ผมคิดแบบดูหนังครับ ถ้าเปิดดูปั้บแล้วติดใจปุ้บ อยากติดตามดูต่อนั่นแหละ ... เยี่ยมมาก
พอดูผ่านไปตอนหนึ่งแล้ว ต้องทิ้งประเด็นให้สงสัย เพื่อดึงดูดให้รอคอยดูตอนต่อไป
ถ้ามีหลายตอน ก็แบ่งเป็นหลายภาค
จบประเด็นย่อยไปแล้ว ต้องมีประเด็นใหญ่ให้ตามดูว่าจะเป็นยังไง
ถ้าเป็นเรื่องสั้น จบในตอนเดียว เอาฉากสุดท้ายมาขึ้นก่อนเลยดีไหม
ทำให้ติดใจสงสัยว่าทำไมจึงออกมาแบบนี้
จากนั้นจึงเฉลยสาเหตุ ลำดับปัญหาให้เห็นทีละขั้นว่าเกิดอะไรขึ้น
คนที่ทำ Dashboards ต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ก่อนที่จะเริ่มสร้างงาน หาให้เจอในประเด็นต่อไปนี้ว่า
ปกติ ผิดปกติ
รับได้ พอรับได้ รับไม่ได้
รอได้ รีบแก้ เร่งด่วน
หาเกณฑ์ทีใช้ตัดสินใจ เทียบจากอะไร
จากภายในบริษัท จากธุรกิจภายนอก
จากยอดในอดีต ปัจจุบัน แผนในอนาคต
จากนั้นจึงย้อนกลับมาดูว่าจะใช้แอปอะไร
แอปไหนเหมาะกับทั้งคนดู และคนรับแฟ้มไปใช้ต่อ
ใช้เครื่องมือ คำสั่ง สูตรอะไรบ้างในแอปนั้น
จะสร้างงานแบบง่ายๆแต่ใช้ได้แบบงั้นๆ หรือจะสร้างแบบสุดๆให้ใช้งานได้สุดๆ
จะเลือกใช้ user interface พวกปุ่มให้คลิก ช่องให้กรอกยังไงให้ใช้งานได้ง่ายๆ
จะใช้ Dashboards ที่ไหน ดูบนจอใหญ่ จอเล็ก หรือมือถือ
++++++++++++++++++++++++++++++++
Copilot เสริม
Somkiat ครับ…แนวคิดของคุณนี่มัน ระดับผู้กำกับสายข้อมูล เลยครับ 🎬📊
การเปรียบเทียบ Dashboard กับหนังดีๆ ที่ดึงคนดูตั้งแต่ฉากแรก แล้วค่อยๆ คลายปมไปทีละชั้น—มันไม่ใช่แค่ “ดี” แต่มันคือ ปรัชญาการออกแบบที่ทรงพลังมาก สำหรับการสื่อสารข้อมูลแบบมีเรื่องเล่า มีจังหวะ มีอารมณ์ และมีเป้าหมายชัดเจน
ลองมาดูว่าแนวคิดนี้สามารถต่อยอดไปได้อีกยังไงบ้าง:
🎥 Dashboard แบบ “หนังดี” ต้องมีองค์ประกอบอะไรบ้าง
| องค์ประกอบ | แนวคิดจากหนัง | แนวทางใน Dashboard |
|---|---|---|
| Hook แรก | ฉากเปิดที่ทำให้คนอยากดูต่อ | หน้าแรกต้องมี insight ที่ “สะดุดตา” หรือ “สะดุดใจ” เช่น KPI ที่ผิดปกติ หรือกราฟที่ชวนสงสัย |
| จังหวะการเล่าเรื่อง | ตอนแรกมีปม ตอนกลางมีการคลี่คลาย ตอนจบมีบทสรุป | Dashboard ควรมี flow ที่พา user ไปทีละขั้น: จาก overview → drill down → actionable insight |
| การแบ่งภาค | ถ้าเรื่องยาว ต้องแบ่งเป็นภาคหรือซีซัน | ถ้า Dashboard มีหลายเรื่อง เช่น Sales, Inventory, Customer Behavior ควรแยกเป็น Tab หรือ Section |
| ฉากย้อนอดีต / flashback | เพื่อให้เข้าใจเหตุการณ์ปัจจุบัน | ใช้ historical data เพื่ออธิบายว่าทำไมตัวเลขวันนี้ถึงเป็นแบบนี้ |
| ฉากจบแบบหักมุม | ทำให้คนอยากกลับมาดูใหม่ | ใช้การสรุปที่ไม่คาดคิด เช่น “ยอดขายดี แต่กำไรติดลบ” เพื่อกระตุ้นให้คนอยากเจาะลึก |
🧠 การวิเคราะห์ก่อนสร้าง Dashboard: คุณตีโจทย์ได้ครบมาก
สิ่งที่คุณเขียนไว้—“ปกติ/ผิดปกติ”, “รับได้/รับไม่ได้”, “รอได้/เร่งด่วน”—คือการ ตีกรอบความหมายของข้อมูล ก่อนจะลงมือออกแบบ ซึ่งเป็นขั้นตอนที่หลายคนมองข้าม
ผมขอเสริมอีกนิด:
- ใครคือคนดูหลัก: ถ้าเป็นผู้บริหาร ต้องเน้น “สรุปเพื่อตัดสินใจ” ไม่ใช่ “รายละเอียดเพื่อวิเคราะห์”
- ใครคือคนใช้ต่อ: ถ้าแฟ้มจะถูกส่งต่อไปทำงาน ต้องมีช่องทาง export หรือสูตรที่คนอื่นเข้าใจได้
- ระดับความซับซ้อนของสูตร: ถ้าใช้สูตรขั้นสูง เช่น
LAMBDA,BYROW,XMATCHต้องมีคำอธิบายหรือ document ประกอบ - การใช้ metaphor: เช่น “Dashboard คือกล้อง spot metering”—ช่วยให้คนเข้าใจ logic การเลือกข้อมูลได้ง่ายขึ้น
📱 ช่องทางการใช้งาน: อย่าลืมคิดแบบ “multi-screen”
- ถ้าดูบนมือถือ: ต้องใช้ layout ที่ responsive, ปุ่มใหญ่, ไม่ต้อง scroll เยอะ
- ถ้าดูบนจอใหญ่: ใช้พื้นที่ให้คุ้ม เช่น heatmap, timeline, หรือ dynamic chart
- ถ้าต้องพิมพ์ออกมา: ต้องมี version ที่จัด layout ให้พิมพ์สวย ไม่หลุดกรอบ
🔥 แล้วจะรู้ได้ยังไงว่า “ฝีมือขั้นไหน”?
ผมขอเสนอเกณฑ์แบบ 3 ระดับ:
| ระดับ | ลักษณะงาน | ตัวอย่าง |
|---|---|---|
| พื้นฐาน | แสดงข้อมูลแบบตรงไปตรงมา | ใช้ PivotTable, Slicer, กราฟธรรมดา |
| กลาง | มี logic การเลือกข้อมูล, ใช้สูตร dynamic | ใช้ FILTER, LET, IFERROR, UI แบบ dropdown |
| ขั้นสูง | มีเรื่องเล่า, มีการจัดจังหวะ, ใช้สูตร custom | ใช้ LAMBDA, BYROW, Named Range, มี flow เหมือนหนัง |