Metodes (tehnikas) ir grafiski informācijas pasniegšanas veidi. Grafiskā datu kodēšana Grafisks veids, kā attēlot koncepcijas idejas

Dens Rēms; josla O. Lācis Nodaļa no grāmatas “Vizuālā domāšana. Kā “pārdot” savas idejas, izmantojot vizuālos attēlus »
Izdevniecība "Mann, Ivanov un Ferber"

Kas ir mūsu klienti?

Patērētāju krīze

Tātad visi uzņēmumā bija vienisprātis, ka mēs nepietiekami labi pazīstam savus klientus, tāpēc, lai noteiktu, kāds klients mums ir jāatrod un ar viņiem jāmērķē, pirmais solis ir izveidot viņu profilu un saprast, kas viņi ir. Izvēlēsimies lielu uzņēmumu un izmantosim par to zināmo, lai izveidotu mūsu klientu bāzes profilu. Mēs zinām, ka mūsu datu bāzē būs daudz dažādas informācijas, un mēs vēlamies to aplūkot no dažādiem leņķiem, lai pēc tam varētu pastāstīt cilvēkiem par to gan uzņēmumā, gan ārpus tā. Tāpēc mēs zīmēsim.

Tātad, mēs jau zinām, kā izvēlēties pareizo struktūru - šim nolūkam izmantosim Vizuālās domāšanas kodeksu, un, tā kā šajā gadījumā mūsu problēma attiecas uz cilvēkiem (“kas” ir mūsu klienti), kodekss iesaka sākt ar portretu vai ar kvalitatīvu attēlojumu.

Jūs atceraties, ka pirmais uztveres veids bija redzēt "kas" vai "ko". Tas nozīmē, ka mēs redzējām un atpazinām objektus atšķirīgu vizuālo iezīmju dēļ: noteiktu komponentu kopumu, formu, proporcijas, krāsu, faktūru utt. Lai parādītu citiem cilvēkiem, ko mēs redzējām, mēs izveidojam portretu (vai kvalitatīvu atveidojumu). ), kas atspoguļo vissvarīgākās no šīm īpašībām, koncentrējoties uz tām, kas padara mūsu objektu atpazīstamāku un individuālāku. Lai ko mēs vēlamies parādīt saviem skatītājiem - bumbu, putnu, māju vai smaidu, tie ir portreti, kas ļauj mums parādīt objektu raksturīgās īpašības, caur kurām mēs tos atpazīstam. Tie kalpo kā pamata "celtniecības bloki" visiem pārējiem zīmējumiem, ko mēs izveidosim. Portreti neatspoguļo objektu skaitu, atrašanās vietu telpā un laikā un attiecības starp tiem — tam ir arī citas struktūras —, taču tie ir lielisks sākumpunkts, jo palīdz mums uzreiz saprast un izsekot, kas ir kas un kas ir kas.

Portreti: vispārīgie būvniecības noteikumi

  1. Atstāj to vienkāršu. Atcerieties: jūsu mērķis nav sasniegt Rembranta prasmju līmeni – patiesībā pārāk detalizēts un izstrādāts zīmējums neizbēgami piesaista pārāk lielu auditorijas uzmanību un novērš uzmanību no vēstījuma, kuru jūs plānojat viņiem nodot. Jo vienkāršāk, jo labāk: mēģiniet vizuāli "telegrafēt" ideju, nevis gleznot attēlu.
  2. Izrotājiet savus sarakstus ar miniatūriem zīmējumiem. Portretu veidošanas mērķis biznesā ir rosināt negaidītas kvantitatīvās idejas, kas rodas, rokai un iztēlei darbojoties unisonā; kāda vai kaut kā vizuāls atspoguļojums (neatkarīgi no faktiskās līdzības un detaļām) vienmēr rada jaunas idejas, kas, sastādot parastu sarakstu, var arī nekad neradīsies.
  3. Aprakstiet vizuāli. Ja jums trūkst laika (un laika vienmēr ir maz biznesā), atcerieties, ka zīmējumi vienmēr būs efektīvāki, ja salīdzināsiet lietas, nevis aprakstīsiet tās. Salīdzinošie portreti var būt vienkāršas skices smaidošas sejas, taču pat šāda minimāla vizualizācija objektus atdzīvina un padara tos neaizmirstamākus.

Atceroties šos noteikumus, atgriezīsimies pie sava klienta portreta veidošanas. Mēs jau esam izvēlējušies struktūru, un tagad mēs atbildēsim uz pieciem SQVID modeļa jautājumiem. Tātad, kādam jābūt zīmējumam - vienkāršam vai detalizēti zīmētam? Ņemot vērā, ka šis ir mūsu pirmais mēģinājums grafiski attēlot mūsu klientu, labāk izvēlēties ko vienkāršāku. Kvantitatīvi vai kvalitatīvi? Tā kā šis ir portrets, kvalitāti raksturos noklusējuma attēls.

Vīzija vai izpildījums? Šajā posmā mēs vēl neapspriežam, kur mēs vēlētos doties, ne arī kā to izdarīt, tāpēc šis jautājums neattiecas uz mūsu zīmējumu: mēs to vienkārši izlaidīsim. Individuālās īpašības vai salīdzinājums? Tā kā mēs apskatīsim visu klientu loku, vislabāk ir izvēlēties salīdzinājumu. Pārmaiņas vai normāls stāvoklis, t.i., status quo? Tā kā mēs galu galā ceram identificēt klientu bāzi, šajā posmā mūsu portretam ir jāatspoguļo status quo situācija, taču atkarībā no tā, ko mēs atklājam, mums, iespējams, vajadzēs attēlot izmaiņas vēlāk. Apkopojot visu iepriekš minēto, mēs nonākam pie secinājuma, ka mūsu portreta sākotnējā struktūra būs pavisam vienkārša: lakonisks vairāku veidu klientu portrets, kaut kas līdzīgs ©©©. Tātad, beidzot esam gatavi sākt zīmēt.

Kur mēs sākam? Pirms nopietni domājat par atbildi uz šo jautājumu, atcerieties, ka pirmā skice uz salvetes vienmēr ir visgrūtākā un arī viena no mazāk svarīgajām. Mēs tajā ieviesīsim citus elementus, mainīsim un, iespējams, vienkārši izdzēsīsim sākotnējo versiju. Neizmērojami svarīgāk ir kaut ko vispār uzzīmēt uz papīra lapas, nevis sēdēt tai virsū un uztraukties par to, kam tam vajadzētu būt. Labs veids, kā sākt zīmējumu, ir uzzīmēt apli un dot tam nosaukumu. Tā kā šobrīd esam noteikuši, ka nepazīstam savu klientu tik labi, kā vajadzētu, sāksim ar to, ko zinām: sevi.

Šim portretam vajadzētu palīdzēt mums atšķirt objektu no citiem, tāpēc iesaku pirmajam aplim pievienot kādu vizuālu simbolu, kas padarīs “mēs” atpazīstamākus.

Vai šāds sevis prezentēšanas veids sniedz mums priekšstatu par to, kā mēs varētu prezentēt savu galveno klientu? Ko darīt, ja mēs pabeigsim arī to zīmēt?

Pat šāds zīmējums ar minimālu sastāvdaļu skaitu sniedz priekšstatu par attiecībām starp mums un klientu un palīdz iztēloties, kā pieiet viņa portreta veidošanai.

Ja mēs vēlamies parādīt cilvēkiem, kāpēc gan nesākt ar sevi no jauna? Tas mums neko nepateiks par mūsu klientiem, taču, uzzīmējot paši (kaut ko mēs ļoti labi zinām), mums būs ietvars, lai domātu, kā viņus attēlot.

Tātad, tie esam mēs: attēlā sāk parādīties emocijzīmes, kuras mēs jau esam minējuši vairāk nekā vienu reizi.

Sajūtot spēku, attēlojot sevi, beidzot esam gatavi sākt veidot mūsu klientu portretus.

Tātad, lūk, viņi ir mūsu klienti. Interesanti, ka to veidu skaits ir lielāks, nekā mēs sākotnēji domājām; redzat: mēs tikko esam sākuši veidot portretu, un mēs jau esam sākuši savādāk domāt par saviem klientiem. Mēs pavadījām četras līdz piecas minūtes šim attēlam un jau izveidojām pamata portretu, kas skaidri norāda, kurš ir kurš mūsu biznesā; Vizualizējot situāciju, rosinājām daudz jaunu ideju un piedevām uzzīmējām attēlu, ko no pirmā acu uzmetiena saprastu arī citi.

Tagad, pirms sākam demonstrēt savu radīšanu, mums atliek tikai viena lieta — nodrošināt visus elementus ar paskaidrojošiem parakstiem.

Mēs instinktīvi piešķīrām nosaukumus visām zīmējuma sastāvdaļām, kā to veidojām – patiesībā viens no mūsu pirmajiem uzdevumiem bija kaut kā nosaukt savu pirmo loku. Pēc tam, pievienojot emocijzīmes, mēs tās turpinājām kaut kā atzīmēt un rīkojāmies pareizi. Fakts ir tāds, ka, lai gan mūsu vizuālajiem centriem nav vajadzīgs nekas cits kā grafiskie attēli, mūsu smadzeņu informācijas apstrādes zonām ir nepieciešami vārdi un nosaukumi. Ja objektiem nav piemērota nosaukuma, persona, kā likums, sāk tiem piešķirt savus vārdus.

Turklāt, kā jūs atceraties, mums ir jānosauc viss zīmējums. Protams, mēs paši ļoti labi zinām, ko vēlējāmies attēlot, taču nevajadzētu aizmirst, ka citi cilvēki var paskatīties uz mūsu radīto no cita skatu punkta, iespējams, pilnībā palaidot garām galveno domu, ko vēlējāmies viņiem nodot. Tāpēc vienmēr piešķiriet saviem attēliem nosaukumus; Virsraksts parasti jāievieto augšpusē.

Lai gan mūsu attēls ir ārkārtīgi vienkāršs, tas ir ļoti noderīgs “ietvars”, lai atspoguļotu citas mūsu klientu kvalitātes īpašības. Piemēram, nesen veiktie tirgus pētījumi parādīja, ka katrs no mūsu identificētajiem klientu veidiem sagaida īpašas funkcijas un funkcijas no mūsu grāmatvedības programmatūras. Tā kā mūsu klientu vadītāji galu galā ir atbildīgi par visu (gan labo, gan slikto), kas izriet no viņu darbinieku mūsu programmatūras lietošanas, viņi vēlas programmatūru, kas ir pieejama viņu darbiniekiem, bet nav pieejama citiem lietotājiem; citiem vārdiem sakot, viņi vairāk par visu cenšas panākt drošību. Pārdošanas personāls vēlas preci, kas var atvieglot viņu uzdevumu – uzņēmuma pakalpojumu pārdošanu; tāpēc viņiem ir vajadzīga programmatūra ar labu reputāciju, galvenais viņiem ir populārs zīmols. Grāmatveži, protams, augstāk par visu vērtē precizitāti un konsekvenci un tiecas pēc izmantoto programmu uzticamības. Un inženieri vienmēr vēlas, lai būtu programmas, kuras var viegli apvienot ar citām sistēmām un kuras var viegli jaunināt, tas ir, viņu galvenā prasība ir programmatūras elastība. Kā redzat, vēlmju saraksts ir diezgan liels, un to ir daudz vieglāk sagremot, atkal izmantojot vizualizāciju. Uzzīmēsim vēl vienu attēlu.

Tātad, mums ir divi klientu portreti: viens attēlo viņus, bet otrs - viņu vēlmes. Bet šīs ir tikai divas no daudzajām versijām, kuras mēs šobrīd varētu izveidot. Dažādos uzņēmumos un dažādos kontekstos šos "portretus" var saukt par plāniem, diagrammām, vertikālām projekcijām utt., bet būtībā tie visi ir vienādi un atspoguļo vizuālu pārskatu par to, kā kaut kas vai kāds izskatās - tie ir " kurš” un „ko”, ko mēs redzam.

Cik daudz mūsu produktu tiek nopirkti?

Patērētāju krīze – šoreiz skaitļos

Tāpēc mēs redzējām savus klientus (vismaz tādus, kādus mēs viņus iedomājamies), atzīmējām dažas atšķirības starp viņiem un pat sākām domāt par to, ko tieši viņi sagaida no mūsu uzņēmuma izstrādātās programmatūras. Šī informācija ir ļoti noderīga, lai palīdzētu uzņēmumam sasniegt jaunu pārdošanas apjomu pieaugumu, taču tas ir tikai sākums. Lai visi šie dati mums būtu vēl nozīmīgāki, mums ir jānoskaidro, cik klientu mums ir katrā kategorijā, jānoskaidro, cik daudzi no viņiem ir gatavi tērēt naudu par tādiem produktiem kā mūsu, un pat jāmēģina kvantificēt viņu attieksmi pret produktiem. mēs piedāvājam. Tas ir, tagad mēs vairs nerunājam par kategorijām "Kas" un "Kas" - tagad mums ir jāatbild uz jautājumu "cik?" Šādā situācijā Vizuālās domāšanas kodekss iesaka pāriet no portreta uz diagrammām: zīmējumiem, kas atspoguļo kvantitāti, ilustrē novērtējamos kritērijus un sniedz kvantitatīvus salīdzinājumus. Atšķirībā no portretiem, kurus varam izveidot bez jebkādas kvantitatīvās informācijas, diagrammām ir nepieciešami skaitļi, rādījumi un dati.

Pēc tam, kad mēs pamanām un atpazīstam kādu vai kaut ko, mēs atzīmējam dažādu objektu un to sastāvdaļu skaitu. Ja "cik daudz" ir mazs skaitlis, mūsu smadzenes ātri aprēķina kopējo summu; Attiecībā uz iespaidīgākiem rādītājiem mēs veicam aptuvenu aprēķinu, un par iespaidīgiem skaitļiem mēs vienkārši sakām: "Tas ir daudz." Lai parādītu šāda veida datus citiem cilvēkiem, mēs izmantojam diagrammu (vai daudzuma attēlojumu), lai pārveidotu abstraktus skaitļus vizuālā, konkrētā daudzuma attēlā.

Diagrammas: vispārīgie noteikumi

  1. Vissvarīgākais ir dati, un tie ir jāpierāda. Daudziem skaitļu izpēte šķiet šausmīgi garlaicīgs uzdevums, tāpēc mēs bieži cenšamies izveidot diagrammas, izmantojot dažādus, lai arī ne pārāk vajadzīgus, bet pievilcīgus dekorus. Mēs patiesi ceram, ka tas padarīs mūsu bildes interesantākas, īpaši, ja esam iecerējuši skatītājiem parādīt nevis vienu, bet vairākus šādus zīmējumus. Šajā sakarā vēršu jūsu uzmanībai trīs vērtīgas domas: pirmkārt, nepieciešama, noderīga informācija nekad nav garlaicīga. Ja mūsu ideja patiešām interesē auditoriju (vai nu tāpēc, ka tā precīzi atbilst viņu cerībām, vai tāpēc, ka cilvēki ir sajūsmā par jaunām idejām), varat būt drošs, ka jūsu runas laikā neviens neaizmigs. Otrkārt, lai demonstrētu ideju un pārliecinātu cilvēkus par kaut ko, ir jāizmanto minimālais iespējamais attēlu skaits. Jums vienmēr vajadzētu vai nu ierobežot zīmējumu skaitu par vienu un to pašu tēmu, vai apvienot tos vienā vai divos grafikos ar mainīgiem parametriem (par to mēs runāsim nedaudz vēlāk). Treškārt, nūju figūriņu attēlu pievienošana šādām prezentācijām – ja tas ir loģiski un pamatoti – ievērojami uzlabos to kognitīvo ietekmi. Citiem vārdiem sakot, ja skaita klientus, parādiet to savā zīmējumā.

