在過去的幾十年中，儀表盤一直是分發數據的主要選擇武器，但這還不是故事的結局。 為了使對數據的訪問民主化，我們需要重新考慮，答案可能比您想像的要近！
你好儀表盤，我的老朋友
當我開始職業生涯時，我在一家大型高科技製造公司工作。 該公司剛剛購買了它的第一個儀表板工具，我們的團隊負責了從疲倦的電子表格和SSRS報告到閃亮的新儀表板的激動人心的過渡。
從電子表格到儀表板的轉變對我們的分析成熟度而言是一個重大的飛躍。 儀表板周到的設計和交互性極大地降低了數據的"准入成本"。 突然，您會在辦公室裡走來走去，看到任何角色和背景的員工都在擺弄儀表板。 這是數據愛好者的天堂，對嗎？
不完全的。 我們很快發現儀表板帶來了一系列新問題： + 您得到一個儀表盤，您得到一個儀表盤，您得到一個儀表盤！ 突然，儀表板無處不在。 工程師需要一些數據進行臨時分析嗎？ 這是儀表板。 副總裁下週有一個演講，想要一些圖表嗎？ 她得到了一個儀表板。 不，他們再也沒有看過他們。 千篇一律的方法正在耗盡我們團隊的時間，資源和動力。 看著自己的另一個儀表盤被拋棄的速度比您的Myspace帳戶在2008年快得多，這是一種令人沮喪的感覺。 + 1,000個過濾器導致的死亡：儀表板投入使用後，我們立即充滿了對新視圖，過濾器，字段，頁面以及所有內容的要求（提醒我告訴我我看到67頁儀表板的時間……困擾）。 很明顯，儀表板並沒有回答所有人的問題，這要麼是儀表板設計步驟的失敗，要麼是其他工具無法提供人們所需的答案。 更糟糕的是，我們發現人們正在使用所有這些過濾器將數據導出到Excel中，並且無論如何都用它來做自己的事♀️。 + 不是我的儀表板。 儀表板炒作一到，它就開始消失。 人們開始視儀表板為"錯誤"，並公然無視它們。 許多人將其視為工作的威脅，如果他們看到了意外的數字，則將其歸類為"不良數據"。 我們遇到了嚴重的信任問題，儀表板幾乎沒有機會解決他們的擔憂。 畢竟，我們無法將輸入到其中的SQL查詢發送給他們； 他們將無法閱讀它們，更不用說理解它所反映的可笑的複雜模式了。 如果每個團隊都可以創建自己的指標定義，我們就無法向他們發送原始數據。 我可能輕描淡寫了……我們遇到了大規模，惡化，滲漏的信任問題。
真實的例子：一個可怕的紅點是什麼？
為了進一步說明這一點，讓我們考慮一下在當前的冠狀病毒危機期間廣為流行的數據儀表板：Johns Hopkins冠狀病毒儀表板。
> JHU Dashboard screenshot taken at April 7, 2020
JHU儀表板在外觀上很吸引人； 紅色和黑色喚起了當下應有的嚴肅和直接感。 當我們注視著整個頁面時，我們面臨的數字，各種大小的點和圖形幾乎總是朝右上方移動。 我們感到事情很糟糕，而且似乎正在惡化。 構建此儀表板的目的是以一種易於訪問且引人入勝的方式將數據發送到那裡。 它甚至可能被設計為回答一些關鍵問題，例如"我國今天有多少新病例？ 我的縣？" 而且要明確的是，這比他們剛剛發佈表格或下載鏈接要好得多。
但是除了這些膚淺的發現，我們無法對這些數據採取行動。 如果我們想將這些數據用於特定目的，我們將缺少圍繞這些數字的必要背景以無法使它們有用，並無法將其視為我們自己的信任（例如，何時在我的國家/縣採取社會隔離措施？ 是在我的國家/地區進行測試嗎？）即使我們確實設法獲得了信任這些數字的必要環境，儀表板本身也缺乏進行所需的定製分析的能力和靈活性。
就像我在某家未命名的公司中的經驗一樣，此儀表板正在成功地使人們使用數據做某事，但不一定對數據有意義。 在一家未具名的I̵n̵t̵e̵l̵公司，我們試圖通過添加越來越多的儀表板，然後向這些儀表板添加越來越多的過濾器，然後在確定它們無用的情況下將其殺死來解決此問題。 這種負面反饋循環導致對數據和團隊內部分裂的嚴重不信任，如果相信被動積極的LinkedIn更新，我相信其中許多問題仍然存在。
