Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri - 2 (Hafıza süreçleri, Algı ve Görme Duyusu)

Ekleyen: Abdullah Kise Bilge Adam Bilişim Grubu Birim Müdürü - Veri Yönetimi Çözümleri Tarih:09.12.2014 Okunma Sayısı:2021


Serinin bir önceki yazısında ‘dashboard’lar hakkında bazı temel bilgilere ve tasarım yaparken sıkça tekrarlanan hatalara odaklanmıştık. Bu yazıda ise; karar vericileri etkileyebilmek için gerekli olan ilham verici bilgilere yani; hafıza süreçlerine,algıya ve görme duyusunun çalışma prensiplerine odaklanacağız.
 
Bir önceki yazıya göz atmak isterseniz şu bağlantıyı kullanabilirsiniz.
 
 
Karar vericilerin işlerini kolaylaştırmak için tasarlanan ‘dashboard’ların veya genel olarak raporların kolayca anlaşılır ve akılda kalıcı olması gerekir. Akılda kalan sonuçlar kolayca karşılaştırılabilir ve daha büyük kararlar daha hızlı verilebilir.
 
Bilgilerin hafızada tutulabilmesi için yıllardır çeşitli hafıza teknikleri geliştirilmiştir. Bu teknikler hayal gücü ve çağrışımodaklıdır. Temel olarak çağrışım yapan, farklılaştırılmıştekrarlanmış ve daha fazla duyu ile algılanmış şeyler daha uzun süre akılda kalır. Bazıları ömür boyu unutulmaz. Genelde amacımız ömür boyu hafızada yer edecek bir rapor tasarlamak değildir. Zaten ömür boyu unutulamayan bir raporun sonuçları pek de iç açıcı olmayacaktır. Biz tasarımlarımızın karşılaştırma yapıp sonucunda karar verecek kadar akılda kalıcı olmasını amaçlamaktayız.
 
Akılda kalıcı raporları tasarlamak için hafıza teknikleri temel prensiplerinden çağrışımfarklılaştırma ve görsel algı gücündenfaydalanabiliriz. Bu konulardaki prensipler yardımıyla beynin işleyişini kolaylaştırarak tasarımların etkisini çarpıcı şekilde arttırabiliriz.

Hafıza Süreçleri Nasıl İşler?

Beş duyu organı vasıtasıyla görmekoklamaişitmetat alma ve dokunma sinyallerini alan beynimiz verileri 3 hafıza sürecinde işler.

Duyusal Hafıza (Sensory Memory)

Dikkat öncesi hafıza olarak da düşünülebilir. Veriler kısa süreyle ama son derece hassas bir şekilde saklanır. Yaklaşık olarak 1 saniye(200-500 milisaniye) içerisinde tüm veriler silinir. Bu hafızanın süresi arttırılamaz. ‘Dashboard’ tasarımının etkili olarak nitelendirilebilmesini sağlayan önemli bir süreçtir.
Eğer beyin filtreleme ve düzenleme sonucunda anlam çıkarabilirse bilgi kısa süreli hafıza devredilir.

Kısa Süreli Hafıza (Short-Term or Working Memory)

Beynin filtreleme mekanizmasından geçerek anlamlı bulunun bilgilerin nispeten biraz daha uzun süre tutulduğu hafızadır. Bu bellek herhangi bir tekrar yapmadan birkaç dakika boyunca 4 ile 7 parça bilgiyi saklayabilir. Çeşitli teknikler sayesinde bu belleğin kapasitesi arttırılabilmektedir.
 
Örneğin TCTHYDVDUS90NETEM metnini TC THY DVD US 90 NET EM şeklinde parçalara bölmek akılda tutmayı kolaylaştıracaktır.
 
 ‘Dashboard’ larda birden fazla ana fikri aktarmak istediğimizde bu bellek türü bir hayli önem kazanmaktadır. Kısa süreli belleğin sınırlı sayıda parça veriyi tutabilmesi, neden bir raporda sınırlı sayıda ana fikir aktarmamız gerektiğini açıklamaktadır.
 
