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Große Datenmengen zu sammeln ist die eine Sache– Sie zu nutzen und zu visualisieren ist gar nicht so einfach. Daten zu verstehen erfordert zwei Dinge: Wissen über den spezifischen Bereich aus dem die Daten kommen (z. B. Medizin) sowie Methodenwissen zur Datenanalyse.
Unsere spezifischen Werkzeuge und Designprozesse stellen sicher, dass DataSphere die Kollaboration zur Datenanalyse so einfach wie möglich macht. DataSphere kommt im alltäglichen Gebrauch zum Einsatz. Daher ist es essentiell, dass sich die Benutzer sicher fühlen, wenn sie mit ihren Daten umgehen. Zudem müssen sich die Experten befähigt fühlen, die Analyse zu steuern. Unser UX Team stellte dies durch Design Thinking Methoden in der Konzeptphase sicher. Durch Usability Tests und Interviews unterstützten wir den Entwicklungsprozess zusätzlich und garantierten so die einfache Benutzbarkeit und Effizienz des DataSphere.
Während die Analysten aufgrund der gelungenen Kommunikation passende Algorithmen schaffen, soll der Fachbereichs-Experte die Möglichkeit haben, die Analyse im Alltag letztendlich selbst zu steuern. Dazu muss der Experte die Analyse soweit verstehen, dass er die Details selbst einstellen kann. DataSphere reduziert die Komplexität der Algorithmen auf eine Ebene, die den Experten eine Steuerung der Analyse ermöglicht. Komplexe Systeme sind für nicht-technische Benutzer in der Regel schwierig zu verstehen. Nur ein klarer Fokus auf User Experience erlaubte es den DataSphere Entwicklern, ein Optimum zwischen zu starker Vereinfachung und zu hoher Komplexität zu finden. DataSphere bietet zunächst Zusammenfassungen und Vereinfachungen, erlaubt aber dem Benutzer auch in die Tiefe der Analyse zu blicken. Diese Zugriffsmöglichkeit auf Details stärkt das Vertrauen in das System.
DataSphere begleitet die Experten durch Entscheidungen, die sie zur Verbesserung der Analyse treffen müssen. Um diesen Prozess zu unterstützen, haben wir in enger Zusammenarbeit mit den Benutzern klare Ansichten erstellt, die den richtigen Kontext zur Entscheidungsfindung liefern. Diese Strukturierung der Information ermöglicht es wiederum den Analysten ihre Algorithmen zu verbessern, um bestmögliche Ergebnisse zu erhalten.
Sobald Ergebnisse vorliegen, muss nun der Experte diese mittels seines Fachwissens überprüfen: Werden falsche Ergebnisse angezeigt oder wurden richtige übersehen? UX Design beschleunigt diesen Prozess: es erlaubt den Experten, schnell korrekte und inkorrekte Ergebnisse zu unterscheiden. Der Analyst erhält dieses Feedback dann in einem Format, mit dem er ideal weiterarbeiten kann.
Wenn der Feedback-Kreislauf durch ein innovatives User Interface (entwickelt mit Angular) optimiert wird, können Verbesserungen schneller eingeführt werden. Hier zeigte es sich als besonders wichtig, dass alle Ansichten mächtige Filtermöglichkeiten haben. So erhält jeder Benutzer genau die Daten, die für ihn gerade relevant sind. Das erlaubt ihm, echtes Wissen und echte Kontrolle über die Analyse zu erlangen.
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Wir machen einen gemeinsamen Workshop, um herauszufinden was Sie wirklich brauchen.
Wir erstellen ein individuelles Angebot mit verschiedenen Paketen.