儀表板在增強數據能力（以及我的職業生涯！）方面做了大量工作，但它們肯定不是數據協作和報告的最佳界面。 幸運的是，有一個競爭者可能已經在使用…
數據為縱向模式
> Evolution from dashboard to notebook
像Jupyter這樣的數據筆記本在過去的幾年中在數據科學領域非常受歡迎。 事實證明，面向流程的性質在進行數據分析和數據科學方面優於傳統腳本。 這不僅對分析人員進行工作有益，而且也有助於必須使用它的老闆/同事/不情願的朋友。
從根本上講，筆記本電腦提供了機會： + 讓每個人都信任該過程（因為他們可以從字面上看到代碼和作者的評論）， + 具有回答任何問題的能力和靈活性（只要用戶知道使用該工具編寫的語言），並且 + 一種與更多的受眾進行協作，呈現和共享這些決策的方法。
我當然不是第一個想要將筆記本的功能和靈活性應用於數據分析/商業智能領域的人。 我們已經與一些使用筆記本電腦代替儀表板的公司進行了交談。 有些只使用Jupyter筆記本進行報告，有些則將圖表剪切並粘貼到文本編輯器中以達到類似的效果。 這些不是完美的解決方案，但是有跡象表明，公司願意超越精巧的儀表板以實現筆記本的優勢。
我們只需要一種方法就可以將這些原理擴展到數據科學之外，並使筆記本計算機像儀表板一樣易於訪問。
大眾筆記本
在Count，我們對筆記本電腦的基本優勢深信不疑，因此我們圍繞筆記本電腦建立了數據分析平臺。 這裡沒有儀表板的人！
為了在數據科學領域之外使用它們，我們必須製作自己的版本，但基本原理仍然適用，但有一些額外的好處……
專為所有級別的經驗而打造 + 無需教團隊中的所有人都使用Python或SQL，因為可以通過拖放，編寫"筆記本SQL"（見下文）或編寫完整的SQL來構建查詢。
> Example of Count's notebook SQL
· 只需單擊即可快速獲得視覺效果，因此無需複雜的可視化程序包或軟件。
· 自動聯接表和查詢輸出，因此無需編寫複雜的聯接或嘗試解釋模式
支持協作 + 與隊友，您的整個團隊，整個公司或具有鏈接的任何人共享筆記本 + 添加評論和標註，使其真正成為共享文檔
通過將筆記本電腦作為核心，Count提供了強大的功能，透明度和協作能力，團隊不僅需要為員工提供人數，還可以使他們獲得所需的見解並與公司其他成員共享的能力。
在建立Count的過程中，我們一直在與許多組織合作，以查看筆記本如何改變團隊中數據的使用方式。 這是我們發現的： + 分析師使用筆記本而不是瘋狂的SQL腳本來創建其他團隊使用的一些基表。 任何人都可以查看（和解釋）這些筆記本，因此沒有人會在不知道它們來自何處的情況下解僱這些數字。 + 數據團隊創建了一些基本報告。 這些報告充斥著評論，可幫助指導讀者如何理解數字以及要考慮的所有事項。 + 然後，用戶可以使用這些筆記本或創建自己的筆記本來回答他們的臨時問題。 他們與數據團隊共享這些筆記本，以便他們可以幫助指導它們，然後他們展示並與業務的其他部分共享。
由於每個人都可以在一個地方消費所有東西，因此信任問題開始有所改善（或者，實際上，只是其他事情而已）。 他們沒有為不會使用它們的人創建儀表板，也沒有為滿足各種需求而創建數千個過濾器，因為人們有更多的能力來創建他們真正需要的報告。 他們描述的場景證明，從儀表板到筆記本的微小變化會對您的團隊利用數據的方式產生巨大影響。
如果您想了解有關筆記本如何幫助您的團隊提高數據驅動能力的更多信息，請致電[email protected]與我們聯繫，或者您可以在此處閱讀更多內容！
資源資源
[1]約翰·霍普金斯大學系統科學與工程中心（CSSE）的約翰霍普金斯大學（JHU）的冠狀病毒COVID-19全球案例（2020年）
(本文翻譯自Taylor Brownlow的文章《Dashboards are Dead》，參考：https://towardsdatascience.com/dashboards-are-dead-b9f12eeb2ad2)
