Person dafür verantwortlich, welche Informationen über Benutzer nachverfolgt werden? Wer ist der Google Analytics-Administrator? Wer hat sich zuerst für Google Analytics entschieden und wen wechseln Sie auf ein anderes Tool um?

Um Eigentümer zu identifizieren, müssen Sie Gespräche führen. Ich weiß, dass Gespräche schwierig sind, also hier sind einige Möglichkeiten, sie anzugehen:

1. Unterhalten Sie sich mit Leuten, die Antworten haben könnten
2. Versenden Sie eine interne Umfrage
3. Halten Sie einen Workshop oder kleine Gruppensitzungen ab
4. Erstellen Sie ein Organigramm für den Datenbesitz und geben Sie es für Feedback frei
5. Entscheide einfach selbst*
   funktioniert nur, wenn Sie verantwortlich sind

Auch dies kann je nach Unternehmensgröße eine monumentale Aufgabe sein. Wenn das der Fall ist, beginnen Sie einfach mit dem, was für Sie oder Ihr Team dringend ist. Helfen Sie Wayne bei Google Analytics, indem Sie herausfinden, wem das gehört oder wer zumindest Fragen beantworten kann. Wayne, wir sind für dich da, Alter.

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihren Fortschritt teilen, wenn Sie Eigentümer definieren. Eigentum, das definiert, aber nicht geteilt wird, nützt nicht viel.

Strategie 2 – Systeme

Intuitive Werkzeuge und Benennung

Es reicht nicht, dass Daten irgendwo existieren. Es muss verstanden werden. Und es reicht nicht, dass Daten irgendwo existieren. Es muss verstanden werden. muss von allen verstanden werden. Je weniger Unklarheiten, desto besser. Unsere befreundete Produktmanagerin Sophia kennt dieses Gefühl gut. Sie hat versucht, die Auswirkungen der Arbeit ihres Teams auf MRR zu verstehen. Sie wendet sich an ein gespeichertes Dashboard in ihrem Business-Intelligence-Tool.

Quelle: Baremetrics

Klasse, sieht gut aus.

Warte was? Das scheint Sophia verrückt niedrig zu sein. $6.000 im Monat werden die Rechnungen nicht bezahlen. Woher kommen diese Daten? Und was bedeuten all diese Farben?

Sophia kann diesen Daten nicht vertrauen. Wie wird sie die Antworten bekommen, die sie braucht?!

Sophia und ihr Team könnten intuitivere Tools zum Anzeigen und Interagieren mit Daten auswählen.

Daten sind eine Form der Kommunikation. Unsere Datensysteme kommunizieren mit ihren Benutzern. Und wir können die Kommunikation verbessern.

Schritt 1: Wählen Sie barrierefreie Tools aus

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl von Tools für Ihr Team das Qualifikationsniveau Ihrer Kollegen. Schreibt jeder SQL? Kann jeder SQL buchstabieren?

Suchen Sie nach Tools, die:

1. Haben Sie leicht verständliche Visualisierungen
2. Sind flexibel (können Sie Daten auf unterschiedliche Weise betrachten?)
3. Ermöglichen Sie es nicht-technischen Kollegen, Daten zu untersuchen
4. Zusammenarbeit fördern (können Sie etwas kommentieren? Können mehrere Personen an einem Datenprojekt arbeiten?)
5. Ermöglicht es Ihnen, die Punkte zwischen mehreren Datenquellen zu verbinden

Hier ist ein Beispiel für das Obige von Amplitude. Ihr Tool ermöglicht es Ihnen, Ereignisse auf verschiedene Arten zu berechnen und ihre Visualisierung zu ändern. Es hat auch einen klaren Farbschlüssel und ermöglicht es Ihnen, Beschriftungen zu bearbeiten, damit sie leichter verständlich sind. Es ist nicht darauf angewiesen, dass ein Datenpraktiker jedes Diagramm erstellt.

Quelle: Demoprojekt von Amplitude

Ich empfehle auch, sich den Integrationskatalog von Segment anzusehen, um einen Eindruck davon zu bekommen, welche Tools beliebt sind.