Eğer yeterince tekrar yapılırsa veya bilgi kodlanarak işe yarar bir anlam yüklenirse, bellektekiler uzun süreli hafızaya taşınır.

Uzun Süreli Hafıza (Long-Term Memory)

Yeterince tekrar edilen veya kodlanarak anlam yüklenen bilgiler bu belleğe yerleşir. Bu bellekteki bilgiler yetkinlikzaman-mekân konusunda deneyim ve hayatın geri kalanı ile ilgili algıları etkileyebilecek bir tecrübe olarak ömür boyu hatırlanır.
 
Yukarıdaki örneğe bir anlam yükleyip bizim için kıymetli bir sonuç ürettiğini düşünelim. Mesela yukarıdaki ifade ile seyahatim boyunca yapacağım çeşitli işler için kendime bir hatırlatma yapmış olmayı hedefleyeyim. Ham veriyi şu şekilde kodluyorum; (TC)Türkiye’den (THY)Türk Hava Yolları ile (US)Amerika’ya yapacağım seyahatim boyunca yeni çıkan (DVD)filmleri seyredeceğim. Amerika’ya vardığımda ilk işim Türkiye’yi (90)aramak hemen sonrasında ise (EM)maillerimi kontrol etmek olacak. Bu kodlama benim için önemli sonuçlar üretiyorsa ve belki bir miktar tekrar da yapmışsam bilginin kalıcı hafızaya geçmesini sağlamış olurum.
 
Uzun süreli hafıza büyüklük ve süre bakımından sınırsız olarak düşünülebilir. Hafıza teknikleri konusunda uzman olan veya bir şekilde kendi tekniklerini doğal yaşantısı boyunca farkında olmadan geliştirmiş olanlar hayret verici detayları hatırlayabilmektedirler.
 
 
Uzun süreliği belliği harekete geçirebilmek ne kadar ilham verici olsa da, bu bellek ‘dashboard’ tasarımlarımızı etkili hale getirme konusunda çok da belirleyici sayılmaz.
 
Etkili ‘dashboard’ tasarımları yapabilmek için dikkat öncesi hafıza ve kısa süreli hafıza süreçlerinin etkinliğini arttırma yollarına odaklanmamız gerekir.

Aktarılmak istenen bilgi nasıl algılanır?

Algı, duyusal bilginin alınmasıyorumlanmasıseçilmesi ve düzenlenmesi anlamına gelir. Duyuların pasif bir şekilde alınmasıyla algı oluşmaz. Bir şeyler düşünürken tanıdık birisine baktığımız halde onu görmeyip yanından geçip gitmemiz buna örnektir. Hâlbuki daha sonra ona baktığımızı fakat fark etmediğimizi bile hatırladığımız olur. Bu örnekte görme duyusu bilgiyi beyne göndermiş ancak beyin anlam çıkarma konusunda yönlendirilmediği için o bilgiyi birkaç milisaniye içerisinde silip atmıştır.
 
Aktarılmak istenen bilginin algılanması için kullanıcıların tasarımlardan en kısa sürede anlam çıkarabilmesi amaçlanmalıdır. Eğer çok özel araçlar kullanılmadıysa tasarımın algılanabilmesi için görme duyusundan faydalanılır.
 
Görme duyusu diğer duyulardan çok daha baskındır. Göz muhteşem hızda, güçte ve güzellikte desen arama niteliğine sahiptir. İnsan kavrama merkezine göz ve görsel bileşenlerden yüksek hızda bilgi akşını sağlayan kanallar mevcuttur. Gözmercekreseptörler ve duyu sinirleri vasıtasıyla gece 50 km ötede yanan bir mum ışığını fark etmemizi, renklerişekillerive mesafeleri ayrıştırmamızı sağlayabilir.
 
 
Algıyı arttırabilmek için görme duyusunu etkin kullanmamız son derece önemlidir. Bunun için hangi görsellerin nasıl bir etki uyandırdığını bilmemiz gerekir.

