優れた IoT アプリダッシュボードを作成する方法は次のとおりです

IoT アプリダッシュボードの紹介

にとって アプリユーザー、既製のアプリダッシュボードを導入すると、アプリをインストールするとすぐにすべての関連情報が表示されるため、すぐに洞察が得られます。これにより、ユーザーは必要な KPI のみを追跡し、重要なことに集中できます。同時に、ユーザーはダッシュボードをさらにカスタマイズすることもできます。たとえば、追加の KPI トラッカーを作成したり、別の方法でデバイスデータを取得したりすることもできます。

そのために、複数のウィジェットとカラーオプションを備えたローコードのダッシュボードビルダーも提供しています。このシナリオは、アプリユーザーがさまざまなアプリのデータを 1 つのダッシュボードに統合したい場合や、同じダッシュボードでさまざまなマシンのメトリクスを追跡したい場合に特に便利です。

にとって アプリ開発者、ダッシュボードを作成すると、アプリが IoT デバイスにインストールされると、すぐにアプリデータがユーザーに利用可能になります。ローコードのダッシュボードビルダーでは、さまざまなテンプレートやカスタマイズオプションを使用して、魅力的なダッシュボードをすぐに作成できます。最終的には、説得力のあるデータストーリーを伝えるクリーンなダッシュボードがあれば、アプリの採用が早まり、技術に詳しくないユーザーにとって魅力的なアプリになります。

ダッシュボードとデータストアは、アプリがデバイスにインストールされて実行されるとすぐに作成されます。収集されたデバイスデータはクラウドに保存され、関連するデバイスの KPI はすぐに使用できる IoT モニタリングダッシュボードにほぼリアルタイムで表示されます。アプリデータはすぐに視覚化されるので、ユーザーは最初からパターンを追跡し、外れ値を特定できます。

アプリのデータストアとダッシュボードの設定方法を知りたいですか？詳細については、こちらをご覧ください。 ドキュメンテーション。

優れたアプリケーションダッシュボードを作成するには？ベストプラクティスをいくつかご紹介します。

新しいアプリにはダッシュボードが付属していますか？包括的で本質に的を絞ったユーザー中心のダッシュボードを作成するのに役立つ、いくつかの基本的な考慮事項と設計原則を見てみましょう。以下はその内訳です。

ユーザーのことを考える

まず、最初に考慮すべきことは、誰がアプリダッシュボードをどのような目的で使用するのか、これらのオーディエンスにとってどのような情報が重要か、そしてユーザーの意思決定プロセスに付加価値を与えるためにデータ分析ソリューションをどのように提供すべきかということです。

データストーリーから始める

データを使ってストーリーを伝えることで、ダッシュボードユーザーの関心を維持する方法を考えてください。つまり、オーディエンスに直接語りかけるインタラクティブなコンポーネントやカスタムコンポーネントを含む、一貫性のある説得力のあるストーリーを作成してください。包括的なレイアウトと意味のあるグラフの相互作用を備えた強力なデータストーリーがあれば、データに隠された可能性全体がアプリユーザーにわかりやすくなります。

明確さを目指す

データは、技術者と非技術者の両方にわかりやすい方法で伝え、誤解のない方法で提示する必要があります。理想的には、情報を最大限に整理し、一目で確認できるようにする必要があります。グリッドライン、ラベル、イラスト、アイコン、色など、コミュニケーションの目的に役立たないものは削除してください。

関連する KPI の決定

オーディエンスと目標を特定したら、次はどのような指標とデータセットがユーザーの質問への回答に役立ち、どのデータがそれほど役に立たないかを検討します。関連する KPI を選択できることが、ダッシュボードの成否を分けます。目的を果たし、データストーリーに沿った方法で、最も重要なコンテンツのみを含めるようにしてください。

コンテキストを正しく把握する

情報を意味のある方法でコンテキスト化することで、産業用IoTダッシュボードのユーザーがグラフの解釈方法を理解しやすくなります。たとえば、コンテキストは、特定の値が外れ値かどうか、数値が適切かどうか、データに基づいてアクションが必要かどうかを理解するのに役立ちます。これは通常、比較値やその他の参照値を含めることで行われます。

さまざまなユーザーグループを検討してください

すべての情報を 1 か所にまとめるのではなく、ユーザー固有のダッシュボードを作成して、各ユーザーの特定のニーズに対応するレイアウトとグラフを作成することを検討してください。