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Schritt 2: Verwenden Sie eindeutige und eindeutige Namen

Benennen Sie Dinge so, wie Menschen sie verstehen können, damit es keine Verwirrung darüber gibt, was ein Datenpunkt bedeutet.

Wenn Sie einfache Sprache verwenden, ist es einfacher, die Definitionen im gesamten Unternehmen konsistent zu halten. Wenn ein Team denkt, dass „Anmelden“ passiert, wenn jemand auf eine Zielseitenschaltfläche klickt, und ein anderes Team „Benutzer erstellt“ in der Datenbank verfolgt, dann haben Sie eine Trennung. Schlechte Entscheidungen aufgrund verwirrender Informationen.

Hier ist ein Beispiel von Airbnb. Ich habe ein paar Informationen genannt, die ich brauche, um den Erfolg zu verfolgen. Die Namen imitieren die Art und Weise, wie ich die Aktionen eines Benutzers laut beschreiben würde. Für meine Kollegen wird es auf Anhieb intuitiver. Bonuspunkte, wenn Sie diese Produktvisualisierungen tatsächlich in Ihre Datendokumentation aufnehmen.

ref Zum Beispiel könnte ich sagen:
Salvatore, der Kunde, suchte nach einem Erlebnis
Dann möchte ich vielleicht wissen, wie viele Kunden nach Erlebnissen gesucht haben.

Beispiel Messdefinition:

Ihr Team sollte seine eigenen Datenkonventionen definieren, aber je menschlicher die Daten gelesen werden, desto einfacher werden sie für Menschen zu verstehen sein.

Schritt 3: Dokumentieren Sie wichtige Definitionen neben den Daten

Wenn Sie darauf bestehen, Dinge auf verwirrende Weise zu benennen, oder wenn an der Verwirrung kein Weg vorbeiführt, dann geben Sie die Definition genau dort in den Berichten ein. Machen Sie einen Dummy-Beweis, wie die Daten zu lesen sind.

Zurück zu meinem bevorzugten intuitiven Tool, Amplitude. In ihrem Tool können Sie definieren, was jedes Datenelement bedeutet. Und wenn Sie den Mauszeiger über einen Begriff bewegen, wird die Definition direkt im Diagramm angezeigt. Brillant!

Quelle: Demoprojekt von Amplitude

Wenn Sie diese Funktion mit Ihrem Tool nicht haben, tun Sie Ihr Bestes, sie in den Berichtsnamen oder als Kommentar in den Code Ihrer Abfrage aufzunehmen. Oder im schlimmsten Fall dokumentieren Sie es an anderer Stelle und teilen Sie es mit Ihrem Team.

Zurück zur Heldin unserer Geschichte – Sophia, die Produktmanagerin. Dank all Ihrer harten Arbeit bei der Implementierung intuitiver Tools und Namenskonventionen konnte sie die richtige MRR-Visualisierung finden. Geh, du! Los Sophia!

Strategie 3 – Fähigkeiten

Verbessere dein Team

Unabhängig davon, wie gut Sie Dateneigentümer definieren und an der Erstellung intuitiver arbeiten, wird es immer einen Bedarf geben, die Datenkompetenz zu erweitern. Systeme wird es immer eine Notwendigkeit geben, die Datenkompetenz zu erweitern. Daten sind schwer. Jeder kommt aus unterschiedlichen Perspektiven und mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen in Ihr Team. Es ist im Interesse aller, Ihrem Team dabei zu helfen, Daten zu verstehen und entsprechend zu handeln. Es hilft Ihrem Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, und es hilft Ihnen, nicht aufgrund von Verwirrung oder falsch gelesenen Informationen Feuer löschen zu müssen.

ref Slack-Nachricht 4:15 Uhr
@channel Äh, es sieht so aus, als ob der Umsatz um 50 % gesunken ist!? Hat das jemand gesehen?

Nein danke!

In Ordnung, um dies zu vermeiden, wie helfen Sie dabei, Ihr Team aufzuwerten? Wenden wir uns an unseren Kumpel Gerald vom Designteam.