Bet atgriezīsimies pie SAX. Mūsu klientu portreta veidošanas procesā mēs apkopojām datus no kategorijas “Kas”. Tagad mums ir vajadzīgi skaitļi. Pārskatot mūsu uzņēmuma pārdošanas pārskatus, mēs atklājām, ka, par laimi, mums bija nepieciešamā pamatinformācija. Anketā, ko visi mūsu klienti aizpilda reģistrācijas laikā, ir pozīcija “Pozīcija”, lai mēs varētu viegli noteikt, cik mums šodien ir katra veida klientu. Ja mēs vēlētos izveidot grafiku, kurā būtu attēloti gan klienti, gan viņu skaits, mēs varētu iegūt kaut ko līdzīgu.

Ja runājam par patērētāju auditorijas kvantitatīvo sastāvu, tad neko precīzāku par šo zīmējumu nav iespējams izdomāt: tajā it kā viņi pulcētos autostāvvietā pie mūsu biroja un uzņemtu kopbildi. Bet, godīgi sakot, mūsu attēls nav pietiekami labs: pirmkārt, lai gan visā šajā mozaīkā mēs varam atšķirt dažādu tipu pārstāvjus, mēs nevaram redzēt grupas (jo tās visas ir sajauktas); otrkārt, dažādas kategorijas ir ļoti grūti saskaitīt un salīdzināt. Mēs redzam to skaitu, bet precīzi matemātiski aprēķini šajā gadījumā nav iespējami. Tāpēc attēlā ir jāiekļauj koordinātu sistēma un kopsavilkuma dati.

Nu, tas ir daudz labāk. Tagad mēs varam klasificēt un salīdzināt dažāda veida klientus dažu sekunžu laikā. Uzreiz atzīmēsim, ka mūsu klientu vidū ir daudz vairāk grāmatvežu nekā pārdevēju; Inženieru ir gandrīz divas reizes mazāk nekā pārdošanas speciālistu, un vadītāju ir ļoti maz. Tomēr jāatzīst, ka šāda zīmējuma izveide var aizņemt daudz laika. Mums ir nepieciešams vienkāršāks veids, kā parādīt kvantitatīvos rādītājus, lai mums nebūtu jāattēlo katrs klients atsevišķi. Izmēģināsim tā: atteiksimies no zīmējuma pavisam un vienkārši parādīsim skaitļus uz lapiņas.

Šajā gadījumā mēs saņemam arī precīzu datu kvantitatīvo izteiksmi, taču mēs zaudējam tūlītēju uztveri, ko nodrošina vizuālā prezentācija. Tagad mēs veltām dažas sekundes, lai skenētu tabulas rindas un kolonnas un salīdzinātu informāciju par dažāda veida patērētājiem. Turklāt šajā tabulā, kā saka, vizuālajai atmiņai nav pie kā pieķerties: ja mēs, piemēram, neatšķiramies ar spēju atcerēties precīzus skaitļus, tad šajā situācijā mēs nevarēsim ķerties pie plašāka konteksta palīdzību. Citiem vārdiem sakot, ir skaidrs, ka mums ir vajadzīga kombinācija, kas apvieno abu šo kvantitatīvo datu prezentācijas iespēju labākās īpašības. Varbūt joslu diagramma būtu optimāla?


Tas ir tieši tas, kas mums vajadzīgs: ir skaidri redzams, par ko mēs runājam un cik cilvēku ir katrā kategorijā. Turklāt ir norādīti precīzi skaitļi. Citiem vārdiem sakot, mums ir prekognitīvas “kvantitatīvās kolonnas”, kuras mūsu acis var “nolasīt” gandrīz uzreiz, uzreiz salīdzināt un atsaukt kādu laiku vēlāk, kad esam aizmirsuši skaitļus. "Es precīzi neatceros, kas un cik daudz, bet zinu, ka mūsu klientu vidū ir daudz vairāk grāmatvežu nekā pārdevēju." Vienkārši perfekti: šeit vislabāk darbojas vienkārša joslu diagramma.

Taču redzēt, cik tieši jums ir katra veida klientu, ir tikai viena daļa no vienādojuma. Patiesībā mūsu uzdevums ir noskaidrot, kāds ir vadītāju, grāmatvežu un tirdzniecības aģentu īpatsvars kopējā mūsu produkcijas realizācijas skaitā. Tikai tad varēsim noteikt, kura no šīm kategorijām mums ir vissvarīgākā, lai, sadalot mūsu fiksēto un ierobežoto mārketinga budžetu, ņemtu vērā iegūtos datus. Ja mēs saņemam tikai noteiktu daļu no kopējiem mārketinga dolāriem, mums precīzi jāzina, kurai kategorijai vajadzētu iegūt lielāko daļu no pīrāga. Tāpēc, kad mums ir nepieciešams redzēt atsevišķu “gabalu” procentuālo daļu attiecībā pret visu, mēs izmantojam sektoru diagrammu.

Šeit nav vairāk vispārīgu skaitļu; Tā vietā mēs redzam katra veida mūsu klientu īpatsvaru attiecībā pret citām kategorijām. Pieņemot, ka visi klienti vienlīdz aktīvi pērk mūsu programmatūru, tad, piešķirot mārketinga budžetu, mums būs jāpiešķir viņiem atbilstošs procents no kopējiem līdzekļiem. Tas palīdzēs pareizās proporcijās sadalīt naudu starp visu veidu klientiem.

Tomēr viena problēma, kas raksturīga diagrammām, ir tāda, ka, tā kā tajās tiek rādīti tikai daudzumi, ir viegli aizmirst par citām svarīgām atšķirībām, kas var pastāvēt starp novērtētajiem objektiem un salīdzināmajiem objektiem. Citiem vārdiem sakot, lai gan kvantitatīvā salīdzinājumā uzrādītie skaitļi ir precīzi, tie tomēr var mūs novest pie nepareiza secinājuma. Piemēram, ja iepriekš redzamā sektoru diagramma būtu vienīgais mūsu klientu skaita mērs, tad teorētiski mums būtu tikai viena izvēle - pieņemt, ka 75% no mārketinga budžeta ir jāatvēl grāmatvežu klientiem, jo ​​tie veido 75 % no visiem mūsu programmu reģistrētajiem lietotājiem. Taču ļoti iespējams, ka tas neatbilstu reālajam stāvoklim mūsu uzņēmuma pārdošanas sfērā.

Great Battle sektoru diagramma

Sektoru diagrammas izceļ vēl vienu sarežģījumu: tās ir karadarbības pamatā.
Datu zinātnes profesionāļu vidū ir bijis ilgstošs karš, jo viņi nerimstoši apspriež sektoru diagrammu kā datu prezentēšanas rīku efektivitāti. Vienā barikāžu pusē ir cilvēki, kuri šīs diagrammas uzskata par ļoti ērtu rīku, argumentējot vispirms ar to, ka tās ir viegli sastādīt (ar atbilstošu programmatūru): tās izskatās pievilcīgas un viegli lasāmas. Citi pret tiem iebilst, atsaucoties uz faktu, ka cilvēka acis sliktāk pamana proporcionālās atšķirības sektoru izmēros nekā horizontālo garumu vai vertikālo kolonnu augstumā (kas ir absolūti taisnība). Pamatojoties uz to, viņi secina, ka sektoru diagrammas nevajadzētu izmantot vispār.
Datu zinātnes profesionāļu vidū ir bijis ilgstošs karš, jo viņi nerimstoši apspriež sektoru diagrammu kā datu prezentēšanas rīku efektivitāti. Vienā barikāžu pusē ir cilvēki, kuri šīs diagrammas uzskata par ļoti ērtu rīku, argumentējot vispirms ar to, ka tās ir viegli sastādīt (ar atbilstošu programmatūru): tās izskatās pievilcīgas un viegli lasāmas. Citi pret tiem iebilst, atsaucoties uz faktu, ka cilvēka acis sliktāk pamana proporcionālās atšķirības sektoru izmēros nekā horizontālo garumu vai vertikālo kolonnu augstumā (kas ir absolūti taisnība). Pamatojoties uz to, viņi secina, ka sektoru diagrammas nevajadzētu izmantot vispār. Bet, ja atšķirība starp sektoriem (vai skursteņiem) ir būtiski svarīga un attēlā praktiski nav redzama, labāk ir atgriezties pie cita datu attēlojuma, piemēram, pie tabulas.

Tagad iedomāsimies, ka, analizējot uzņēmuma pārdošanas informāciju, mēs nonākam pie mūsu klientu pasūtījumu izpētes. Tajos norādītas summas, ko viņi samaksājuši, norādot klientu vārdus - nevis tos, kuriem reģistrēta pie mums iegādātā programmatūra, bet gan tās tiešos pircējus. Izmantojot cita veida diagrammu (nevis sektoru diagrammu, jo šajā gadījumā mūs interesē absolūtie skaitļi, nevis procenti), mēs redzam, ka pēdējā gada laikā grāmatveži patērētāji mūsu produktiem iztērēja 100 tūkstošus ASV dolāru, savukārt pārdošanas darbinieki tikai 5 tūkstoš dolāru

Mēs redzam, ka attēls ir pilnībā mainījies. Lai gan grāmatveži veido trešo daļu no uzņēmuma reģistrētajiem klientiem, viņi iegādājās nedaudz vairāk mūsu produktu nekā profesionāļi. Un tas neskatoties uz to, ka tehnisko speciālistu grupa ir ļoti maza, tikai vadītāju grupa ir mazāka par to! Tas jau ir interesanti - kas to būtu domājis, ka inženieri tik aktīvi pērk grāmatvedības programmas! Lai iegūtu vēl skaidrāku priekšstatu, izveidosim vēl vienu diagrammu, šoreiz ņemot vērā katra veida klientu skaitu un summu, ko viņi tērē mūsu produktiem. Diezgan vienkāršu matemātisku aprēķinu rezultātā (kopējās izmaksas dalām ar katras kategorijas klientu skaitu) iegūstam šādu ainu: viens vadītājs mūsu programmām vidēji iztērē 5500 USD, viens inženieris tērē 5300 USD, bet viens grāmatvedis tikai 640 USD. .

Oho! Paskatieties: lai gan IT profesionāļi un vadītāji veido tikai pusi no mūsu kopējiem produktu pirkumiem, katras no šīm divām kategorijām individuālā pirktspēja ir gandrīz deviņas reizes lielāka nekā grāmatvežu pirktspēja. Bet visas iepriekšējās diagrammas neatspoguļoja šo vissvarīgāko faktu. Lai gan šajā diagrammā nav parādīts, kāpēc vērtība dažādiem klientu veidiem tik ļoti atšķiras, par to noteikti ir vērts padomāt. Vai varētu būt, ka tehniķi grāmatvežu vārdā iegādājas ievērojamu daļu programmatūras? Ja tā, tad viņiem ir patiešām milzīga pirktspēja. Kā jums patīk tas, ka tikai četri uzņēmuma augstākās vadības locekļi pērk vēl vairāk mūsu produktu? Tas sniedz mums principiāli jaunu ieskatu mūsu klientu lēmumu pieņemšanas procesā par pirkumiem. Šie dati skaidri parāda, ka mums ir jāpievērš lielāka uzmanība mūsu klientu grupu, piemēram, IT speciālistu un C-suite vadītāju, iepirkumu procesam.

Tam visam noteikti vajadzētu vismaz kaut kādu priekšstatu par mūsu pārdošanas problēmu avotiem. Tieši šo jautājumu mēs apsvērsim tālāk - “kur” struktūru. Bet vispirms atkārtosim to, ko mēs uzzinājām šajā nodaļā. Šeit redzamās grafikas — kvantitatīvie salīdzinājumi, sektoru diagrammas un joslu diagrammas — ir tikai dažas no daudzajām iespējām, kā grafiski attēlot “cik daudz”. Tāpat kā ar iepriekšējo struktūru, arī portretam, diagrammu veidošanai dažādos uzņēmumos un dažādu problēmu risināšanai būs nepieciešami dažādi šīs struktūras veidi. Tomēr, tāpat kā portretu gadījumā, tie būs tikai vienas tēmas varianti, tas ir, dažādi veidi, kā parādīt, cik daudz kāds vai kaut kas ir attēlots, izmantojot pirmo aplūkoto struktūru.

Kur ir mūsu pamatdarbība?

Pārvietošanās pa karti

Tātad, nupat analizētie skaitļi liecina, ka izpilddirektori un IT speciālisti ir mūsu klientu auditorijas kategorijas, kas veido nesamērīgu mūsu produktu pirkumu daļu. Tas ir interesants un diezgan negaidīts fakts, jo vienmēr esam pieņēmuši, ka lielāko daļu mūsu programmu iegādājas grāmatveži, jo viņi ir galvenie lietotāji. Tāpēc tas bija pārsteidzoši; mēs pat šaubījāmies, vai saprotam mūs interesējošā klienta uzņēmuma hierarhiju. Acīmredzot inženieriem tur ir daudz lielāka pirktspēja, nekā mēs domājām. Tas lika mums aizdomāties par šī uzņēmuma organizatorisko struktūru: kurš kuru vada un kam atskaitās.

Tāpēc tagad mēs saskaramies ar problēmu no kategorijas “Kur”, bet ne no atrašanās vietas viedokļa. Mūs neinteresē, kurā pilsētas daļā vai kurā pilsētā atrodas konkrētā vadītāja vai grāmatveža birojs. Tā drīzāk ir strukturāla problēma: mēs vēlamies zināt, kur, kurā lēmumu koka punktā atrodas tehniskie speciālisti, kas, kā izrādās, ir ļoti svarīga mūsu klientu auditorijas kategorija – salīdzinot ar grāmatvežiem, pārdevējiem. un uzņēmuma vadība. Tāpēc mums ir nepieciešama firmas biznesa struktūras karte – un, lai gan tā, protams, patiesībā nav ģeogrāfiska karte, mēs to izveidosim tā, it kā tā būtu viena.

Pēc tam, kad esam pamanījuši, cik daudz dažādu objektu un to sastāvdaļu ir, mēs redzam, kā tie atrodas viens pret otru. Mēs atzīmējam to atrašanās vietas, relatīvās orientācijas un attālumus, kas tos atdala. Lai sniegtu šāda veida informāciju citiem cilvēkiem, mēs izmantojam kartes. Šāda veida attēls atspoguļo objektu izvietojumu, to tuvumu vai attālumu, pārklāšanos, attālumu un virzienu. Un tas viss attiecas ne tikai uz ģeogrāfiju; pateicoties kartēm, pārsteidzoši skaidri atklājas telpiskās attiecības ne tikai starp fiziskiem objektiem, bet arī starp jebkādām idejām.

Pateicoties to daudzpusībai un mainīgumam, kartes ir viselastīgākās no sešām struktūrām; tas nozīmē, ka dažāda veida kartes var būt pilnīgi atšķirīgas viena no otras. Tomēr patiesībā tas tā nemaz nav; patiesībā tie gandrīz visi ir vienādi, it īpaši attiecībā uz telpiskajām attiecībām, kuras tās ilustrē. Sākot ar mūsu "ainavas" visievērojamākās iezīmes grafisku attēlojumu - vai tas būtu kalns, cilvēks vai ideja - un ar skaidri definētu koordinātu kopu, pēc tam pievienojiet arvien vairāk rekvizītu un detaļu, iekļaujiet papildu atbilstošos slāņus. informāciju, norādīt robežas un attālumus, kā arī ilustrēt attiecības un kopīgu iezīmju kopas nebūs grūti.

Turklāt kartes ir arī vispazīstamākās no sešām apspriestajām struktūrām. Tā kā ir tik daudz dažādu veidu – no organizācijas shēmām (kuras mūsdienās prot zīmēt katrs darbinieks) līdz vecajām labajām dārgumu meklēšanas kartēm (kuras visiem patīk skatīties), kartes ir visizplatītākais vizuālais attēls.

