Amélioration de l’interaction des utilisateurs avec des dashboards de Business Intelligence

Enhancing User Interaction with Business Intelligence Dashboards

• Auteur / Autrice : Micheline Elias
• Direction : Marie-Aude Aufaure
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/10/2012
• Etablissement(s) : Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Châtenay-Malabry, Hauts de Seine)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Mathématiques et informatique pour la complexité et les systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Daniel Fekete
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marie-Aude Aufaure, Mountaz Hascoët, Margit Pohl, Anastasia Bezerianos
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mountaz Hascoët, Margit Pohl

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prise de décision

Tableaux de bord (gestion)

Mots clés libres

Visualisation du tableau de bord

Business Intelligence

Annotation

Visualization Dashboard

Business Intelligence

Annotation

Résumé

L’objectif de cette thèse est d’améliorer les tableaux de bord (dashboard) de visualisation afin d’aider à la prise de décision et d’analyse BI, et les rendre accessibles à un public plus large. Nous identifions les tendances actuelles et pratiques d’utilisation des dashboards de visualisation dans le domaine BI, et après une approche de conception centreé, nous proposons des améliorations et des solutions. Plus précisément, nous relevons les défis suivants: faire la construction du dashboard et d’utiliser accessible aux novices de visualisation, l’amélioration des dashboards avec des capacités d’annotation pour aider les analystes BI dans le processus d’analyse, et ajouter des fonctionnalités du storytelling pour aider à la communication entre les analystes et les décideurs. Notre approche centrée-utilisateur consiste à recueillir les besoins des utilisateurs (grâce à la recherche de fond, des entrevues en profondeur ou des séances de prototypage avec des experts BI), le développement itératif des prototypes, et l’évaluation des prototypes issus avec des utilisateurs représentatifs. Dans la première étape, notre travail rapporte idées recueillies au sujet des pratiques des utilisateurs novices sur Exploation Views (EV), un système qui permet aux utilisateurs novices de visualisation à créer facilement des dashboards et les personnaliser, mais fournit également des fonctionnalités nécessaires aux les experts. Nous avons évalué EV à la fois d’experts et des utilisateurs novices de visualisation, et constaté des différences dans la façon dont les experts et les utilisateurs novices interagissent avec l’interface. En se basant sur ces observations nous proposons de nouvelles lignes directrices, qui augmentent les travaux antérieurs, sur la conception pour les novices, dans le contexte des systèmes de visualisation interactifs sous forme de dashboard. Les analystes BI utilisant des dashboards (experts ou novices) ont besoin d’aide dans la tenue des dossiers de leur analyse, de leurs découvertes et des idées recueillies des données. Ce soutien fait défaut dans la plupart des systèmes de visualisation de dashboard. Nous avons effectué des entretiens approfondis avec des experts en analyse BI, qui ont révélé de nouveaux besoins d’annotation pour les systèmes de visualisation multi-graphiques (tels que des dashboard), sur lesquels nous avons basé la conception d’un prototype de tableau de bord qui gère les données et les annotations contextuels, qui peuvent être partagées à travers visualisations et des ensembles duel données. Nous nous sommes concentrés en particulier sur les aspects d’annotation innovantes, tels que les annotations multi-cibles, la transparence des annotations à travers des graphiques, ainsi que les annotations qui peuvent être partagées entre les différentes sources de données et des applications de BI. Nous avons identifié et fourni des solutions aux problèmes en utilisant les annotations contextuels, notamment les questions qui se posent lorsque le contexte de l’annotation change (par exemple les données annotées sont supprimés ou modifiés). Notre prototype a été évaluée avec des experts, utilisateurs BI, qui ont réussi d’effectuer facilement plusieurs tâches qu’ils estiment importants dans leur travail.

The goal of this thesis is to improve visualization dashboards in order to help decision making and Business Intelligence (BI) analysis, and make them accessible to a larger user audience. We identify current trends and use practices of visualization dashboards in the BI domain, and following a user-cantered design approach we provide enhancements and solutions. More specifically we address the following challenges: making dashboard construction and use accessible to visualization novices, enhancing dashboards with advanced annotation capabilities to help BI analysts in the analysis process, and add storytelling functionality to dashboards to help the communication between analysts and decision makers. Our user-centered approach consists of gathering user requirements (through background search, in-depth interviews or prototyping sessions with BI experts), iterative prototype development, and evaluation of our prototypes with representative users. First, our work reports gathered insights regarding novice user practices on Exploration Views (EV), a system that allows novice visualization users to easily build and customize BI information dashboards, but also provides functionality needed by experts. We evaluated EV with both expert and novice visualization users, and found differences in how experts and novice users interact with the interface. Based on those observations we provide new guidelines that augment previous work on designing for visualization novices, in the context of interactive visualization systems in the form of dashboards. BI analysts using dashboards (experts or novices) need support in record-keeping of their analysis, their data discoveries and gathered insights. This support is lacking in most dashboard visualization systems. We conducted in-depth interviews with BI experts that led to new annotation needs for multi-chart visualization systems (such as dashboards), on which we based the design of a dashboard prototype that supports data and context aware annotations, shared across visualizations and datasets. We focused particularly on novel annotation aspects, such as multi-target annotations, annotation transparency across charts, and annotations that can be shared among different data-sources and BI applications. We identified and provided solutions to challenges in using context aware annotations, notably issues arising when the annotation’s ”context” changes (e.g. annotated data are deleted or changed). Our prototype was evaluated with BI experts that were able to easily perform several tasks that they deemed important in their work. To increase the value of an analysis, recorded insights and knowledge need to be organized and communicated to others, and made available for future analysts to learn from. This communication step is very important, as often the analyst of data and the decision maker are two different people. To achieve this we need an easy insight organization and sharing mechanism to facilitate the transfer of knowledge, experiences, and stories, to decision makers and other analysts. We interviewed BI analysis experts and collected new requirements related to BI visual storytelling. Based on these requirements we designed and implemented a storytelling prototype that is integrated in a dashboard analysis tool, and allows easy transition from analysis to story creation and sharing. Our system was identified by experts as having great potential for training other analysts. Moreover, it can help BI analysis authors organize and communicate their findings faster to decision makers, and they can reach a broader audience since the results of a data analysis presented in the storytelling tool can be read with little to no training.