Hva vil du oppnå?

Hva vil du oppnå? 

Begge disse brukeropplevelsene – Google-assistenten og Yr.no – er bygget på enorme datamengder og kompliserte modeller.  

Bak kulissene på Yr.no, for eksempel, hentes data fra utallige værstasjoner og andre målinger og observasjoner, data fra samarbeidspartnere og mange andre kilder. På overflaten har du derimot et enkelt brukergrensesnitt som løfter frem det viktigste, og lar deg samhandle med dataene for å finne det du leter etter. 

Når du bygger grensesnittene som serverer data og innsikter til brukerne, er det avgjørende at vi forstår hvilke oppgaver brukeren skal løse og hvilke vurderinger som er relevante. Når du snubler gjennom morgenrutinen din, er «Hey Google» et fantastisk grensesnitt. Men når du må ta en sammensatt avgjørelse som veier opp en rekke faktorer, er en godt designet kombinasjon av grafer, tabeller og nøkkeltall best. 

I den industrielle verdenen er beslutninger vanligvis sammensatte og mangefasetterte, og det er derfor helt essensielt at vi bygger et analytisk og helhetlig bilde av situasjonen. Vi må forstå hva databrukere trenger å oppnå i arbeidet sitt, og deretter gjøre dette mulig for dem.  

Derfor er det nettopp forståelsen av beslutningstagerens behov og vurderinger – og ikke mengden data, hvor komplekse grafene er eller utseende på grensesnittet – som er den viktigste suksessfaktoren for å lage verdifulle visualiseringer og applikasjoner.