Kartes: vispārīgie noteikumi

  1. Visam ir sava ģeogrāfija. Kartes tiek izmantotas ne tikai dabas ainavu attēlošanai; jebko, kam ir daudz unikālu sastāvdaļu — pilsētas un upes, vai koncepcijas un idejas —, var attēlot kā karti. Vizuālā domātāja uzdevums šajā gadījumā ir uzdot sev jautājumu: "Ja šīs idejas (jēdzieni, elementi, komponenti utt.) būtu stāvokļi, kur būtu to robežas un kādi ceļi tos savienotu?"
  2. Ziemeļi ir prāta stāvoklis. Mēs esam pieraduši domāt par kartēm kā ziemeļu-dienvidu, austrumu-rietumu koordinātu sistēmu, uz kuras tiek uzzīmēti dažādi apgabali un objekti, ņemot vērā to atrašanās vietu telpā. Bet mēs varam kartēt gandrīz jebko, pamatojoties uz citiem pretēju jēdzienu pāriem: labs-slikts pret dārgu-lēti; augsts-zems pret uzvarētāju-zaudētāju utt. Būtībā vienīgās grūtības, zīmējot lielāko daļu karšu, ir pareizas koordinātu sistēmas noteikšana. Kad tas ir izdarīts, orientierus ievietot kartē vairs nav grūti.
  3. Pārsniedziet hierarhiju. Tradicionālās (hierarhiskās) "organizācijas diagrammas" ir lieliski instrumenti, lai grafiski attēlotu organizācijas formālās komandķēdes, skaidri parādot, kurš par ko ir atbildīgs. Bet, ja vēlaties noskaidrot, kur atrodas mazāk acīmredzamās, bet parasti spēcīgākās politiskās saiknes, labāk ir izmantot tādu rīku kā aplis "ietekmes karte", tas ir, diagramma, kas attēlota ar apļiem un bultiņām. Datu vākšana, lai to izveidotu, ir daudz grūtāka, taču pūles atmaksāsies labi, ja būs nepieciešams saprast, kas patiesībā notiek organizācijā.

Bet atgriezīsimies pie SAX. No Vizuālās domāšanas koda mēs zinām, ka problēmas "kur" risināšanai ir nepieciešama struktūra, piemēram, karte, un no SQVID modeļa mēs nosakām, ka mūsu zīmējumam jābūt vienkāršam, kvantitatīvam, pamatojoties uz redzējumu un individuālajām īpašībām un jāatspoguļo statuss. quo situācija. Tāpēc mums ir jāzīmē kaut kas starp konceptuālo modeli un dārgumu karti, kas skaidri atspoguļo mūs interesējošā uzņēmuma struktūru. Mēs arī zinām, ka, veidojot karti, jāsāk ar pamanāmāko “ainavas” īpašību uzzīmēšanu, kas šajā gadījumā ir ļoti liela grāmatvedības nodaļa - klienta uzņēmuma darbības pamats un pamats.

Un, lai gan esam attēlojuši vietu, kur strādā visi uzņēmuma grāmatveži, mēs arī zinām, ka mūsu jaunie mērķa klienti šeit neatrodas, tāpēc paplašināsim attēlu, iekļaujot arī citas uzņēmuma daļas.

Mēs arī zinām, ka visas šīs grupas tiek pārvaldītas kā federdoms, tāpēc ir lietderīgi mūsu kartei pievienot robežas, lai mēs varētu redzēt, kurš ar kuru ir saistīts un kuram nav kopīgas valodas ar citām organizācijas nodaļām un funkcijām.

Reālajā pasaulē robežvalstis savieno ceļi; to pašu var teikt par mūsu klientu. Aicināsim kādu no mūsu tirdzniecības pārstāvjiem – tādu, kurš ļoti labi pārzina klienta uzņēmuma realitāti – palīdzēt mums noteikt ceļus starp dažādām funkcijām un nodaļām.

Dīvaini! Starp pārdošanas nodaļu un grāmatvedības nodaļu nav absolūti nekādu “ceļu”. Tiešu saikņu trūkums starp tiem nozīmē, ka šiem biznesa komponentiem ir ļoti maza ietekme vienai uz otru, un tāpēc ir maz ticams, ka tie būtiski ietekmēs viens otra pirkuma lēmumus. Būtībā mūsu karte ir gatava. Tagad noteiksim, kur tieši uz tā ir norādīta “dārguma” atrašanās vieta.

Tātad tagad mums ir skaidrāka un pilnīgāka izpratne par klientu uzņēmuma nodaļu struktūru un funkcijām. Mums ir ļoti noderīgs kopains, taču, skatoties uz to, mēs saprotam, ka mums noteikti ir jāseko hierarhiskām attiecībām starp “domēniem”: kurš pieņem lēmumus un kurš kuru ietekmē. Acīmredzot uz tās pašas “ģeogrāfiskās ainavas” ir jāizveido vēl viena karte, tikai šoreiz jākoncentrējas uz jebkuras organizācijas reālo spēku – cilvēkiem. Mēs pievērsīsimies šim jautājumam pēc tiem pašiem principiem, tas ir, sākot ar redzamāko “ainavas” sastāvdaļu, šajā gadījumā Mārdžu, mūsu pētāmā uzņēmuma izpilddirektori.

Mums ir jākartē visi pārējie darbinieki attiecībā pret Mārdžu, kas nozīmē, ka mums ir vajadzīga koordinātu sistēma attiecībā pret viņu. Tikai tad mēs zināsim, kur izvietot nākamos svarīgākos organizatoriskās struktūras elementus - Mēriju (vada pārdošanas nodaļu) un Mildredu (pārvalda operācijas).

Turpinot, apskatīsim vidējā līmeņa vadību: Morganu, Tomu, Diku un Betu. Tie ir ļoti svarīgi uzņēmuma funkcionālo nodaļu vadītāji. Un pēc tam, nedaudz padomājot, mēs izdzēšam koordinātu līnijas - tās tikai sarežģī attēlu.

Tagad mēs kartējam vadošos darbiniekus. Lūk, kas ir pārsteidzoši: mēs jau esam attēlojuši gandrīz visu uzņēmumu, bet vēl neesam tikuši pie IT speciālistiem (un tā ir puse no mūsu klientiem).

Vēl viens līmenis, un viņi beidzot parādās - pašā “piramīdas” apakšā, vistālāk no Mārdžas un citiem uzņēmuma vadītājiem. Turklāt nav redzamas saiknes ar pārdevējiem. Jebkurā gadījumā karte ir gatava: pievienojiet nosaukumu, un mēs jau skatāmies uz klienta uzņēmuma organizatorisko shēmu, kurā katras galvenās klientu grupas atrodas uz hierarhiskām kāpnēm attiecībā pret otru.

Šāda veida organizatoriskās diagrammas ir labākais uzņēmuma kartes piemērs. Pietiek izveidot vienu šādu karti, lai saprastu, cik viegli ir skaidri attēlot telpiskās attiecības starp daudziem objektiem. Turklāt organizācijas diagrammas ir tādas kartes, kuras burtiski zinās ikviens, kas strādā uzņēmumā (tostarp, jo īpaši cilvēki, kuri sūdzas par savu māksliniecisko spēju trūkumu), un ikviens var tās uzzīmēt. Patiesībā, kad mums lūdz aprakstīt, kā darbojas mūsu organizācija, pirmais (un bieži vien vienīgais) attēls, kas nāk prātā, ir tradicionālā hierarhiskā organizācijas diagramma.

Mēs visi esam strādājuši ar organizāciju shēmām, mēs visi tās saprotam, un - neatkarīgi no tā, vai esam apmierināti ar savu pozīciju tajā - mums patīk redzēt sevi un pazīstamos cilvēkus tik nepārprotami, absolūti saprotami un skaidri pārstāvēti. struktūra. Organizatoriskās diagrammas sniedz mums pārliecības sajūtu par pasaules kārtības stabilitāti; Mēs uz viņiem liekam lielas cerības, jo esam pārliecināti, ka viņi precīzi atspoguļo to, kā cilvēki mūsu organizācijā ietekmē viens otru. Lai gan šī pārliecība ir pietiekami pamatota, lai organizācijas shēmas vienmēr būtu iecienīts uzņēmējdarbības reprezentācijas veids, tā var mūs novirzīt nepareizā virzienā. Patiesībā bieži vien vissvarīgākais organizācijas diagrammā ir tas, kas tajā netiek parādīts... un, lai to redzētu, ir jāskatās uz lietām savādāk.

To es domāju. Ja vēlreiz rūpīgi aplūkojam mūsu izveidoto organizatorisko shēmu, tajā pamanām anomāliju: mūsu rīcībā esošā informācija liecina, ka mūsu produkcijas galvenie pircēji ir uzņēmuma augstākā līmeņa vadītāji un tehniskie speciālisti, un tieši šīs grupas ir nošķirtas viena no otras. pēc lielākā attāluma organizācijā. Turklāt, kā mēs atceramies, mūsu pirmajā biznesa struktūras kartē netika atklāti tiešā veidā “ceļi”, kas tos varētu savienot.

Tas viss liecina, ka viena un tā paša klientu uzņēmuma ietvaros ir divas pilnīgi atšķirīgas mērķa grupas, kurām nepieciešama principiāli atšķirīga mārketinga pieeja. Acīmredzot šajā situācijā būtu pareizi mēģināt noskaidrot, kādas attiecības saista abas grupas. Tad, iespējams, mēs varam izstrādāt vienotu un līdz ar to lētāku mārketinga programmu, kas būs efektīva, strādājot ar abām galvenajām pircēju kategorijām. Skaidrs, ka tas ir ļoti grūts uzdevums, tomēr, ja izdosies atrast kopsaucēju starp vadītājiem un tehniķiem, šādas pūles neapšaubāmi būs tā vērtas.

Un tad mēs apstājāmies. Mēs nevarējām atbildēt uz šo jautājumu, kamēr viens no mūsu pārdošanas pārstāvjiem, kurš bija ļoti tuvu uzņēmumam, nepastāstīja par Džeisonu, tehniskā atbalsta brīnumbērnu. Šis jaunietis, kurš koledžu beidzis tikai pirms diviem gadiem (klienta uzņēmums bija viņa pirmā darba vieta), izrādījās īsts ģēnijs portatīvo datoru remontā un uzstādīšanā. Par viņu uzņēmumā klīst leģendas, un, tiklīdz kādam rodas problēmas ar datoru, pie viņa nekavējoties vēršas darbinieks. Džeisons bieži palīdzēja Mildredas operāciju vadītājam atrisināt problēmas un galu galā kļuva par viņas padomdevēju visos tehniskos jautājumos. Tātad viņš ir tilts starp vadību un tehniskajiem speciālistiem. Tas noteikti ir Džeisons. Izrādās, ka, pieņemot jebkādus ar datoru saistītus lēmumus, hierarhijas kāpņu lejasdaļā esošajam darbiniekam ir visspēcīgākā ietekme uz jebkuru organizācijas dalībnieku.

Lūk, tradicionālo organizāciju diagrammu vājās un stiprās puses: tā kā tās pārstāv “formālu” struktūru, tās neatspoguļo tādu aspektu kā neformālās attiecības starp cilvēkiem – patiesībā tās nosaka visu, kas notiek jebkurā organizācijā. Bet tajā pašā laikā jebkura pareizi sastādīta organizatoriskā shēma kalpo kā lielisks “skelets” reālu ietekmes sfēru iezīmēšanai.

Izmērs ir viena no tām vizuālajām norādēm, ko mūsu prāts saprot uzreiz, bez vilcināšanās. Tāpēc, ja mēs vēlamies pievienot papildu slāņus mūsu izveidotajai organizācijas shēmai, mums ir jāizmanto šis atribūts, tad mūsu zīmējums skaidri norādīs, cik liela ietekme ir Džeisonam savā uzņēmumā.

Tātad mēs atradām trūkstošo posmu - Džeisonu. Tā kā viņa viedoklī ieklausās visi par lēmumu pieņemšanu organizācijā atbildīgie cilvēki, viņš neapšaubāmi ļoti ietekmē lēmumus, kas saistīti ar datortehnikas un programmu iegādi. Neatkarīgi no tā, vai viņš pats nodarbojas ar aprīkojuma iegādi vai to dara kāds cits, ir acīmredzams, ka viņa viedokli šajā jautājumā ņem vērā visi: arī inženieri un grāmatveži, t.i., grupas, kas veido lauvas tiesu no kopējiem iepirkumiem, un uzņēmumu vadītāji, kuri lielāko daļu pirkumu veic individuāli. Tāpēc ļoti noderīgi būs noskaidrot, kas Džeisonu motivē, paužot savu viedokli (sliktu vai labu) par konkrēto datorprogrammu.

Tad atcerieties, ka grāmatveži cenšas panākt uzticamību, un šī programmatūras kvalitāte daļēji pārklājas ar drošību.

Sākumā atgriezīsimies pie iepriekš izveidotā portreta, kas atspoguļo to, ko katra konkrētā klientu kategorija mūsu klientu uzņēmumā cenšas sasniegt, izvēloties programmatūru, bet šoreiz mēģināsim norādīt uz savstarpējām attiecībām – iespējams, šādi mēs Es sapratīšu, kas tieši motivē viņu Džeisona izvēli. Sāksim no hierarhijas kāpņu augšdaļas un atcerēsimies, ka uzņēmuma vadība datorprogrammās augstāk par visu vērtē drošību.

Un Džeisons, kurš brīvi un pastāvīgi komunicē ar visiem organizācijas līmeņiem, saprot, ka labākajām datorprogrammām ir ne tikai jāatbilst viņa pamatprasībām (saderība ar citām sistēmām un jaunināšanas vienkāršība), bet arī piemīt īpašības, kas ir svarīgas uzņēmuma vadītājiem un grāmatveži. Un viņš labi apzinās viņu vajadzības, jo viņam ir jāuzklausa visas sūdzības, ja datorā rodas kļūme. Tas viss nozīmē, ka vienīgais cilvēks uzņēmumā, kurš zina, kādai jābūt iegādātajai programmatūrai un kuram ir iespēja ietekmēt lēmumu par pirkumu visā uzņēmumā, ir tā parastais darbinieks, kuru, iespējams, neesam iekļāvuši organizācijas shēmā.

Šeit mums palīdzēs Venna diagramma - kartes veids, ko izmanto, lai vizuāli attēlotu dažādu elementu, tostarp ideju, telpiskos krustpunktus. Venna diagrammas pieder pie plašākas kategorijas tā saukto. "koncepcijas kartes", kas nelīdzinās dārgumu kartēm vai organizācijas diagrammām. Bet to būtība ir viena: tas ir viens un tas pats veids, kā redzēt (kur), viņi izmanto vienu un to pašu koordinātu sistēmu (telpiskā: augša-apakšā, kreisais-pa labi, priekšplāns - fons), tie ir izveidoti, pamatojoties uz tiem pašiem principiem. (sāciet ar pamanāmāko raksturlielumu un pievienojiet citus, ņemot vērā to atrašanās vietu attiecībā pret pirmo) un atspoguļojiet to pašu - vairāku objektu relatīvo stāvokli telpā.

Tā kā Venna diagramma bija tik noderīga, lai noteiktu, ko Džeisons vēlas no programmatūras produkta, izmantosim līdzīgu, bet sarežģītāku un detalizētāku koncepciju karti, lai modelētu mūsu Super Account Manager jeb SAM programmatūras pakotnes galvenos komponentus. Šis zīmējums palīdzēs mums noteikt, kas šajā pakotnē ir jāmaina un jāuzlabo, lai tā atbilstu visiem Džeisona ideālas programmatūras kritērijiem: uzticamība, drošība un elastība.

Tāpat kā ar jebkuru problēmu, izmantojot vizualizāciju, mēs sāksim ar posmu “Skatīties”. Tātad, mums ir īss visu galveno SAM komponentu saraksts. Un, lai gan tas ir klasificēts grupās, pagaidām nav iespējams izsekot attiecībām starp tā sastāvdaļām.