Algılama hızını arttıran dikkat öncesi sembolleri

Bu sembolleri FormRenk ve Pozisyon olarak 3 gruba ayırabiliriz.
 
 
 
Bu sembolleri; verileri belirli kategorilere ayırabilmek, verilerin sayısal büyüklüklerini ifade edebilmek ve ifadeleri renklendirerek baskın hale getirip ek anlamlar yüklemek için kullanırız.

 

Kategorileştirmeyi ifade eden semboller:

Orientation’a (yönelim) ait örnekte sağa yatık olan çizgi diğerlerinden farklılaştırılmıştır. Benzer şekilde ‘Shape’ (şekil) örneğindeki dik çizgiler ile karenin, ‘Saturation’ (doygunluk)  örneğindeki daha doygun daireler ile daha az doygun dairenin ve ‘Hue’ (ton) örneğindeki siyah renkteki daireler ile turuncu dairenin farklı iki gruba ait olduğu anlaşılmaktadır.
 
Çeşitliliği arttırdığımızda algının düşeceğini unutmamakta fayda var. Aşağıdaki örnekte kaç farklı kategori olduğunu ayırt edebilmek -takdir edersiniz ki tek bakışta yapılabilecek bir şey değil.
 
 
Bu bir rapor olmuş olsaydı, zamanımızın çoğunu sonuç çıkarmaya değil de tasarımı çözmeye harcamak zorunda kalırdık. Rapor kullanıcıları bundan hiç hoşlanmazlar.

Miktar ifade eden semboller:

Size’ örneğindeki büyük daire ve ‘Width’ örneğindeki kalın çizgi daha büyük miktarı ifade ediyor. Tekrar ‘Saturation’ örneğine baktığımızda doygunluk derecesinin kategorileştirmenin yanı sıra miktarı da ifade edebileceğini görebiliyoruz. ‘2-D Position’ örneğinde ise diğerlerinden daha aşağıda kalan daire daha düşük miktarları ifade etmektedir.
 
Bu sembollerin kötü yanı miktarın diğerlerinden ne kadar farklı olduğunu tam olarak ifade edemiyor olmasıdır. Bu eksikliği giderebilecek en harika sembol ‘Length’ örneğindekidir. ‘Length’ örneğindeki kısa çubuk diğerlerinden daha küçük miktarı ifade etmekle beraber, ölçeklendirme fırsatı sunarak, miktarın ne kadar küçük olduğunu da anlamamızı kolaylaştırmaktadır.

Renklerin nitelikleri:

Yaygın olarak renkleri tanımlamak için şu 3 nitelik kullanılmaktadır: Hue(ton), Saturation(doygunluk), Lightness/Brightness(yumuşaklık)
 
Bu nitelikler doğru kullanılmazsa algılama zorlaşabilir. Aşağıdaki örnekte farklı renkteki kareler üzerinde ‘Text’ kelimesi yazılmıştır. Ancak her iki karede de aynı renkte yazılmış kelime sağdaki karede daha kolay okunabilmektedir.
 
 
Tasarımlarda renklerin kullanımı tek başına bile %50 daha fazla etki oluşturur. Bazen çeşitlilik abartılarak kullanıcılara gereksiz bir renk cümbüşü yaşatılır. Öncelikli olarak algı limitinin üzerinde kullanılan renk adedi, raporu inceleyen kişinin dikkatini dağıtacaktır. Bununla birlikte uzun süre incelenmesi beklenen raporlarda kullanılan parlak renkler de çalışan kişiyi çok çabuk yoracaktır.
 
Tasarımlarımızda genel olarak doğal renkleri tercih etmeliyiz. Parlak renkleri kısıtlı miktarda olmak şartıyla sadece vurgulamak istediğimiz noktalar için kullanmalıyız.
 
 
 
Renklerle ilgili olarak sıkça göz ardı edilen bir konuyu hatırlatmadan geçemeyeceğim. Erkeklerin %10’u, kadınların ise %1’irenk körüdür. Yani renk körleri raporlarda iyi ve kötü durumları ifade etmek için sıkça kullanılan yeşil ve kırmızı renkleri ayırt edemezler. Bir renk körü yeşil, sarı ve kırmızı renkleri aşağıdaki örnekte olduğu gibi algılamaktadır.
 