適切なグラフとチャートを選択する

データを視覚化する方法は、視覚化の目的によって決定されるべきです。ビジュアライゼーションの目的に応じて、比較、関係、分布、構成の 4 種類のグラフがあります。たとえば、棒グラフは同じカテゴリのものを比較するのに最適で、折れ線グラフはパターンの表示に適しており、ゲージは注意が必要な単一の指標を強調するのに適していますが、散布図は相関関係を示すのに適しており、主に上級者が使用します。

クリアラベルを選択

指標やチャートを説明するラベルは、一目瞭然で、一目瞭然で、短く、整理されている必要があります。そのためには、スペースを取りすぎないように略語や記号を使用し、繰り返しを避けるために見出しを使用するのが一般的です。

使用サイズと位置

さまざまなサイズの数字を導入し、それらを戦略的に配置する（例：左上）ことで、ユーザーは何が重要で、どこを最初に見るべきかがわかります。規模と位置を用いることで、最も関連性の高い指標を浮き彫りにし、重要なデータからそれほど重要でないデータへと移行するデータストーリーをオーディエンスに導くことができます。

レイアウトを考えてみましょう

ダッシュボードの視覚的な構成は、それ自体が芸術です。経験則から言うと、優れたレイアウトを実現するには、シンプルさと明快さが鍵となります。ここで重要なのは、全体像に集中し、ユーザーがコンテンツをすぐに把握できるようにすることです。類似の指標を示すグラフは 1 つにまとめる必要があります。もう 1 つの考慮事項は階層です。ここでも左上のルールが適用されます。最も重要な情報はすべてページの左上に表示されます。

空白スペースを使う

ダッシュボードにコンテンツを詰め込む代わりに、個々のコンポーネントの周囲の余白を増やして空白スペースを増やしてください。これにより、バランス感覚が生まれ、ユーザーは重要なことに集中できるようになります。各要素を十分な余白で囲むと、把握しやすくなります。

色は控えめに、しかし一貫して選択してください

ここでの経験則は、メインカラーを2つまたは最大3つ選択して、グラデーションを試してみることです。複雑な情報を表示する場合は、明るい色調とパステルカラー、またはトーンダウンカラーが適しています。また、影や特殊効果は控えめに使用してください。フラットなデザインは目に優しく、ユーザーの注意をそらすこともありません。一貫性も同様に重要です。たとえば、すべてのグラフの特定の種類の要素に同じ色を使用するなどです。

リアルタイムデータの過剰使用を避ける

リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータを使用すると、情報が多すぎて詳細に表示されすぎることがあります。これはシナリオによっては便利な場合もありますが、ほとんどの場合、混乱や注意散漫につながります。ライブ指標を明示的に追跡したり、ごく短期間で特定のトレンドを探したりしない場合は、特定の間隔でのみダッシュボードを更新すれば十分です。

インタラクティブな要素を試してみる

これにより、ユーザーはドリルダウン機能、クリックしてフィルターするコンポーネント、および時間間隔を使用して、データをより深く掘り下げることができます。

結論

IoT アプリケーションをスタンドアロンの IoT 製品として構築する場合、IoT ダッシュボードはユーザーエクスペリエンスの不可欠なコンポーネントになります。IoT アプリケーションダッシュボードは、受信する IoT データに基づいて構築された単なるデータ視覚化ツールではありません。むしろ、効果的な IoT ダッシュボードは、接続されているすべてのデバイスに関するデータの全体像を提供する複雑な IoT ソリューションとして機能します。

データソースに最も近いIoTセンサーからのリアルタイムデータと、その上にある人工知能/機械学習ソリューションにより、運用効率を向上させ、非常に視覚的な方法で実用的な洞察を提供する強力な組み合わせが生まれます。ウィジェットの活用とさまざまなビジュアルコンポーネントのおかげで、IoT データの視覚化は、運用を綿密に調査し、ギャップを特定し、行動方針を策定するための唯一の実証済みの方法となっています。

つまり、IoTアプリケーションのまさにレベルでのIoT視覚化とIoT分析は、複数のデバイスやデバイス管理にわたるIoT接続の監視から状態監視まで、複数の製造現場にまたがる包括的なスマートソリューションに至るまで、あらゆる場所で役立ちます。

‍