Mēs jau zinām, ka labākā pieeja kartes izveidei ir vispirms uz papīra uzzīmēt nozīmīgāko raksturlielumu. Pēdējais mūsu saraksta vienums runā par “sistēmas sirdi”, kas izklausās ļoti daudzsološi. Tā kā šī ir sistēmas sirds, attēlosim “Mehānisms darbam ar klientiem” lapas centrā.

Ikviens zina, ka jebkura organisma sirds ir saistīta ar visiem tā “orgāniem”, tāpēc pievienosim attēlam sava saraksta kategoriju virsrakstus, novietojot tos ap sistēmas “sirdi”. Ir nepārprotami zināma paralēle starp “klienta dokumentāciju” un “darbinieku dokumentāciju”, tāpēc novietosim tos attēlā vienā līmenī; tas pats attiecas uz kategoriju “Pārskatu mehānisms” un “Bankas pakalpojumu mehānisms” nosaukumiem.

Tātad šis ir viens no veidiem, kā apskatīt mūsu programmas pamatkomponentus. Atzīstiet, ka zīmējums ir ļoti līdzīgs konceptuālai Venna diagrammai, tikai tajā ir pārāk daudz elementu un tie nepārklājas un nekrustojas viens ar otru. Tagad, kad mēs esam ievadījuši visas galvenās saraksta kategorijas attēlā, mēs varam grupēt apakškomponentus ap tām. To darot, mēs pamanām, kā sāk izsekot attiecības starp komponentiem, kas iepriekš bija pilnīgi neredzami.

Tagad, kad esam izvēlējušies veidu, kā pareizi apskatīt jūsu programmatūras pakotni, grafiski norādīsim jomas, kas jāuzlabo, lai atbilstu konkrētām klientu prasībām. Acīmredzot, lai paaugstinātu programmatūras pakotnes drošības līmeni, mums ir jāpastiprina to apgabalu aizsardzība, kurās tiek ievadīta un izieta lielākā daļa informācijas. Konkrēti, tie ir Banker komponenti, kas savienojas ar ārējām banku un citām sistēmām, un Report Writer komponenti, kas padod informāciju ar paroli aizsargātām vietnēm.

Tādā pašā veidā mēs varam skaidri norādīt, kuri sistēmas komponenti tiek modernizēti, lai palielinātu programmatūras pakotnes uzticamību - tie ir “Biznesa kalkulators” un “Klientu apkalpošanas mehānisms”.

Bet pats galvenais - vismaz Džeisonam - mēs tagad varam izmantot šo sistēmas karti, lai identificētu jomas, kurās nepieciešamas izmaiņas, lai tā kļūtu elastīgāka. Kā redzam, ir daudz vietu, kur dažādi komponenti mijiedarbojas savā starpā, un tieši šajos saskares punktos ir jāveic visnopietnākie un efektīvākie uzlabojumi.

Tātad, ko mēs saņēmām? Ja vēlamies uzlabot savu programmatūru, jāsāk ar jomām, kuras esam identificējuši. Sastādītās kartes ne tikai parāda, kur (“kur”) mums jākoncentrē mūsu pūles, bet arī skaidri parāda, cik sarežģīti ir integrēta sistēma, kuru mēs apsveram. Tik daudzveidīgu un daudzveidīgu izmaiņu ieviešana nozīmē, ka mums būs jāīsteno liela mēroga projekts, kas var prasīt vairākus mēnešus smaga darba. Nākamajā nodaļā par laika grafikiem mēs apspriedīsim, cik ilgi šāds projekts varētu aizņemt un kad katrs posms ir jāpabeidz.

Kad jums vajadzētu rīkoties?

Veiciet to soli pa solim

Tātad, mēs esam precīzi izdomājuši, kādas programmatūras izmaiņas ļaus mums palielināt tās pievilcību no mūsu galveno klientu viedokļa. Pat ja pieņemam, ka jau esam spējuši pārliecināt vadību, ka uzlabojumi palīdzēs palielināt pārdošanas apjomu (jāsaka, ka tas ir ļoti drosmīgs pieņēmums, taču par to runāsim vēlāk, apspriežot jautājumus “kāpēc?” / “ kāpēc?”), uzreiz rodas nākamais svarīgais jautājums: cik ilgā laikā projekts tiks pabeigts? Pāris nedēļas, dažus mēnešus, gadu vai vairāk? Acīmredzot tagad mums ir jāatrisina problēma "Kad", un vizuālās domāšanas kods iesaka šajā gadījumā izmantot tādu struktūru kā laika skala.

Pēc tam, kad mēs sapratām “kur”, pagāja kāds laiks, mēs redzējām, ka objekti ir mainījušies vai nu kvalitatīvi, kvantitatīvi vai atrašanās vietā telpā. Lai attēlotu šīs izmaiņas kādam citam, jums vajadzētu izmantot laika skalu, kas attēlo dažādus objektu stāvokļus dažādos laika punktos vai, citiem vārdiem sakot, to attiecības laika gaitā.

Laika skala: vispārīgie noteikumi

  1. Laiks ir vienvirziena iela. Lai gan diskusija par ceturto dimensiju un laika būtību noteikti būtu ļoti interesanta, tai nav nekāda sakara ar problēmu, kuru mēs tagad apsveram un ar ko parasti saskaramies biznesā. Jūs un es uzskatīsim laiku par sava veida taisnu līniju, kas vienmēr seko no vakardienas uz šodienu un tikai no kreisās uz labo pusi. Protams, laika ceļotāji, iespējams, neatzīs šo noteikumu, taču tas ir noderīgs un ērts standarts, kam mums no visas sirds jāpiekrīt.
  2. Laika grafiku atkārtošana veido dzīves ciklus. Ola un vista, nepārtraukti mainīgie mārketinga cikli, dienas, kas atkal un atkal salocās mēnešos un gados — laika grafiki atkārtojas diezgan bieži. Šajā gadījumā mēs tos saucam par dzīves cikliem un attēlojam tos grafiski vai nu bezgalīga apļa veidā, vai atgriešanās bultiņas veidā “uz sākumu”, kas novietota taisnes beigās. Bet jums un man nav svarīgi, vai laika skala atkārtojas vai nē, mēs to veidojam tāpat: ja nav iespējams noteikt “sākumpunktu”, mēs vienkārši izvēlamies kādu svarīgu atskaites punktu jebkurā cikla posmā un sāciet no turienes - tāpat tas noteikti atkārtosies.
  3. Priekšroka tiek dota lineārai laika skalai, nevis apļveida. Gan aplis, gan lineāls būtībā ir taisna līnija, bet pirmajā gadījumā tā ir izliekta tā, ka tās sākums sastopas ar beigām. Apļveida laika skala parasti precīzāk atspoguļo periodiskus dzīves ciklus, bet, risinot biznesa problēmas, gandrīz visos gadījumos piemērotāka ir taisna līnija: to ir vieglāk attēlot (īpaši, ja skalas atskaites punktus pavada liels teksts), tā ir ātrāk lasāms un labāk paliek atmiņā. Apļveida laika skalas un kalendāri (piemēram, seno acteku vai mūsdienu astrologu) ir lieliski piemēroti, ja jūsu galvenais mērķis ir izcelt konkrēta cikla atkārtošanos. Bet pat šajos gadījumos ir ieteicams izveidot citu versiju ar taisnu līniju, kurā tiks parādīta papildu informācija.

Lai izveidotu SAX projekta laika grafiku, jāsāk ar koordinātu sistēmu. Tā kā jebkura laika skala atspoguļo lietu attiecības laikā, tas nebūs grūti: mēs sākam no pašreizējā brīža un virzāmies uz labo pusi, attēlojot laika ritējumu skalā. Pēc tam kā sākumpunktu informācijas pievienošanai izvēlamies skalas sākumu vai beigas. Tā kā SAX ir izstrādājis programmatūru jau ilgu laiku, mēs precīzi zinām, kur process sākas, tāpēc mēs sāksim savu laika grafiku sākumā, t.i., ar atklāšanu.

Uzņēmumā SAX visi projekti sākas ar skaidru vispārējās risināmās problēmas definīciju. Mēs to saucam par “atklāšanas” fāzi, un, jāatzīst, mēs esam diezgan tālu pa šo ceļu. Mēs jau precīzi zinām, ar kādu uzdevumu mēs saskaramies – mēģināt pārliecināties, ka mūsu piedāvātā datorprogrammu pakete ir Džeisona apstiprināta.

Tagad mēs sākam izstrādāt iespējamos risinājumus. Mēs šo procedūru saucam par "konceptuālo plānošanu"; Šajā posmā mēs nosakām nākotnes produkta specifiskās īpašības.

Pēc plāna sastādīšanas mums tas ir jāīsteno. Tagad nāk faktiskais izstrādes posms: mēs rakstām kodu atsevišķām programmas daļām un paketei kopumā.

Tātad, pieteikums ir uzrakstīts, tagad tas ir jāpārbauda... un vairākas reizes. Tātad nākamais posms neapšaubāmi ir testēšana: programmas kļūdām, alfa testēšana jūsu uzņēmumā, beta testēšana nelielā klientu grupā un visbeidzot lietojumprogrammas pieņemamības pārbaude lielai lietotāju grupai.

Pabeidzot testēšanu un izlabojot visas testēšanas laikā konstatētās programmatūras kļūdas, mēs pārietam uz nākamo posmu - uzlabotā produkta pārdošanu. Šo pēdējo posmu sauc par "izvietošanu" – mēs iesaiņojam programmu un piegādājam to klientiem. Tajā pašā posmā pieteikums tiek nodots arī uzņēmumam, kas nodrošina tehnisko atbalstu. Tagad mēs varam atgriezties pie procesa sākuma un sākt izstrādāt nākamo programmatūras pakotnes versiju.

Šis ir mūsu programmatūras izstrādes laika grafiks. Tas ir vienkāršs, kvantitatīvs, uz sniegumu orientēts, uz indivīdu balstīts mūsu problēmas status quo attēlojums. Tas ir, tieši šādu zīmējumu ieteicams izveidot, izmantojot SQVID modeli, ja mēs vēlāk plānojam nodot savu ideju jaunai auditorijai, kurai būs skaidri jādefinē vispārīgie posmi. Tas ir lielisks sākumpunkts, taču, ja plāns jāīsteno, zīmējumā jāiekļauj daudz vairāk informācijas. Tāpēc mums par pamatu jāņem vienkāršs vispārīgais skatījums, bet tas jāpārzīmē, šoreiz koncentrējoties uz tādām īpašībām kā detaļa un daudzums. Mēs iegūsim to pašu laika grafiku, bet apkoposim citam mērķim.

Pirmkārt, iepriekšējā mērogā mums trūka konkrēta laika attēla. Tas laikus norādīja posmu secību, taču nebija skaidrs, cik ilgi katrs no tiem ilgs. Tāpēc pirmā lieta, kas mums jādara, ir mainīt bultu garumu, lai tās atspoguļotu posmu relatīvo ilgumu. Un mēs jau labi zinām, cik daudz laika tās aizņem, jo ​​šī nav pirmā reize, kad izstrādājam programmas.

Balstoties uz iepriekšējo projektu pieredzi, varam diezgan precīzi novērtēt katra posma ilgumu nedēļās un mēnešos. Tāpēc zīmējumā varat iekļaut kalendāru.

Projektā strādās daudz cilvēku, tāpēc ir lietderīgi izveidot projekta komandu sarakstu un novietot to skalas malā, lai pēc tam varētu norādīt, ko katra grupa darīs noteiktā posmā.

Tātad, mums ir divas koordinātu sistēmas - būtībā tādas pašas kā diagrammu un karšu sastādīšanas laikā, taču šoreiz mums ir arī divas dažādas informācijas kopas, kas tiek pasniegtas, tā sakot, vienā "spēles laukā": "kurš" (mūsu komandas) un "kad" (mūsu laika skala). Ja ir izveidoti divi atskaites ietvari, mēs varam sākt zīmēt to, kas, sākot ar projekta galvenajiem atskaites punktiem, kas iezīmē viena posma beigas un otras sākumu.

Kā mēs zinām, ka esam sasnieguši konkrētu pagrieziena punktu? Galu galā tie nav fiziski objekti, bet tikai iepriekš noteikti laika mirkļi. Lai saprastu, ka nākamais posms ir iziets, ir jāizvērtē un jāizmēra noteiktā laika posmā paveiktais. Ja runājam par projektiem, šādam rezultātam ir pilnīgi materiāla izpausme dokumenta formā. Piemēram, kad biznesa komanda ir pabeigusi “biznesa lietu”, projektēšanas komanda ir pabeigusi “lietotāju izpēti” un pārdošanas un mārketinga komandas ir pabeigušas “tirgus izpēti”, “problēmas definīcijas” pagrieziena punkts ir sasniegts un varam sākt izstrādāt konceptuālo plānu.

Taču, lai cik vērtīgs būtu dokumentu saturs, tie visi ir vienkārši tajos ieguldītā smaga darba gala rezultāts. Protams, plānošanai ir svarīgi redzēt, kad katrs dokuments ir jāapmaksā, taču mums ir arī jāzina, kas nepieciešams, lai tos izveidotu. Un tad ts “Notiekošais darbs” — uzdevumu saraksts, kas palīdz visām projekta komandām sasniegt noteiktu pavērsienu. Pašreizējā darba uzzīmēšana ir pēdējais solis detalizētāka laika grafika izveidē. Tagad mēs varam diezgan precīzi aplēst, cik ilgi šī projekta īstenošana prasīs.

Tātad mums ir deviņi mēneši, lai izstrādātu jaunu programmatūru. Tas nozīmē, ka esošās lietojumprogrammas atjaunināšana prasīs ļoti ievērojamus laika ieguldījumus. Un, ja ņem vērā, ka projekta dalībnieku algu izmaksa izmaksās vismaz miljonu dolāru mēnesī, tad pēc vienkāršiem matemātiskiem aprēķiniem izrādās, ka mūsu finansiālie izdevumi tā īstenošanai sastādīs vismaz 9 miljonus dolāru. Šādam uzņēmumam tā ir diezgan ievērojama summa, tādēļ, pirms Vēršoties pie vadības ar priekšlikumu šādam projektam, ir vērts šīs izmaksas salīdzināt ar līdzekļiem, kas iepriekš iztērēti līdzīgos projektos.

Lai to izdarītu, jums vajadzētu izmantot pirmo kombinēto struktūru — “laikrindu diagrammu”. Mēs to vēl neesam redzējuši, taču tas jums nešķitīs pilnīgi svešs, jo tas ir nekas vairāk kā diagrammas Cik daudz un laika skalas kombinācija Kad — divas struktūras, kuras mēs jau esam apskatījuši. Šī struktūra atspoguļo daudzumu, kas laika gaitā mainās. Abu tajā iekļauto struktūru koordinātu sistēmas tiek apvienotas kopā, un iegūtā koordinātu sistēma attēlo cenu, likmju, temperatūru kāpumu un kritumu – kopumā visu, ko var novērtēt un izmērīt dažādos laika punktos.

Laika rindas grafiks ļaus salīdzināt mūs interesējošā programmatūras izstrādes cikla kopējās izmaksas ar līdzīgu projektu izmaksām pagātnē. Ja mēs vērsīsimies pie vadības un prasīsim 9 miljonus ASV dolāru, lai finansētu mūsu projektu, mēs labāk zinām iepriekš, vai izmaksas būs lielākas vai mazākas par tām, kas uzņēmumam ir radušās iepriekš. Pēdējā gadījumā nepieciešamos līdzekļus iegūt būs salīdzinoši vienkārši, un, ja būs nepieciešams vairāk līdzekļu, tad vajadzētu rūpīgāk gatavoties un jau iepriekš pārdomāt papildu argumentus sava projekta aizstāvībai.

