Et av verktøyene og fremstillingene jeg til stadighet finner frem er "problemløsningstreet". Kjært barn har mange navn, så du kjenner det kanskje som nedbrytningstre eller andre engelske varianter.
Problemløsningstreet gir deg en visuell og fleksibel måte å bryte komplekse problemstillinger ned i mindre og mer håndterbare deler.
Du begynner med å notere ned et resultat ønsker å oppnå eller en problemstilling du ønsker å løse. Typiske eksempler er gjerne finansielle KPIer som å forbedre lønnsomheten, men det kan også brukes på helt andre områder: Hvordan blir vi verdens beste arbeidsplass for våre ansatte? Hvordan blir vi en datadrevet virksomhet?
Jeg benytter ofte problemløsningstreet i to ulike situasjoner:
1 - Bruk problemløsningstre for å forstå en problemstilling bedre
Når et selskap ønsker å forbedre eksempelvis bruttomarginen sin har jeg et behov for å raskt være i stand til å forstå og diskutere de viktigste faktorenes rolle i det store bildet. Og ikke minst se hvilke faktorer som ikke har betydning i det store bildet.
Ved å skissere et nedbrytningstre, så vil du ofte raskt være i stand til å identifisere hva du bør fokusere nærmere på.
2 - Bruk problemløsningstre for å få et raskt bilde av et datasett
Når jeg får tilgang til et nytt og ofte stort datasett gjør jeg alltid en kort øvelse i Power BIs "Decomposition tree" for å skaffe meg en overordnet oversikt over de viktigste dimensjonene - og ofte gjøre noen raske funn av interesse.
For et hvert beløp du ønsker å analysere kan du velge og vrake i ulike dimensjoner for å se hva de største faktorene er.
Ofte avdekkes også svakheter i datasettet som du bør være oppmerksom på i videre analyser.
Som en demo kan du selv teste hvordan øvelsen gjøres i Power BI for Ananas Pizzeria under:
I dette tilfelle er det omsetning vi ønsker å bryte ned på ulike dimensjonene.
Ved å klikke på +, så får du mulighet til å velge hva du vil bryte omsetningen videre ned på.
Du kan enten velge selv eller be Power BIs AI-funksjonalitet velge dimensjonen som har størst påvirkning (High value).
Til slutt får du et stort tre du kan "slice og dice" som du vil - og du vil antakeligvis på nokså kort tid få et godt innblikk i dataene og omsetningen til Ananas Pizzeria.