Gerald sagt: „Ich bin einfach kein Zahlenmensch. Ich bekomme keine Daten!“

Hey Gerald, möchtest du nicht die Wirkung deiner Arbeit sehen? Wollen Sie nicht mehr über Ihre Nutzer und Kunden erfahren und wertvolle Inputs für Ihre Designs gewinnen?! Willst du keine Gehaltserhöhung dafür, dass du dem Unternehmen eine Schiffsladung Geld eingebracht hast?! Natürlich tust du! Du weißt einfach nicht wie.

Zum Glück für Gerald hat er uns – ein menschenorientiertes Team. Wir können Gerald dort abholen, wo er mit Daten ist, und ihm helfen, sich schnell darüber zu informieren, wie er sie für seine Arbeit nutzen kann.

Schritt 1: Definieren Sie, was unterrichtet werden soll

Finden Sie heraus, welche Fähigkeiten in Ihrem Unternehmen am dringendsten benötigt werden. Identifizieren Sie Lücken, die nicht mit Systemen, Tools und Benennung gelöst werden können. Suchen Sie nach allem, was ein Risiko für menschliches Versagen darstellen könnte.

Prüfen:

1. Welche technischen Fähigkeiten Menschen benötigen, um Daten effektiv zu nutzen
2. Alles, was an Ihrer Dateninfrastruktur oder Berichterstellung einzigartig ist
3. Alles, was von hohem Wert ist und Sie sicherstellen möchten, dass jeder weiß, wie es geht (z. B. wie Sie die OKRs für das Quartal in Ihren Datentools anzeigen)
4. Wie man Rollen und Eigentum kommuniziert
5. Wie Menschen um Unterstützung bitten sollten

Priorisieren Sie dann Ihre Liste dessen, was Sie unterrichten möchten, basierend auf dem größten Bedarf.

Schritt 2: Definieren Sie, wie es unterrichtet werden soll

Einige Unternehmen formalisieren eine interne „Datenschule“. Wenn Ihr Unternehmen in so etwas investieren kann, hervorragend! Das klingt supercool!

Wenn nicht, können Sie verschiedene Formate ausprobieren, um zu sehen, was für das Verständnis am besten funktioniert.

Zu den Optionen gehören:

1. Onboarding-Workshops oder -Schulungen
2. Laufende Workshops oder Schulungen
3. Videos erstellen
4. Sammeln von Inhalten aus dem Internet (oder mit etwas wie DataCamp)
5. Blogbeiträge schreiben
6. Mittagsvorträge halten oder eine Reihe von Mittagsvorträgen veranstalten
7. Nehmen Sie an bestehenden Teambesprechungen teil, um relevante Tutorials auszutauschen
8. Starten Sie einen Slack-Kanal (don't @me)
9. Teilen Sie Online-Notizbücher mit Anmerkungen
10. Sprechstunde einhalten

Mit all diesen wunderbaren Optionen wird unser Freund Gerald in der Designabteilung langsam wirklich zum Zahlenmenschen! Er ist aufgeregt, weil er die Auswirkungen seiner Arbeit sehen kann, und Sie sind aufgeregt, weil er fundiertere Entscheidungen trifft! Das Beste ist, dass er dabei helfen kann, diese Fähigkeiten mit seinen Mitmenschen zu teilen. Außerdem schmelzen seine Augäpfel nicht mehr! Es ist ein rundum Gewinn.

Gemeinsam können wir die Lücke der Verwirrung füllen.

Mit klareren Rollen , intuitiven Systemen und gemeinsamen Fähigkeiten Mit klareren Rollen, intuitiven Systemen und gemeinsamen Fähigkeiten werden Daten zu einer organisatorischen Supermacht. Daten werden zu einer organisatorischen Supermacht, nicht nur zur Aufgabe eines Teams. Wir können unsere Teamkollegen in die Lage versetzen, zu verstehen, an wen sie sich wenden müssen, wie sie Informationen lesen und wie sie Daten in ihre Arbeit integrieren können.

Wenn wir dies erreichen, bauen wir mehr Wertschätzung für die Rolle von Daten in unseren Unternehmen auf. Wir reduzieren den Datenmüll, der verwirrend ist. Wir treffen fundiertere Entscheidungen. Den Erfolg unserer Arbeit können wir getrost messen.

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Artikel ursprünglich veröffentlicht auf Medium von Lex Roman.