Tāpat kā jebkurā citā laika skalā, mēs norādām laiku uz horizontālās ass un daudzumu uz vertikālās ass. Iepriekšējo gadu aplikācijas izstrādes izmaksas sākam atzīmēt, iegūstot šos datus no iepriekšējo projektu vadības dokumentācijas. Pirmo SAM versiju SAX laida tirgū 1996. gadā, uzreiz pēc uzņēmuma izveides. Nu loģiski būtu ar to sākt. Pirmajā gadā SAM izstrādes izmaksas bija mazākas par 500 tūkstošiem dolāru – desmit cilvēku komanda pie projekta strādāja bez atvaļinājumiem un praktiski bez brīvdienām gandrīz gadu. Otrā versija, kas tirgū ienāca divus gadus pēc pirmās, maksāja jau 2 miljonus dolāru, kas tika skaidrots pavisam vienkārši: projekta komanda bija izaugusi līdz četrdesmit cilvēkiem, un daudzi darbinieki saņēma ļoti lielas algas. 2000. gadā projekta budžets jau bija 6 miljoni ASV dolāru, taču tā bija trešā SAM versija, kas padarīja SAX par nozares līderi.

Pēc tam uzņēmumam bija grūti laiki. 2001. gada beigās tirgus piedzīvoja ekonomikas lejupslīdi, un SAX nācās ievērojami samazināt darbinieku skaitu, lai noturētos virs ūdens. Tam bija grūti turpināt laist tirgū jaunas SAM versijas, taču tā izmaksas samazinājās, jo projekta komandas kļuva mazākas un uzņēmums kļuva mazāk ambiciozs.

Pēc tam no versijas uz versiju mūsu izmaksas pakāpeniski pieauga. 2006. gadā SAM 6 uzņēmumam izmaksāja 6 miljonus USD, kas atbilst iepriekšējam augstākajam līmenim 2000. gadā. Tātad, ņemot vērā tik spēcīgu tendenci, kas sākās 2002. gadā, mēs varam ar lielu pārliecību teikt, ka izmaksas 9 miljonu ASV dolāru apmērā būs diezgan dabiskas.

Bet tas vēl nav viss. Esam noteikuši, ka mums ir pilnīgs pamats prasīt uzņēmuma vadībai 9 miljonus dolāru par projektu, kā spēcīgu argumentu uzrādot sastādīto laikrindu grafiku, taču varam būt droši, ka vadība vēlēsies redzēt kaut ko tādu, ko mēs vēl neesam redzējuši. mēs paši: kā šīs izmaksas atbilst uzņēmuma kopējiem ieņēmumiem.

Lai to saprastu, mums ir jāizveido cita laikrindas diagramma. Mēs izmantosim to pašu horizontālo laika skalu, taču šoreiz uz vertikālās ass rādīsim SAX kopējās atdeves datus par dažādiem gadiem. Tas nozīmē, ka augstākais rādītājs uz ass vairs nebūs 10 miljoni USD (pašreizējās maksimālās projekta izmaksas), bet 40 miljoni USD, t.i., uzņēmuma augstākie gada kopējie ienākumi visos pastāvēšanas gados. Mēs atsāksim no 1996. gada, kad šis skaitlis bija aptuveni 1 miljons USD, bet tikai četrus gadus vēlāk tas pieauga līdz 21 miljonam USD.

Un šeit atkal jāatceras, ka 2001. gadā tirgū bija grūti laiki: nākamo divu gadu laikā uzņēmuma ieņēmumi samazinājās par vairāk nekā pusi, un arī pēc tirgus atdzimšanas tie turpināja, lai arī nedaudz, sarukt.

Taču pēc 2004. gada beidzot pienāca triumfa stunda: tikai divu gadu laikā mūsu ienākumi “palielinājās” līdz 30 miljoniem dolāru, un tad... iestājās klusums. Lēna pārdošana, zemi ienākumi. Tas mūs ved atpakaļ uz problēmas sākumu, t.i., struktūru Kas/Kas.

Ja aplūkosim divus grafikus, ko sastādījām atsevišķi, tie mums pateiks divas svarīgas lietas: 1) lietojumprogrammu izstrādes izmaksas pieaug pilnīgi dabiskā tempā; 2) mūsu ienākumi (lai gan tie ir diezgan lieli) ir pārstājuši augt. Bet, kad mēs apkopojam šos grafikus, nekavējoties rodas jaunas domas un jautājumi. Pirmkārt, lai apvienotu abus grafikus, mums ir jāķeras pie viltīga manevra: tā kā vertikālās asis bija atšķirīgas, mēs it kā “izlīdzinām” izmaksu grafiku, lai vienā līmenī novietotu atbilstošos rādītājus no otra grafika.

Tagad mēs varam salīdzināt ābolus ar āboliem un redzēt, kā uzņēmuma programmu izstrādes izmaksas ir mainījušās salīdzinājumā ar tā ieņēmumiem iepriekšējos gados.

Un tagad mēs dzirdam, ko vadība, visticamāk, sacīs, kad tiks lūgts tērēt 9 miljonus ASV dolāru jaunam projektam: ja pirms četriem gadiem izmaksu pieaugums par 30 procentiem izraisīja ieņēmumu pieaugumu par 300 procentiem, tad vēl viens Kopš izmaksu pieauguma divas reizes. gadiem, kas sakrita ar gausas pārdošanas periodu, vai varam sagaidīt, ka vēl par 30 procentiem izmaksu pieaugums nāks par labu uzņēmumam?

Un mēs saprotam, ka pirms došanās uz iestādēm ir jāatbild uz šo jautājumu – ko mēs darīsim nākamajā nodaļā.

Kā mēs varam uzlabot savu biznesu?

Kā mums vajadzētu rīkoties?

Tātad, mums ir vēl viena problēma: kā pārliecināt uzņēmuma vadību (un vispirms sevi), ka 9 miljonu dolāru tērēšana programmatūras uzlabojumiem ir pareizais ceļš uz ieņēmumu pieaugumu? Jāatzīst, ka mūsu pāreja no jauna klienta uzņēmuma darbinieka, kurš atrodas sava uzņēmuma organizatoriskās shēmas pašā apakšā, uz 9 miljonu dolāru iztērēšanu ir milzīgs lēciens, vai ne?

Ja jūs formulējat situāciju šādi, tas ir skaidrs. Lai gan tas var nebūt ļoti labs formulējums. Ziniet, neformulēsim to vispār, bet drīzāk skaidri parādīsim, kā mēs nonācām pie šāda secinājuma. Objektu savstarpējā mijiedarbība laika gaitā - to daudzuma, kvalitātes vai atrašanās vietas maiņa, tagad tas skaidri ietekmē citus objektus - izraisa cēloņsakarības rašanos. Tagad mēs redzam, kā viss darbojas. Lai vizualizētu šos savienojumus, Vizuālās domāšanas kods mums iesaka izveidot blokshēmu.

Vienkārši neveidosim sarežģītu un detalizētu diagrammu, piemēram, tādu, kas mums būtu nepieciešama, lai vizuāli saistītu Džeisona vēlmes uzlabot mūsu datora lietojumprogrammu ar nepieciešamību pilnībā mainīt tās pamatā esošo platformu. Iesaku vingrināties ar vienkāršāku, bet ne mazāk noderīgu blokshēmu: iedomāsimies, kā mūsu uzņēmuma vadītāji pieņemtu nopietno finansiālo lēmumu, par kuru tagad tiek runāts.

Struktūru tabulā redzams, ka blokshēmas atskaites sistēma ietver darbību un reakciju uz to un ka sākumpunktam vienmēr ir jābūt sākotnējai darbībai. Tāpēc sāksim ar diviem jautājumiem, ko vadītājs mums noteikti uzdos, kad vēršamies pie viņa ar lūgumu: "Vai jūs skaidri definējāt problēmu?" un "Vai esat izstrādājis iespējamos veidus, kā to atrisināt?"

Labi zinot, ka, ja uz abiem jautājumiem atbildēsim nē, mums uzreiz parādīs durvis, mēs, protams, gatavosimies sarunai un, jautāti, izstāstīsim sīkāk gan problēmas būtību, gan savas domas par to. iespējamais risinājums.

Tālāk ir sniegta diskusija par jūsu piedāvātajiem risinājumiem: vai tie ir tehniski iespējami? Ja nē, varat par tiem aizmirst. Ja jā, cik tie ir finansiāli iespējami? Atkal, ja tas nav praktiski, dodieties uz savu darba vietu; bet, ja tā, tad ir pienācis laiks tam "lakmusa papīriņam" - brīdim, kad vadība novērtē jūsu priekšlikumus intuitīvā līmenī. Mūsu menedžeris ir diezgan ilgu laiku strādājis programmatūras biznesā, un viņš no pieredzes labi zina, kas var darboties un kas, iespējams, neizdosies. Tieši šajā posmā viņš vispirms sev jautās: "Vai šāds priekšlikums atrisinās šo problēmu?" - un tikai pēc tam viņš sāks pa īstam domāt par tavu ideju.

Ja jūsu intuīcija stāsta vadītājam, ka jūsu idejai ir vismaz trīs ceturtdaļas iespēja gūt panākumus, viņš dos iespēju un jūs varat sākt īstenot projektu.

Tāpēc tagad mēs zinām, ko sagaidīt, kad ieejam sēžu zālē, lai iepazīstinātu vadību ar jaunu projekta ideju. Pirmkārt, mums ir vajadzīga skaidri definēta problēma un iespējamie risinājumi. Tagad ilustrēsim savu izpratni par sākotnējo problēmu, izmantojot šī procesa blokshēmu. Taču brīdinu, šoreiz viss būs daudz grūtāk. Pirmās grūtības mūs sagaida jau starta punktā - gausa tirdzniecība.

Uzreiz varam nosaukt vismaz trīs gausās pārdošanas iemeslus. Iespējams, ka mūsu klienti svārstās un nepalielinās (taču tā nav taisnība; mēs zinām, ka mūs interesējošais uzņēmums pēdējos divus gadus ir pieaudzis par divdesmit vai vairāk procentiem gadā). Vai varbūt viņiem vairs nav vajadzīga mūsu programmatūra? (Tā arī nav taisnība; mūsu datora lietojumprogramma ir vispilnīgākā un visaptverošākā tirgū, un tā turpināsies vēl vismaz gadu, līdz mūsu konkurenti piedāvās līdzīgu funkciju un pakalpojumu klāstu.) Tāpēc visticamākais iemesls ir tas, ka mūsu klienti nav pārāk apmierināti ar mūsu produktu.

Pēc tam mēs varam izvirzīt vēl vismaz divus iespējamos iemeslus, kāpēc mūsu produkts vairs neapmierina patērētājus: vai nu viņiem vairs nepatīk mūsu lietojumprogramma, vai arī mēs vēršamies pie nepareizajiem klientiem. Abi var būt patiesi. Interesanti, ka, lai atrisinātu abas problēmas, mums sākotnēji būs jādara viens un tas pats: labāk jāsaprot, kas ir mūsu klienti un ko viņi vēlas.

Kā jūs atceraties, sen mēs jau sastādījām mūsu klienta portretu. Tāpēc tagad mēs noteikti zinām, kurš no viņiem mums ir vissvarīgākais (inženieri, jo īpaši Džeisons, uzņēmumu vadītāji un, mazākā mērā, paši grāmatveži). Turklāt mēs jau esam definējuši, ko katra no šīm kategorijām sagaida no labas programmatūras – elastību, drošību un uzticamību. Tas viss noved pie iespējamā problēmas risinājuma: ja uzlabojam kaut vienu no uzskaitītajām programmas īpašībām – elastība ir vislabākā, jo tieši to vēlas ietekmīgākais klients Džeisons – varam palielināt pārdošanas apjomus.

Tātad mūsu “pārdošanas prezentācijas” vadībai pirmais posms ir beidzies. Mēs ļoti skaidri definējām problēmu un izstrādājām tās iespējamo risinājumu. Vienīgā problēma ir tāda, ka mūsu piedāvātā risinājuma ieviešana maksās 9 miljonus ASV dolāru. Tagad mums jāpārliecina vadība, ka spēle ir sveces vērta.

Vai ir vērts kaut ko darīt?

Kāpēc tērēt naudu?

Tātad, esam pārliecināti, ka labākais veids, kā palielināt mūsu uzņēmuma pārdošanas apjomu, ir pilnībā mainīt mūsu programmatūras platformu, izmaksājot 9 miljonus ASV dolāru. Tikai šī modifikācija ļaus mums ieviest izmaiņas datora lietojumprogrammā, kuras esam atklājuši Mūsu svarīgākie un ietekmīgiem klientiem tas visvairāk vajadzīgs. Tomēr fakts paliek fakts, ka mēs būtu varējuši ieguldīt daudz mazāk, ieviešot mazāk būtiskus uzlabojumus esošajā platformā. Un, ņemot vērā, ka mūsu vadība priekšplānā izvirza galvenos uzņēmuma darbības ekonomiskos rādītājus, ir diezgan iespējams, ka viņi pieņems atbilstošu lēmumu.

Lai pārliecinātos, ka ir vērts ieguldīt dārgākā risinājumā (un lai pārliecinātu vadītājus par to), mēs apskatīsim mūsu nozari kopumā: kas ir mūsu konkurenti, kādas ir viņu izaugsmes perspektīvas, patērētāju auditorijas un pārdošanas tendences. mainās, cik lielā mērā tehnoloģiju platformas modifikācijas ietekmē konkurējošo uzņēmumu ieņēmumus. Tikai analizējot šo informāciju kopumā, mēs iegūsim vispārēju pārliecinošu ainu. Bet kā mēs to visu varam redzēt kopā – un vispār, vai ir iespējams vienlaicīgi ievietot tik daudz informācijas grafikā un darīt to tā, lai tas būtu jēgpilns un satur visu mums nepieciešamo informāciju?

Saskaņā ar vizuālās domāšanas kodu mainīgā grafika koordinātu sistēma pēc definīcijas sastāv no trim vai vairākiem mainīgajiem. Šajā gadījumā mums ir pieci vai seši nozīmīgi mainīgie, tāpēc redzēsim, kas notiks, ja tos apvienosim vienā attēlā. Mēs izveidosim detalizētu, kvantitatīvu, uz redzējumu balstītu, salīdzinošu, status quo un izmaiņu diagrammu – īstu logu slēgtajā telpā, kas mums joprojām ir mūsu nozare. Ja mēs spēsim nedaudz atvērt šo logu, mums būs ļoti pārliecinošs arguments, kas ļaus mums paskaidrot vadībai, kāpēc mums tagad ir jātaisa lieli izdevumi.

Tikai pēc tam, kad redzējām “kas”, “ko”, “cik”, “kur”, “kad” un “kā”, mēs sākām saprast notiekošā loģiku. Un jo ilgāk mēs novērojām objektu mijiedarbību, jo vairāk uzmanības šajās attiecībās pievērsām cēloņiem un sekām, jo ​​skaidrāk mums kļuva “kāpēc” viss sanāca tā un ne savādāk. Lai iepazīstinātu ar saviem atklājumiem citiem cilvēkiem un kopīgi izlemtu, kādā veidā tikt pie vēlamā rezultāta, mēs izveidosim grafiku ar mainīgajiem.

“Kāpēc” mēs redzam tikai pēc tam, kad citi uztveres veidi ir izveidojuši savu priekšstatu mūsu iztēlē. Uzzīmējot ar mainīgajiem, notiek tas pats, tikai šoreiz šīs metodes apvienojam uz papīra lapas. Mēs sāksim ar "kas"/"kas", izskatīsim "cik daudz", pārejam uz "kur" un pēc tam pievienosim "kad". Tā kā līdzīgus skaitļus jau esam zīmējuši iepriekšējās nodaļās, tad šāda grafika izveidošanu varētu uzskatīt par visa teiktā vispārinājumu, ja ne divas ļoti nopietnas atšķirības. Pirmkārt, mēs ieviesīsim visu, ko zinām vienā lielā zīmējumā, nevis zīmēsim vairākus atsevišķus attēlus; otrkārt, sāksim ar konkurentu, nevis klientu portretu.