 
Buna rağmen renk körleri ‘intensity’ (doygunluk ve yumuşaklık) farkını kolayca ayırt edebilmektedir. Dolayısıyla raporlardaki uyarılar için yeşil ve kırmızı yerine farklı ‘intensity’ değerlerini kullanmak daha uygun olacaktır. Aşağıdaki örnekte, renk körü olan bir kişi solda bulunan farklı koyuluktaki kırmızı renkleri sağdaki gibi algılamaktadır.
 
 
Raporlama yapmak için kullanılan araç-uygulama hangi firmaya ait olursa olsun yukarıda ifade ettiğimiz sembol ve nitelikler temel alınarak dizayn edilmiştir. Araç içerisinde varsayılan olarak gelen grafikler, renkler hep bu temeller üzerine kuruludur. Bazı araçlar yukarıdaki prensipleri daha kolay kullanmanıza olanak sağlarlar ve popüler olurlar. Bazıları ise bu konuda daha az başarılıdır.
 
1920 yılında Alman psikologların duyurduğu “Gestalt Prensipleri” adındaki görsel algı teorisi ile yukarıdaki sembol ve nitelikleri bir araya getiren psikolojik bir çalışma yapılmıştır. Bu çalışmanın amacı; görsel veriler arasında ilişkiler kurma, verileri belirli gruplara ayırma ve organize etme konusuna açıklık getirmektir.
 

Gestalt Prensipleri

Proximity (Yakınlık); birbirine yakın olan nesneler bir grup algısı oluşturur.
 
Similarity (Benzerlik); birine renk, şekil, doku vs. itibari ile benzeyen nesneler bir grup algısı oluşturur.
 
Figure and Ground (Şekil ve Zemin); dikkatin yoğunlaştığı nesne şekil, diğer yüzeyler zemin olarak algılanır.
 
Closure (Tamamlama); yarım kalan yapılar tamamlanmış olarak algılanır. Örneğin bir alanın yarım çembere alınması, tamamen ayırılmış bir grup algısı oluşturur.
 
Continuity (Devamlılık); Belirli bir yönde dizilmiş şeyler bir bütün olarak algılanır. Örneğin çizgi grafikteki çizgiler bir amaç için hazırlanmış grafiği oluşturur.
 
Connection (Bağlantı) ;örneğin bir çizgi ile bağlanmış nesneler bir grup algısı oluşturur.
 
 
Sonuç olarak bu bölüme kadar öğrendiklerimizi bir araya getirirsek. Etkili rapor tasarımı için şu 4 adıma dikkat etmemiz gerekir:
  1. Tasarımda sunmak istediğimiz hedef fikrin belirlenmesi.
  2. Dikkat öncesi sembollerin hedefe uygun kullanılması.
  3. Gestalt prensiplerini uygulayarak verilerin kolayca organize edilmesinin sağlanması.
  4.  “Herbert Paul Grice”ın bir önceki yazımızda bahsettiğimiz etkileşimin kalitesini arttıracak prensiplerinin tasarıma yansıtılması.
Amacımız mümkün olduğunca kolay yorumlanabilen ve amaçlanan kısımları akılda kalan tasarımlar yapabilmek. Bu bölümde amacımızı gerçekleştirebilmek adına çok büyük bir adım atmış olduk. Hafızanın işleyişindenalgıyı güçlendiren sembollerden ve görsel duyudan bahsettik. Serinin devamında stratejikanalitik ve operasyonel dashboard rollerine, iyi bir tasarım için bilinmesi gereken “veri-mürekkep oranı” yaklaşımına ve raporların kullanılabilirliğinin arttırılmasını sağlayan ipuçlarına odaklanacağız.
 
Faydalı olması dileğiyle…

"Serinin çoğu yerinde fikirlerinden faydalandığım Stephen Few'e teşekkürlerimi sunuyorum."

yorum yaz

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız