meaning, such as comparisons to tar

meaning, such as comparisons to targets and brief histories, along with simple evaluators of performance
(for example, good and bad), too much information of this type or too many subtle gradations can distract
from the primary and immediate goals of the strategic decision maker.
Extremely simple display mechanisms work best for this type of dashboard. Given the goal of long‐term
strategic direction, rather than immediate reactions to fast‐paced changes, these dashboards don't require
real‐time data; rather, they benefit from static snapshots taken monthly, weekly, or daily. Lastly, they are
usually unidirectional displays that simply present what is going on. They are not designed for the
interaction that might be needed to support further analysis, because this is rarely the direct responsibility
of the strategic manager. You'll be lucky if you can get an executive to view the information on a computer
screen rather than a piece of paper, let alone deal with the navigational demands of interactive online
analysis.
2.1.1.2. Dashboards for analytical purposes
Dashboards that support data analysis require a different design approach. In these cases the information
often demands greater context, such as rich comparisons, more extensive history, and subtler performance
evaluators. Like strategic dashboards, analytical dashboards also benefit from static snapshots of data that
are not constantly changing from one moment to the next. However, more sophisticated display media are
often useful for the analyst who must examine complex data and relationships and is willing to invest the
time needed to learn how they work. Analytical dashboards should support interactions with the data, such
as drilling down into the underlying details, to enable the exploration needed to make sense of itthat is, not
just to see what is going on but to examine the causes. For example, it isn't enough to see that sales are
decreasing; when your purpose is analysis, you must be made aware of such patterns so that you can then
explore them to discover what is causing the decrease and how it might be corrected. The dashboard itself,
as a monitoring device that tells the analyst what to investigate, need not support all the subsequent
interactions directly, but it should link as seamlessly as possible to the means to analyze the data.

Kết quả (Việt) 1:

ý nghĩa, chẳng hạn như so sánh để tìm các mục và tóm tắt lịch sử, cùng với các thẩm định đơn giản về hiệu suất(cho ví dụ, tốt và xấu), quá nhiều thông tin loại này hay quá nhiều gradations tinh tế có thể phân tâmtừ những mục tiêu chính và ngay lập tức của các nhà sản xuất quyết định chiến lược.Cơ chế Hiển thị cực kỳ đơn giản làm việc tốt nhất cho các loại bảng điều khiển. Cho mục đích của long‐termhướng chiến lược, chứ không phải là ngay lập tức phản ứng để fast‐paced thay đổi, biểu đồ này không yêu cầuReal‐Time dữ liệu; thay vào đó, họ hưởng lợi từ ảnh chụp nhanh tĩnh thực hiện hàng tháng, hàng tuần, hoặc hàng ngày. Cuối cùng, họ làunidirectional thường hiển thị chỉ đơn giản là trình bày những gì đang xảy ra. Họ không được thiết kế cho cáctương tác có thể là cần thiết để hỗ trợ thêm phân tích, bởi vì đây là hiếm khi trách nhiệm trực tiếpcủa người quản lý chiến lược. Bạn sẽ được may mắn nếu bạn có thể nhận được một điều hành để xem các thông tin trên máy tínhmàn hình chứ không phải là một mảnh giấy, hãy để một mình đối phó với các nhu cầu điều hướng của tương tác trực tuyếnphân tích.2.1.1.2. biểu đồ phân tích mục đíchBảng máy móc hỗ trợ phân tích dữ liệu yêu cầu một cách tiếp cận thiết kế khác nhau. Trong những trường hợp thông tinthường nhu cầu đại bối cảnh, chẳng hạn như phong phú so sánh, lịch sử rộng lớn hơn, và hiệu suất subtlerthẩm định. Giống như biểu đồ chiến lược, phân tích biểu đồ cũng hưởng lợi từ tĩnh ảnh chụp nhanh dữ liệu màkhông liên tục thay đổi từ một trong những thời điểm đến tiếp theo. Tuy nhiên, màn hình hiển thị tinh vi hơn phương tiện truyền thôngoften useful for the analyst who must examine complex data and relationships and is willing to invest thetime needed to learn how they work. Analytical dashboards should support interactions with the data, suchas drilling down into the underlying details, to enable the exploration needed to make sense of itthat is, notjust to see what is going on but to examine the causes. For example, it isn't enough to see that sales aredecreasing; when your purpose is analysis, you must be made aware of such patterns so that you can thenexplore them to discover what is causing the decrease and how it might be corrected. The dashboard itself,as a monitoring device that tells the analyst what to investigate, need not support all the subsequentinteractions directly, but it should link as seamlessly as possible to the means to analyze the data.