Grafiki ar mainīgiem parametriem: vispārīgie būvniecības noteikumi

  1. Mainīgos grafikus nav grūti izveidot, taču tie prasa pacietību, praksi un galvenokārt skaidru mērķi. No sešiem pamata attēliem un simtiem grafisko attēlu rūpīgi izstrādāts un skaidrs mainīgo grafiks ir visspēcīgākais un noderīgākais gandrīz jebkura veida lēmumu pieņemšanā. (Par iemesliem mēs runāsim vēlāk.) Un tomēr es mūsu biznesa grāmatās neesmu atradis nevienu vienkāršu un saprotamu skaidrojumu, kā to sastādīt. Mans padoms ir sākt ar vienkāršu grafiku ar x un y asīm, izmantojot jebkurus divus mēroga mainīgos, kuriem jums ir pietiekami daudz datu un divas koordinātu asis. Atcerieties, ka, ja laika gaitā saprotat, ka šis salīdzinājums nesniedz jums nepieciešamo informāciju, šos mainīgos vienmēr var mainīt. Uzzīmējiet jebkuru kvantitatīvo mainīgo, par kuru jums ir dati, izmantojot atbilstoša izmēra apļus. Sāciet ar vienu indikatoru, pēc tam pievienojiet citu apļu kopu, kas atspoguļo to pašu datu kopu par kvantitatīvo mainīgo, bet citā brīdī. Tas ir viss, kas jums nepieciešams, lai izveidotu mainīgo grafiku, kas vai nu parādīs kopainu, vai būs lielisks sākumpunkts jaunu mainīgo ieviešanai.
  2. Vislabāk ir vārīt vidēja biezuma zupu. Izveidojot mainīgo grafiku, mēs izveidojam visas biznesa pasaules vai biznesa problēmas mērogotu modeli. Izveidojot šādu grafiku, mēs ceram galu galā noteikt ierobežotu skaitu mūsu nozares (vai konkrētas problēmas) raksturlielumu, kas var būtiski ietekmēt viens otru. Tad mēs ņemtu tikai šos aspektus un rūpīgi tos analizētu, nenovirzoties no citiem daudziem, bet mazāk ietekmīgiem mainīgajiem. Ja mums nav pietiekami daudz mainīgo, mēs iegūsim tikai vienkāršu joslu diagrammu. Tas neapšaubāmi ir ļoti noderīgs rīks daudzās situācijās, taču tas acīmredzami nav piemērots jaunu reālu ideju ģenerēšanai. Un, ja ir pārāk daudz mainīgo, mēs nonākam pie sākotnējās problēmas: pārāk daudz datu, lai analizētu. Skaidrs, ka šajā gadījumā mūsu uzdevums netiks izpildīts. Atkal, vienīgais veids, kā uzzināt “pareizo” mainīgo skaitu, ir sākt tos attēlot diagrammā un uzmanīgi vērot, kā uz papīra pakāpeniski parādās jaunas idejas.
  3. Jūs varat kombinēt jebko ar jebko, bet... Mainīgo grafikos ir slazds: tiem pastāvīgi ir jāņem vērā arvien vairāk mainīgo slāņu, kas ļauj ļoti viegli noteikt attiecības starp mainīgajiem, kuriem patiesībā ir . nekā kopīga vienam ar otru. Tas, starp citu, ir visgrūtākais statistikas un pat daudzu fundamentālo zinātņu uzdevums: skaidra “korelācijas” (līdzīgu tendenču rašanās starp dažādiem mainīgajiem) nošķiršana no “cēlonības” (viena mainīgā tiešā ietekme uz otru). ). Un, lai gan var būt vilinoši, piemēram, attēlot temperatūras svārstības uz ziepju operas atkārtojumu biežuma, kas, iespējams, radītu ļoti augstu korelācijas koeficientu, tas nenozīmē, ka viens no šiem rādītājiem noteikti tieši ietekmē otru.

Tagad atgriezīsimies pie SAX. Mēs zinām, ka mūsu nozari veido divas konkurentu kategorijas – "vecā gvarde" (tie esam mēs, SAX, un SMSoft un Peridocs, uzņēmumi, ar kuriem esam konkurējuši pēdējos desmit gadus) un jaunpienācēji (Universe un MoneyFree , kas ienākuši tirgū tikai pirms pāris gadiem). Šīs grupas atšķiras viena no otras vairākos veidos: mūsu lielais trijnieks darbojas vismaz desmit gadus, mūsu programmatūra ir veidota uz patentētiem, patentētiem kodiem un platformām, mēs visi piedāvājam programmas ar dažādām opcijām un funkcijām, un mēs visi pelnām naudu, pārdodot programmatūras produktus, kā arī piedāvājam jauninājumus un uzturēšanu patērētājiem bez maksas. Un divi mazāki uzņēmumi veido savas programmas uz atvērtā pirmkoda (tas ir, viņu izstrādāto lietojumprogrammu pirmkods ir brīvi pieejams ikvienam), viņu programmatūra nav tik funkcionāla nekā mūsējā, un viņi galvenokārt gūst labumu no modernizācijas un apkopes līgumiem. saviem programmatūras produktiem. Tas nozīmē, ka tie nodrošina lietojumprogrammas bez maksas un pēc tam iekasē no lietotājiem maksu par to uzturēšanu un jaunināšanu.

Tātad mums ir pieci uzņēmumi, divas dažādas platformas un divas dažādas pieejas uzņēmējdarbībai. Tagad parēķināsim, cik naudas katrs nopelnījis pagājušajā gadā. Pēc tam, kad mēs uzzīmējām lieluma apļus, kas ir proporcionāli analizēto uzņēmumu ieņēmumiem, skaidri parādījās cita tendence. Redzam, ka pērn “vecā gvarde” nopelnīja diezgan labi, bet jaunpienācēji cīnījās ar iztiku. SAX bija līderis rentabilitātes ziņā, tā gada ienākumi bija 25 miljoni USD. Tam sekoja SMSoft ar 20 miljoniem USD, bet Peridocs ar 18 miljoniem USD nopelnīja, un MoneyFree tik tikko saskrāpēja 250 tūkstošus.

Turpināsim. Izmantojot analītiķu ziņojumus, Volstrītas prognozes un nozares baumas, mēs varam aptuveni novērtēt, kādus ienākumus šie pieci var sagaidīt līdz nākamā gada beigām. Mēs labi zinām, ka mūsu uzņēmuma pārdošanas apjomi pēdējā laikā praktiski nepalielinās, kā arī ir parādījusies satraucoša informācija: kā izrādās, SMSoft risina sarunas par Peridocs izpirkšanu, kā rezultātā, ja sarunas būs veiksmīgas, tiks izveidots uzņēmums ar 40 miljonu ienākumiem Turklāt analīze parādīja, ka Univerce, uzņēmums, kas vēl pirms trim gadiem pat nepastāvēja, nākamgad var saņemt ienākumus, kas par vairāk nekā miljonu pārsniedz mūsu prognozētos 30 miljonus dolāru. Rezultātā mēs no pirmās vietas uzreiz tiksim nolaisti uz trešo. Un pat neliela MoneyFree, acīmredzot, var rēķināties ar 18 miljonu dolāru ienākumiem. Oho!

Ja šīs prognozes apstiprināsies, mūsu nozari tuvākajā laikā gaida ļoti nopietnas pārmaiņas. Bet kas varētu notikt ārpus lielas apvienošanās? Acīmredzot būs daudz nozīmīgāki notikumi, nekā var attēlot vienkāršā grafikā “Cik daudz”. Mums ir jāredz ne tikai mūsu konkurentu lielums, bet arī jāsalīdzina viņu atrašanās vieta attiecībā pret klientiem, platformām un tehnoloģijām — galvenās unikālās īpašības, kuras identificējām mūsu nozares portretā.

Mēģināsim to izdarīt, vienā grafikā uzzīmējot dažāda veida informāciju un pārbaudot, vai starp tiem ir kādas attiecības, vai parādās kādi modeļi. Jo īpaši mēs varam iekļaut cita veida informāciju, ko mēs ticami zinām: konkurējošo uzņēmumu nosaukumus, to izmantotās platformas veidu, programmu funkcionalitātes līmeni, ienākumus un laiku. Atcerieties, ka mainīgo grafikā ir iekļauti trīs vai vairāki dažādi kritēriji, taču, lai sāktu, mēs uzzīmējam vienu vai divas sākotnējās asis un attiecīgi nosaucam tās. Piemēram, patentētie un atvērtie standarti tiek salīdzināti ar palielinātu un samazinātu funkcionalitāti.

Tātad, mēs esam saņēmuši sākotnējo koordinātu sistēmu. Tagad mums atliek tikai piemērot attiecīgos datus. Tā kā mums jau ir apļa diagramma, kurā redzami mūsu pagājušā gada ieņēmumi, mēs varam novietot apļus atbilstošajos diagrammas apgabalos. Piemēram, SAX, SMSoft un Peridocs jāatrodas uz horizontālās ass, kur ir norādīti patentētie standarti, un pārējiem diviem uzņēmumiem, kur ir norādīti atvērtie standarti. Un vertikāli uzņēmumi tiks sarindoti pēc to piedāvātās programmatūras funkcionalitātes (augstākie rādītāji ir SAX, pēc tam SMSoft utt.).

Jāatzīst, ka neko jaunu vēl neesam atklājuši: lielāki apļi (lielāki ienākumi) ietver vairāk funkciju un balstās uz patentētām platformām. Vismaz tā tas ir bijis pēdējo gadu. Šim nolūkam jums nekas nebija jāzīmē. Bet, uzzīmējot prognozētos datus nākamajam gadam, attēlā parādās daudz jauna un interesanta.

Tāpēc mēs izmantojām piecus dažādus mainīgos: uzņēmuma nosaukumu, platformu, funkcionalitāti, pagājušā gada ieņēmumus un nākamā gada aptuvenos ieņēmumus. Pirms mēs ieviešam citus mainīgos lielumus (un mēs to darīsim), apskatīsim, kas mums ir līdz šim un ko mēs varam no tā mācīties. Pirmkārt, pēc apvienošanās radītais SMSoft-Peridocs ir mūs apsteidzis rentabilitātes ziņā (lielāks aplis), un tā programmatūras kopējā funkcionalitāte ir augstāka nekā mums (augšējā attēlā SMSoft-Peridocs aplis ir palielinājies). Tajā pašā laikā šo firmu apvienošanās liks tām apvienot divas patentētas platformas, kā rezultātā to platforma kļūs vēl mazāk atvērta nekā iepriekš (atbilstošais aplis pārvietojas pa kreisi). Tajā pašā laikā mūsu ienākumi ir nedaudz pieauguši (aplis ir nedaudz palielinājies), un nemitīgā datorprogrammu “slīpēšana” mūs ir pacēlusi funkcionalitātes ziņā (atbilstošais aplis ir pavirzījies uz augšu), un, ja izdodas ieviest visus uzlabojumus, ko esam ieplānojuši esošajā platformā ar laiku, tā kļūs nedaudz atvērtāka (aplis pavirzās nedaudz pa labi).

Tagad apskatīsim, kas notika ar diagrammas daļu, kas parāda datus par uzņēmumiem, kuri jau šodien izmanto atvērtos standartus. Redzam, ka kopskatā “vecās gvardes” pārstāvju ienākumu pieaugums un funkcionalitātes pieaugums neizskatās nemaz tik iespaidīgi. Tādējādi analītiķi prognozē, ka līdz nākamā gada beigām Univerce mūs ne tikai pārspēs rentabilitātes ziņā, bet arī “pārspēs” piedāvāto programmu funkciju skaitā. Kā tas var notikt?

Lai saprastu, kas notiek nozarē, diagrammai jāpievieno vēl viena datu kopa. Bet pirms mēs to darām, mums viņiem ir jāattīra vieta. Izdzēsīsim dažas detaļas, kuras ievietojām zīmējumā iepriekš, un atcerēsimies programmatūras īpašības, kuras jau esam noteikuši, ko Džeisons no mums sagaida – elastību, drošību un uzticamību. Agrāk patentētās platformas, piemēram, mūsu, pamatoti tika uzskatītas par uzticamākām un drošākām nekā atvērtās, taču, protams, mazāk elastīgas. Lai to attēlotu, mēs varam vienkārši sadalīt pagājušā gada attēlu pa vidu: kreisajā pusē ir uzticamākās un drošākas "vecās gvardes" programmas, labajā pusē ir elastīgākas jaunpienācēju lietojumprogrammas.

Katrs nākamais jauninājums, kura mērķis ir palielināt platformas elastību, samazinās tās drošību un uzticamību. Tomēr eksperti prognozē, ka pēc pāris gadiem atvērtās platformas tiks tik pilnveidotas, ka tās kļūs ne mazāk drošas un uzticamas kā mūsu šodien lielākoties patentētās sistēmas, vienlaikus saglabājot savu palielināto elastību. Citiem vārdiem sakot, uzņēmumi, kas izmanto sistēmas, kas veidotas uz atvērtām platformām, klientiem piedāvās ne tikai lielāku programmatūras elastību, bet, iespējams, arī lielāku drošību un uzticamību, nekā mēs, uzņēmumi, kas izmanto pirmkoda nepieejamību, varam piedāvāt.

Tātad mēs varējām noskaidrot, kas notiek mūsu nozarē. Jau nākamgad jaunienācēji — uzņēmumi, kas ir jauni tirgū un izmanto atvērtos standartus — ir gatavi piedāvāt patērētājiem līdzīgus vai labākas kvalitātes pakalpojumus nekā mēs, “vecā gvarde”, kas savu darbību uzsāka salīdzinoši sen un specializējas slēgtajās platformās. . Galu galā tas mūs atgriež pie sākotnējā jautājuma: vai ir vērts tērēt 9 miljonus ASV dolāru, lai izveidotu jaunu tehnoloģiju platformu, vai arī labāk ir tērēt daudz mazāk un ieviest tikai nelielus pašreizējās platformas uzlabojumus?

Ticiet vai nē, šajā posmā mēs esam apkopojuši visu nepieciešamo informāciju, lai atbildētu uz jautājumu "kāpēc?"/"kāpēc?" Jūs atceraties, ka mēs sākām savu analīzi ar diezgan vienkāršu jautājumu: ja mēs labāk iepazītu savus klientus, vai tas mums palīdzētu noteikt, kāpēc mūsu pārdošanas apjomi pārstāja augt? Izmantojot sešus vizuālās domāšanas pamatietvarus, mēs ne tikai atbildējām uz šo jautājumu (jā, mūsu problēma ir tā, ka mēs neatbilstam mūsu galvenā klienta Džeisona prasībām), bet arī skaidri sapratām, kas mums jādara, lai nodrošinātu, ka klienti esam pilnībā apmierināti ar mūsu produktu (mums ir jāuzlabo tā uzticamība, drošība un elastība) un tajā pašā laikā paliek nozares līderis (lai to izdarītu, mums ir jāpāriet uz atvērtu platformu). Problēma ir tāda, ka šāda pāreja uzņēmumam izmaksās pat 9 miljonus dolāru, kas nozīmē, ka mums ir vēl viena ārkārtīgi svarīga lieta – parādīt mūsu izveidotos zīmējumus uzņēmuma vadītājiem un likt viņiem redzēt visu, ko varējām. skat. Tajā pašā laikā viņiem jārod atbildes uz jautājumiem “kāpēc?”/ “kāpēc?” paši, savām acīm.

Vektorgrafika.

Mērķi: Iepazīstināt studentus ar vektorgrafikas principiem un pamatjēdzieniem; vektorgrafikas priekšrocības un trūkumi.

