ما وراء مؤشرات الأداء الرئيسية: إحداث ثورة في عرض البيانات مع العلاقات البعدية

تتناول هذه المقالة أهمية تصور العلاقات البعدية في البيانات. ينتقد الكاتب قيود الاعتماد فقط على مؤشرات الأداء الرئيسية، بحجة أنها تفشل في الكشف عن العوامل الكامنة وراء البيانات. يتم تقديم مخططات سانكي وأشجار التحليل كبدائل متفوقة لعرض هذه العلاقات. توفر مخططات سانكي تمثيلًا مرئيًا واضحًا للنسب بين الأبعاد، بينما توفر أشجار التحليل عرضًا أكثر تفصيلًا لجميع القيم وتتيح استكشافًا تفاعليًا لآثار الأبعاد على المقاييس الرئيسية. باستخدام شركة دوركوايزر للبيرة الوهمية، يوضح الكاتب مزايا هذه الأساليب، مشددًا على أن هدف عرض البيانات هو تمكين المستخدمين من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات، وليس مجرد إنشاء صور بصرية جذابة.