Я несчётное количество раз видел как какие-то числа и метрики кому-то презентуются, презентовал их сам и получал презентации. Поэтому немного научился видеть классические ошибки в том, как эти данные показывают.

Конечно мне далеко до умения людей, которые смотрят на большие таблички каждый день и которые финансово от этих табличек зависят. Я наблюдал несколько раз за тем, как такие люди с ними работают — у них буквально супер-способность увидеть паттерны и подозрительные места в мешанине чисел.

Мы обычно плохо видим паттерны в числах, если специально не тренировались для этого. Другое дело — лица. Их мы распознаем и отличаем автоматически и очень хорошо. Поэтому, кстати, есть подход, когда числовые данные превращают в лица для дальнейшей обработки (называется identicons или hash avatars, а ещё есть лица Чернова).

Но чем больше вы работаете с данными, тем лучше вы умеете видеть ситуацию за ними и ещё лучше можете оценивать достаточно ли предоставленных данных, не пытаются ли вас осознанно или неосознанно ввести в заблуждение. Числа всегда можно отобрать и показать так, чтобы оттенить желаемое мнение (“ложь, наглая ложь и статистика”). И я убеждён, что любой компетентный руководитель высокого звена умеет видеть такие манипуляции или недостаток размышлений при презентации данных (но не всегда скажет об этом).

Как же правильно презентовать данные? Хорошая новость в том, что есть набор простых правил и идей, которым можно достаточно механически следовать.

Две главные идеи:
1. Когда хороший руководитель смотрит на число, то он/она всегда задаёт вопрос: - Всё хорошо? Должны ли мы продолжать делать то, что мы делаем и побольше? Всё плохо? Должны ли мы как-то изменить наш курс?
2. Факт или число сами по себе не значат ничего. А иногда могут даже повредить: они создают фальшивое ощущение понимания ситуации.

Поэтому нельзя просто показывать число или факт. Надо всегда объяснять значение и инсайт, который стоит за ним. Добавлять дополнительные числа и факты, которые поддерживают этот инсайт.

Шесть базовых приёмов для этого.

I. Никогда не иметь только абсолютные значение или только проценты. В большинстве случаев вам надо показать и то и то.
Использование только чего-то одного это классический приём для “массажа данных”, поэтому всегда вызывает повышенный интерес (“тут пытаются закопать тело”). Особенно если это проценты от процентов (“рейт уменьшения нашего процента оттока уменьшился на 10%”).

Примеры:
а) Презентовано: использование фичи выросло на 30%. Ура!
Реальность: 100 пользователей из 10,000 использовало фичу, а стало 130.
б) Презентовано: спустя полгода 800 платных пользователей использует эту штуку. Ура!
Реальность: штука доступна 150,000 платным пользователям, её использует 0.5%.

II. Всегда сравнивать с целым или с большой картиной.
Плохо: наш объём оплат через СБП превысил 100млн.₽.
Хорошо: наш объём оплат через A СБП превысил 100млн.₽, это 10% от всех оплат.

III. Cравнивать с историчными данными.
Плохо: наш объём оплат через СБП превысил 100млн.₽.
Хорошо: наш объём оплат через A СБП превысил 100млн.₽, в прошлом месяце было 70млн. — рост на 43%.

IV. Сравнивать с похожими элементами.
Плохо: наш объём оплат через СБП превысил 100млн.₽.
Хорошо: наш объём оплат через A СБП превысил 100млн.₽, а вот оплаты через карточки — 150млн.₽ Оба метода примерно одинаково популярны.

V. Сравнивать с целью.
Плохо: наш объём оплат через СБП превысил 100млн.₽.
Хорошо: наш объём оплат через A СБП превысил 100млн.₽. Это 125% от нашей цели на год в 80млн.

VI. Когда и как считались данные.
Это опциональная, но полезная привычка. Рядом с расчитанными данными полезно указать когда они были расчитаны и как, указать ссылку на отчёты, репорты откуда они были взяты.

Cоединять разные факты, разрезать текущие числа.
Самая сложная и неконкретная штука из всех, так как к ней нет готовой инструкции. Поэтому без номера.

Если посмотреть на все связанные числа и факты целиком, даже слабосвязанные, то это может привести к неожиданным инсайтам.

Если нарезать текущие данные по разным признакам (по времени, по стране, по браузеру и т.д. и т.п.), то это тоже может привести к неожиданным инсайтам.

Это, разумеется, не полный список. У вас, в вашей специфике и индустрии будут свои особенности. Но посыл и цель показа данных, главный вопрос — вряд ли будет другим: Всё хорошо или нет? Должны ли мы продолжать делать то, что мы делаем или надо что-то поменять?