Prasības zināšanām un prasmēm:

Studentiem jāzina:


  • kas ir vektorattēls;

  • vektorgrafikas princips;

  • vektorgrafikas pamatjēdzieni: primitīvas, vektoru komandas;

  • kurš sastāda vektora komandu secību;

  • vektorgrafikas priekšrocības un trūkumi.
Studentiem jāspēj:

  • izveidot un rediģēt vektora attēlus, izmantojot vektorgrafikas redaktoru.
Programmatūra un mācību programmatūra: Dators, plakāti, vektorgrafikas redaktors OpenOffice.org Draw.

Nodarbības plāns.


  1. Nodarbības mērķu noteikšana.

  2. Jauna materiāla prezentācija.

  3. Praktiskā daļa.

  4. Apgūtā nostiprināšana.

  5. Mājasdarbs.
Nodarbības gaita.

I. Nodarbības mērķu noteikšana.


  1. Kas ir vektora attēls?

  2. Kas ir primitīvie?

  3. Kāds ir vektorgrafikas princips?


  5. Kādas ir vektorgrafikas priekšrocības un trūkumi?

  6. Kā izveidot un rediģēt vektora attēlus, izmantojot OpenOffice.org Draw vektorgrafikas redaktoru?
II. Jauna materiāla prezentācija.

Vektorgrafikā attēlus konstruē no vienkāršiem objektiem – taisnām līnijām, lokiem, apļiem, elipsēm, taisnstūriem, vienādu vai dažādu krāsu laukumiem utt., t.s. primitīvie. No vienkāršiem vektorobjektiem tiek veidoti dažādi zīmējumi (1. att.).

Kombinējot primitīvus vektorobjektus un izmantojot ēnojumu ar dažādām krāsām, var iegūt interesantākas ilustrācijas (2., 3. att.).

Trīsdimensiju datorgrafikā var izmantot tilpuma primitīvus - kubu, sfēru utt.

Vektoru primitīvi tiek norādīti, izmantojot aprakstus. Aprakstu piemēri:


  • Novelciet līniju no punkta A līdz punktam B.

  • Uzzīmējiet elipsi, ko ierobežo noteikts taisnstūris.


Rīsi. 1. Vienkārši vektora attēli, kas izveidoti, apvienojot apļus, taisnstūrus un līnijas


Rīsi. 2. Vektoru zīmējumi


Datoram šādi apraksti tiek attēloti komandu veidā, no kurām katra definē noteiktu funkciju un tās parametrus. Simboliskās komandas iepriekš minētajiem aprakstu piemēriem vektora formātā WMF (Windows Metafile) ir rakstītas šādi:




Rīsi. 3. Vektoru zīmējumi

Informācija par objekta krāsu tiek saglabāta kā daļa no tā apraksta, t.i., kā vektora komanda (salīdzināt: rastra attēliem tiek saglabāta informācija par katra video pikseļa krāsu).

Vektoru komandas liek izvades ierīcei zīmēt objektu, izmantojot maksimālais iespējamais elementu skaits(video pikseļi vai punkti). Jo vairāk elementu izvades ierīce izmanto, lai izveidotu objektu, jo labāk šis objekts izskatās.

Kurš sastāda vektoru komandu secību?

Vektoru attēlu iegūšanai parasti tiek izmantoti vektorgrafikas redaktori (Adobe Illustrator, Macromedia Freehand, CorelDRAW), kurus plaši izmanto dizaina jomā, tehniskajā rasēšanā un arī projektēšanas darbos. Šie redaktori nodrošina lietotāju ar rīku un komandu kopumu, ar kuru palīdzību var izveidot zīmējumus. Zīmēšanas procesa laikā īpaša programmatūra ģenerē vektoru komandas, kas atbilst objektiem, no kuriem zīmējums tiek konstruēts.

Visticamāk, šāda redaktora lietotājs nekad neredzēs vektora komandas. Tomēr, zinot, kā tiek aprakstīta vektorgrafika, varat izprast vektorgrafikas priekšrocības un trūkumus.

Vektorgrafikas faili var saturēt rastra attēlus kā viena veida objektus (4. att.). Lielākā daļa vektorgrafikas redaktoru ļauj tikai ievietot rastra attēlu vektora ilustrācijā, mainīt tā izmērus, pārvietot, pagriezt, apgriezt, bet neļauj strādāt ar atsevišķiem pikseļiem. Fakts ir tāds, ka vektoru zīmējumi sastāv no atsevišķiem objektiem, ar kuriem var strādāt atsevišķi. To nevar izdarīt ar rastra attēliem, jo ​​objekts šeit ir viss rastra fragments kopumā. Bet dažos vektorgrafikas redaktoros rastra objektiem ir iespējams pielietot īpašus izplūšanas un asināšanas efektus, kuru pamatā ir blakus esošo pikseļu krāsu maiņa (pikselim ir viena īpašība - krāsa).


Rīsi. 4. Fotoattēls ievietots vektorgrafikas redaktora dokumentā

VEKTORGRAFIKAS PRIEKŠROCĪBAS

1. Vektorattēli, kas nesatur rastra objektus, aizņem salīdzinoši nelielu datora atmiņas apjomu. Pat vektoru zīmējumiem, kas sastāv no tūkstošiem primitīvu, ir nepieciešama atmiņa, kas nepārsniedz vairākus simtus kilobaitu. Līdzīgam bitkartes attēlam ir nepieciešams 10 līdz 1000 reižu vairāk atmiņas.

Apskatīsim šo piemēru. Ļaujiet kvadrāta vektora aprakstam ekrāna koordinātu sistēmā definēt šādi: RECTANGLE 1,1,200,200,Red, Green

Šeit: (1, 1) ir augšējā kreisā stūra koordinātas, un (200, 200) ir kvadrāta apakšējais labais stūris; Sarkana ir aizpildījuma krāsa, zaļa ir kontūras krāsa.

Šādam aprakstam nepieciešami 30 baiti atmiņas (rakstzīmes binārais kods aizņem 1 baitu).

Tas pats kvadrāts nesaspiestas bitkartes formā ar 256 krāsām aizņems atmiņu

200  200  8 = 320 000 (biti), vai

320 000: 8 = 40 000 (baiti) vai

40 000: 1024 = 39,06 (Kb).

No tā izriet, ka kvadrāta nesaspiestam rastra aprakstam mūsu piemērā ir nepieciešams 1333 reizes vairāk atmiņas (40000: 30 = 1333,333) nekā tā vektora aprakstam.

Tādējādi vektora attēli aizņem salīdzinoši nelielu atmiņas apjomu.

2. Vektoru objekti tiek norādīti, izmantojot aprakstus. Tāpēc, lai mainītu vektora zīmējuma izmēru, ir jālabo tā apraksts. Piemēram, lai palielinātu vai samazinātu elipsi, pietiek mainīt šo elipsi ierobežojošā taisnstūra augšējā kreisā un apakšējā labā stūra koordinātas. Atkal, objekta zīmēšanai tiks izmantots pēc iespējas vairāk elementu (video pikseļu vai punktu). Tāpēc vektora attēlus var viegli mērogot, nezaudējot kvalitāti.

komentēt. Dažos gadījumos rastra attēlus ir iespējams pārvērst vektoros. Šo procesu sauc izsekošana. Rastra attēlu izsekošanas programma atrod pikseļu grupas ar vienādu krāsu un pēc tam izveido vektora objektus, lai tie atbilstu tiem. Tomēr iegūtie rezultāti visbiežāk prasa papildu apstrādi.

VEKTORGRAFIKAS trūkumi

1. Vektoru zīmējumu galvenās sastāvdaļas ir taisnas līnijas, apļi, elipses un loki. Tāpēc vēl nesen vektorgrafika tika izmantota zīmējumu, diagrammu, grafiku veidošanai un arī tehnisko ilustrāciju veidošanai. Attīstoties datortehnoloģijām, situācija ir nedaudz mainījusies: mūsdienu vektorattēli kvalitātē tuvojas reālistiskajiem. Tomēr vektorgrafika nerada fotogrāfiskas kvalitātes attēlus. Fakts ir tāds, ka fotogrāfija ir mozaīka ar ļoti sarežģītu krāsu sadalījumu un pikseļu spilgtumu, un šādas mozaīkas attēlošana kā vektoru primitīvu kopa ir diezgan grūts uzdevums.

2. Vektoru attēlus apraksta desmitiem un dažreiz tūkstošiem komandu. Drukāšanas procesā šīs komandas tiek pārsūtītas uz izvadierīci (piemēram, lāzerprinteri). Šādā gadījumā var gadīties, ka uz papīra attēls izskatīsies pavisam savādāk, nekā lietotājs vēlējās, vai arī netiks izdrukāts vispār. Fakts ir tāds, ka printeriem ir savi procesori, kas interpretē tiem nosūtītās komandas. Tāpēc vispirms ir jāpārbauda, ​​vai printeris saprot šī standarta vektoru komandas, izdrukājot vienkāršu vektoru zīmējumu. Pēc veiksmīgas drukāšanas pabeigšanas varat izdrukāt sarežģītu attēlu. Ja printeris nevar atpazīt kādu primitīvu, tad tas jāaizstāj ar citu, kas ir līdzīgs un printerim saprotams. Tādējādi vektora attēli dažreiz netiek izdrukāti vai uz papīra neizskatās tik labi, kā jūs vēlētos.

III. Praktiskā daļa.

Pamatjēdzieni

Vektoru attēli sastāv no grafiskiem primitīviem.

Grafiskais primitīvs ir vienkāršs grafisks objekts: līnija, loks, aplis, elipse, taisnstūris utt.

Vektoru primitīvi tiek norādīti, izmantojot aprakstus. Apraksti tiek attēlotas komandu veidā, no kurām katra definē noteiktu funkciju un tās parametru. Vektoru komandas zīmēšanai tiek ģenerēts ar īpašu programmatūru, kas iekļauta vektorgrafikas redaktorā.

Vektorgrafikas priekšrocības:


  1. Vektora attēli aizņem salīdzinoši nelielu atmiņas apjomu.

  2. Vektora attēlus var viegli mērogot, nezaudējot kvalitāti.
Vektorgrafikas trūkumi:

  1. Vektorgrafika nerada fotogrāfiskas kvalitātes attēlus.

  2. Vektora attēli dažreiz netiek izdrukāti vai uz papīra neizskatās tik labi, kā jūs vēlētos.
Praktiskais darbs 1.2. “Zīmējumu IZVEIDE un rediģēšana vektorgrafikas redaktorā”

Darba mērķis: Iemācīties:


  • izmantot dažādas vektoru redaktoru iespējas: zīmēt grafiskos primitīvus, trīsdimensiju ģeometriskas formas, ievietot tekstu;

  • izmantot dažāda veida pildījumus;

  • iestatīt dažādus parametrus trīsdimensiju objektiem (apgaismojums, materiāls, krāsa utt.).
1. vingrinājums. Zīmējiet dažādas formas. Aizpildiet izveidotos objektus. Ievadiet tekstu un formatējiet to. Darba piemērs parādīts 5. att.


5. att. Praktiskā darba piemērs

Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:


  1. Palaidiet programmu OpenOffice.org Draw.

  2. Iestatiet lapas orientāciju uz portretu un piemales uz 1 cm ( Format ® Lapa).

  3. Zīmējiet dažādas formas, izmantojot zīmēšanas paneli (6. att.):

6. att. Zīmēšanas panelis

Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:


  • zīmēšanas panelī atlasiet vajadzīgo formu;

  • veikt zīmēšanu, turot nospiestu peles kreiso pogu.

  1. Iestatiet krāsu pirmajai, piemēram, četrām formām. Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:


  • izpildīt komandu FormātsNovads…;

  • dodieties uz cilni Novads;

  • atlasiet aizpildījuma krāsu (pēc izvēles).

  1. Mainiet gradienta aizpildījuma veidu nākamajai formu rindai. Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:

  • atlasiet formu ar peles klikšķi;

  • izpildīt komandu FormātsNovads…;

  • dodieties uz cilni Gradients;

  • atlasiet gradienta aizpildījuma veidu.

  1. Nākamo formu rindu var noēnot. Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:

  • atlasiet formu ar peles klikšķi;

  • izpildīt komandu FormātsNovads…;

  • dodieties uz cilni Izšķilšanās;

  • izvēlieties izšķilšanās veidu;

  • ja nepieciešams, mainiet līnijas veidu un krāsu.

  1. Nākamajai formu rindai iestatiet aizpildījumu kā tekstūru. Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:

  • atlasiet formu ar peles klikšķi;

  • izpildīt komandu FormātsNovads…;

  • dodieties uz cilni Tekstūra;

  • atlasiet tekstūras veidu.

  1. Aizpildiet nākamo skaitļu rindu nejauši.

  2. Pievienojiet tekstu. Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:

  1. Formatējiet tekstu, izmantojot formatēšanas paneli (7. att.):

7. att. Formatēšanas panelis

Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:


  • izcelt tekstu;

  • iestatiet veidu, izmēru, fonta stilu, teksta līdzinājumu (centrā).

  1. Saglabājiet dokumentu savā mapē ar jebkuru nosaukumu sākotnējā formātā ( . nepāra).
2. uzdevums. Uzzīmējiet dažādus trīsdimensiju ķermeņus (bumbu, konusu utt.). Iestatiet dažādus parametrus izveidotajiem objektiem (apgaismojuma režīms, krāsa un virsmas faktūra utt.).

Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:


  1. Izveidotajā programmas dokumentā izveidojiet jaunu lapu OpenOffice.org Draw komanda IevietotSlidkalniņš.

Rīsi. 8. Parādiet paneli 3D objekti (8. att.) ko komanda SkatītRīkjoslas3D objekti.

  1. Secīgi atlasiet panelī un zīmējiet zīmēšanas laukā Bumba, Puslode, Thor, Konuss, Cilindrs Un piramīda(9. att.).

  2. Iestatiet izveidoto objektu apgaismojuma režīmu. Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:

  • izvēlieties vienu no trīsdimensiju formām, piemēram, bumbu;

Rīsi. 9. noklikšķiniet uz peles labās pogas, parādīsies konteksta izvēlne (komandu saraksts, kas attiecas tikai uz atlasīto objektu);

10. att Piešķirt .

  1. Izveidotajiem objektiem izvēlieties materiāla veidu. Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams:

11. att iestatiet atlasītos rekvizītus, noklikšķinot uz pogas Piešķirt .

  1. Saglabājiet izmaiņas failā.
IV. Apgūtā nostiprināšana.

Lai nostiprinātu apgūto, jālūdz bērniem atbildēt uz jautājumiem:


  1. Kāds ir vektoru attēlu apraksts?

  2. Kurš sastāda vektoru komandu secību?

  3. Kāpēc vektora attēlus var viegli mērogot, nezaudējot kvalitāti?

  4. Kāpēc vektorgrafika nevar radīt tipogrāfiskas kvalitātes attēlus?
V. Mājas darbs.

1. vingrinājums.

Izveidojiet nelielu zīmējumu (brīvā formā) programmā Word, izmantojot iebūvētā vektorgrafikas redaktora (zīmēšanas paneļa) iespējas.

Izveidotā attēla mērogošana: vispirms palieliniet un pēc tam samaziniet.

Novērtējiet: vai attēla kvalitāte mainījās mērogošanas laikā (uzlabojās; pasliktinājās; palika nemainīga)?

2. uzdevums.

Sniedziet rastra un vektorgrafikas salīdzinošu aprakstu. Norādiet to tabulas veidā:

1. tabula.Vektorgrafikas un rastra grafikas salīdzinošās īpašības

Sveiki visiem! Šodien es jums pastāstīšu par domu kartēm. Pirmo reizi viņus satiku treniņa laikā.

Lai piekļūtu jaunai nodarbībai, bija nepieciešams mājasdarbs. Un viens no punktiem bija sastādīt domu karti par pabeigto stundu.

Sākumā es domāju, ka tas ir bezjēdzīgi. Bet pēc dažu kartīšu izgatavošanas es sapratu, cik šī metode ir izcila.

Tagad, lai atcerētos dažus stundas punktus, nav jēgas to skatīties vēlreiz. Paskatieties uz karti un viss nepieciešamais uzreiz nāks prātā. Tas ir patiešām forši!

Bet parunāsim par visu pēc kārtas. Es jums pastāstīšu, kas, kāpēc un kā.

Kas ir domu kartes

Domu karte (mentālā karte, domu karte, domu karte, asociatīvā karte, domu karte) ir grafisks veids, kā pasniegt idejas, koncepcijas, informāciju kartes veidā, kas sastāv no galvenajām un sekundārajām tēmām. Tas ir, tas ir ideju strukturēšanas instruments.

Kartes struktūra:

  • Centrālā ideja: jautājums, pētījuma priekšmets, mērķis;
  • Galvenās tēmas: struktūra, virsraksti;
  • Apakštēmas: galveno tēmu detalizēta informācija.

Lai izveidotu domu kartes, tiek izmantoti atslēgvārdi, attēli un simboli. Bet, kā saka, labāk ir redzēt vienu reizi. Tāpēc es piedāvāju vairākus domu karšu piemērus:

Domu karšu piemēri

Ir daudz veidu, kā izveidot kartes, gan vienkāršus, gan sarežģītus.

Viens no emuāra rakstiem ir veltīts 6 cepuru metodei. Ja vēl neesi izlasījis, tad vajadzētu.

Un vēl pāris piemēri:



Izmantojiet abas smadzeņu puses

Kāpēc domu kartes ir labākas par tradicionālām piezīmēm?

Šo metodi, ko radījis Tonijs Buzans, māca jauni somu skolēni. Un Somijai ir vislabākie akadēmiskie sasniegumi starp Eiropas valstīm.

Šis piezīmju veikšanas veids ir rotaļīgs, jautrs un patīkams lietošanā. Vienkārši uzskaitot dažus atslēgvārdus un pēc tam tos loģiski sakārtojot, var rasties jaunas idejas un arī veicināt darbinieku lielāku iesaistīšanos sapulču laikā.

Tonija Buzana (kognitīvā zinātnieka) pētījumi uzsver kreisās puslodes dominējošo lomu gan skolā, gan sabiedrībā kopumā, kaitējot labajai puslodei.

Kreisā puslode ir atbildīga par vārdiem, ideju hierarhiju, skaitļiem, bet labā puslode ir saistīta ar radošumu, tā kontrolē telpu, analizē informāciju caur krāsām un ritmiem.

Īsāk sakot, kreisā puslode ir atbildīga par loģiku, bet labā puslode ir atbildīga par radošumu.


Veicot regulāras piezīmes, tiek izmantota tikai kreisā puslode, bet, veidojot domu kartes, tiek izmantotas abas puslodes.

Domu karte apvieno tekstu ar attēliem. Var vilkt paralēles ar atšķirību starp filmu un filmu: filmu ir vieglāk atcerēties, jo tā sastāv no attēliem un skaņām.

Ja vēlaties uzzināt vairāk par domu kartēm un palielināt savu produktivitāti ar tām, tad šī ir īstā vieta jums.

Piemērošanas joma

Kartes var izmantot:

  • grāmatu un kursu satura iegaumēšana,
  • veikt piezīmes,
  • jaunu ideju meklējumos,
  • sarežģītu problēmu risināšana,
  • iegaumēt runas,
  • ideju strukturēšana,
  • iegaumēt filmas,
  • atmiņas trenēšanai
  • attīstīt radošās spējas,
  • pasākumu organizēšanai,
  • lai uzsāktu projektu.

Ja esat blogeris, tad varat izmantot kartītes, veidojot kursu vai e-grāmatu, pierakstīt jaunas idejas rakstiem, sastādīt plānu darbam ar emuāru, sniegt prezentāciju.

Domu karti varat izmantot arī kā reģistrēšanās bonusu. Turklāt varat izveidot karti, no kuras atcerēties galvenās idejas.

Kā izveidot domu karti

Lai izveidotu karti, jums būs nepieciešama papīra lapa, zīmuļi vai krāsainas pildspalvas. Tajā pašā laikā noņemiet domas no datora.

Jūs vienmēr sākat no lapas centra. Šī ir jūsu garīgās kartes sirds. Varat uzrakstīt vārdu, kas simbolizē jūsu problēmu, piemēram, “2015. gada atvaļinājums”, vai uzzīmēt attēlu, kas to simbolizē.

Vai jums ir jābūt labi zīmēšanai, lai izveidotu karti? Nē! Tas ir maldīgs priekšstats. Jūs izveidojat domu karti sev. Galvenais, lai uzzīmēto var atpazīt!

Ap centrālo ideju jūs atzīmējat galvenās tēmas. Izmantojiet krāsas!

Jūsu smadzenes mīl krāsas un labāk atcerēsies informāciju! Katrā tēmā izmantojiet tikai vienu vārdu!

Jāraksta nevis teikumi, bet jēdzieni, atslēgas vārdi! Zīmējiet vairāk, mazs attēls ir tūkstoš vārdu vērts! Dažreiz jūs pat varat pilnībā aizstāt vārdus ar attēliem.

Piemēram, tā vietā, lai rakstītu “telefona zvans”, varat uzzīmēt tālruni, jūsu smadzenes labāk atcerēsies attēlu.

Varbūt pirmā karte nebūs ideāla, taču laika gaitā jūs kļūsit par meistaru šajā jautājumā. Starp citu, šo metodi var izmantot, lai izveidotu .

Domu kartes izveide ir jautrs uzdevums, taču šai nodarbei jau iepriekš vajadzētu atlicināt noteiktu laika limitu, pretējā gadījumā var tērēt vairāk laika nekā nepieciešams un pievienot kartei nevajadzīgus elementus.

Ja uzskatāt, ka neprotat zīmēt, tad tā nav problēma. Ir īpaši pakalpojumi, ar kuru palīdzību jūs varat ātri izveidot domu karti tiešsaistē bez maksas.

Par vienu no tiem es runāju video.

Dažkārt modeļi tiek rakstīti programmēšanas valodās, taču tas ir ilgs un dārgs process. Matemātiskās pakotnes var izmantot modelēšanai, taču pieredze liecina, ka tām parasti trūkst daudzu inženiertehnisko rīku. Optimāli ir izmantot simulācijas vidi.

Mūsu kursā mēs izvēlējāmies . Laboratorijas un demonstrācijas, ar kurām jūs saskarsities kursā, ir jāvada kā projekti Stratum-2000 vidē.

Modelim, kas izgatavots, ņemot vērā tā modernizācijas iespēju, protams, ir trūkumi, piemēram, zems koda izpildes ātrums. Bet ir arī nenoliedzamas priekšrocības. Modeļa struktūra, savienojumi, elementi, apakšsistēmas ir redzamas un saglabātas. Jūs vienmēr varat atgriezties un kaut ko pārtaisīt. Modeļa projektēšanas vēsturē tiek saglabātas pēdas (bet, kad modelis tiek atkļūdots, ir jēga noņemt pakalpojuma informāciju no projekta). Galu galā modeli, kas tiek nodots klientam, var izveidot specializētas automatizētas darbstacijas (AWS) veidā, kas rakstīts programmēšanas valodā, kurā galvenā uzmanība tiek pievērsta saskarnei, ātruma parametriem un citām patērētāja īpašībām. kas ir svarīgi klientam. Darbstacija, protams, ir dārga lieta, tāpēc tā tiek izlaista tikai tad, kad pasūtītājs ir pilnībā izmēģinājis projektu modelēšanas vidē, izteicis visus komentārus un apņemas savas prasības vairs nemainīt.

Modelēšana ir inženierzinātne, problēmu risināšanas tehnoloģija. Šī piezīme ir ļoti svarīga. Tā kā tehnoloģija ir veids, kā sasniegt rezultātu ar iepriekš zināmu kvalitāti un garantētām izmaksām un termiņiem, tad modelēšana kā disciplīna:

  • pēta veidus, kā risināt problēmas, tas ir, tā ir inženierzinātne;
  • ir universāls rīks, kas garantē jebkuras problēmas risinājumu neatkarīgi no tēmas.

Ar modelēšanu saistītie priekšmeti ir: programmēšana, matemātika, operāciju izpēte.

Programmēšana jo modelis bieži tiek realizēts uz mākslīgā nesēja (plastilīns, ūdens, ķieģeļi, matemātiskās izteiksmes), un dators ir viens no universālākajiem informācijas nesējiem un turklāt aktīvs (imitē plastilīnu, ūdeni, ķieģeļus, aprēķina matemātiskās izteiksmes, utt.). Programmēšana ir veids, kā izteikt algoritmu valodas formā. Algoritms ir viens no veidiem, kā attēlot (atspoguļot) domu, procesu, parādību mākslīgā skaitļošanas vidē, kas ir dators (fon Neumann arhitektūra). Algoritma specifika ir atspoguļot darbību secību. Modelēšanā var izmantot programmēšanu, ja modelējamā objekta uzvedību ir viegli aprakstīt. Ja ir vieglāk aprakstīt objekta īpašības, tad ir grūti izmantot programmēšanu. Ja simulācijas vide nav veidota uz fon Neimaņa arhitektūras bāzes, programmēšana ir praktiski bezjēdzīga.

Kāda ir atšķirība starp algoritmu un modeli?

Algoritms ir problēmas risināšanas process, īstenojot darbību secību, savukārt modelis ir objekta potenciālo īpašību kopums. Ja uzdodat modelim jautājumu un pievienojiet papildu nosacījumi sākotnējo datu veidā (saistība ar citiem objektiem, sākotnējie nosacījumi, ierobežojumi), tad to var atrisināt pētnieks attiecībā uz nezināmajiem. Problēmas risināšanas procesu var attēlot ar algoritmu (bet ir zināmas arī citas risināšanas metodes). Kopumā algoritmu piemēri dabā nav zināmi, tie ir cilvēka smadzeņu, prāta produkts, kas spēj izveidot plānu. Faktiski algoritms ir plāns, kas izveidots darbību secībā. Ir nepieciešams nošķirt objektu uzvedību, kas saistīta ar dabiskiem cēloņiem, un prāta providenci, kontrolējot kustības gaitu, prognozējot rezultātu, pamatojoties uz zināšanām un izvēloties atbilstošu uzvedību.

modelis + jautājums + papildu nosacījumi = uzdevums.

Matemātika ir zinātne, kas nodrošina iespēju aprēķināt modeļus, kurus var reducēt līdz standarta (kanoniskajai) formai. Zinātne par risinājumu meklēšanu analītiskajiem modeļiem (analīzi), izmantojot formālas transformācijas.

Operāciju izpēte disciplīna, kas ievieš modeļu izpētes metodes no labāko modeļu kontroles darbību atrašanas viedokļa (sintēze). Pārsvarā nodarbojas ar analītiskajiem modeļiem. Palīdz pieņemt lēmumus, izmantojot iebūvētos modeļus.

Projektēt objekta izveides procesu un tā modeli; modelēt veidu, kā novērtēt projektēšanas rezultātu; Nav modelēšanas bez dizaina.

Saistītās modelēšanas disciplīnas ietver elektrotehniku, ekonomiku, bioloģiju, ģeogrāfiju un citas tādā nozīmē, ka tās izmanto modelēšanas metodes, lai pētītu savu lietoto objektu (piemēram, ainavas modeli, elektriskās ķēdes modeli, naudas plūsmas modeli utt.). ).

Piemēram, aplūkosim, kā modeli var noteikt un pēc tam aprakstīt.

Pieņemsim, ka jāatrisina “Griešanas problēma”, tas ir, jāparedz, cik taisnu līniju veidā izcirtņi būs nepieciešami, lai sadalītu figūru (1.16. att.) noteiktā gabalos (piemēram, , pietiek ar to, ka figūra ir izliekta).

Mēģināsim atrisināt šo problēmu manuāli.

No att. 1.16 skaidrs, ka ar 0 griezumiem veidojas 1 gabals, ar 1 griezumu veido 2 gabalus, ar diviem 4, ar trim 7, ar četriem 11. Vai tagad varat pateikt iepriekš, cik griezumu būs nepieciešams, lai izveidotu piem. , 821 gab ? Manuprāt, nē! Kāpēc jums ir problēmas? Jūs nezināt modeli K = f(P) , Kur K gabalu skaits, P griezumu skaits. Kā pamanīt modeli?

Izveidosim tabulu, kas savieno zināmo gabalu un griezumu skaitu.

Modelis vēl nav skaidrs. Tāpēc apskatīsim atšķirības starp atsevišķiem eksperimentiem, redzēsim, kā viena eksperimenta rezultāts atšķiras no cita. Sapratuši atšķirību, mēs atradīsim veidu, kā pāriet no viena rezultāta uz citu, tas ir, likumu, kas savieno K Un P .

Zināms modelis jau ir parādījies, vai ne?

Aprēķināsim otrās atšķirības.

Tagad viss ir vienkārši. Funkcija f sauca ģenerēšanas funkcija. Ja tas ir lineārs, tad pirmās atšķirības ir vienādas viena ar otru. Ja tas ir kvadrātisks, tad otrās atšķirības ir vienādas viena ar otru. Un tā tālāk.

Funkcija f Ir īpašs Ņūtona formulas gadījums:

Likmes a , b , c , d , e priekš mūsu kvadrātveida funkcijas f atrodas eksperimentālās tabulas rindu pirmajās šūnās 1.5.

Tātad, ir modelis, un tas ir šāds:

K = a + b · lpp + c · lpp · ( lpp 1)/2 = 1 + lpp + lpp · ( lpp 1)/2 = 0,5 · lpp 2 + 0,5 lpp + 1 .

Tagad, kad modelis ir noteikts, mēs varam atrisināt apgriezto problēmu un atbildēt uz uzdoto jautājumu: cik daudz griezumu ir jāizdara, lai iegūtu 821 gabalu? K = 821 , K= 0,5 · lpp 2 + 0,5 lpp + 1 , lpp = ?

Kvadrātvienādojuma atrisināšana 821 = 0,5 · lpp 2 + 0,5 lpp + 1 , mēs atrodam saknes: lpp = 40 .

Apkoposim (pievērsiet tam uzmanību!).

Mēs nevarējām uzreiz uzminēt risinājumu. Eksperimenta veikšana izrādījās sarežģīta. Man bija jāizveido modelis, tas ir, jāatrod modelis starp mainīgajiem. Modelis tika iegūts vienādojuma veidā. Pievienojot vienādojumam jautājumu un vienādojumu, kas atspoguļo zināmu nosacījumu, tika izveidota problēma. Tā kā problēma izrādījās tipiska tipa (kanoniska), tā tika atrisināta, izmantojot kādu no labi zināmajām metodēm. Tāpēc problēma tika atrisināta.

Un ir arī ļoti svarīgi atzīmēt, ka modelis atspoguļo cēloņu un seku attiecības. Starp konstruētā modeļa mainīgajiem lielumiem patiešām ir cieša saikne. Izmaiņas vienā mainīgajā nozīmē izmaiņas citā. Mēs iepriekš teicām, ka "modelis spēlē sistēmu veidojošu un nozīmi veidojošu lomu zinātniskajās atziņās, tas ļauj mums izprast fenomenu, pētāmā objekta struktūru un noteikt saikni starp cēloni un sekām." Tas nozīmē, ka modelis ļauj noteikt parādību cēloņus un tā sastāvdaļu mijiedarbības raksturu. Modelis saista cēloņus un sekas, izmantojot likumus, tas ir, mainīgie ir saistīti viens ar otru, izmantojot vienādojumus vai izteiksmes.

Bet!!! Pati matemātika neļauj no eksperimentu rezultātiem iegūt nekādus likumus vai modeļus, kā tas var šķist pēc tikko aplūkotā piemēra. Matemātika ir tikai veids, kā pētīt objektu, parādību un turklāt viens no vairākiem iespējamiem domāšanas veidiem. Ir arī, piemēram, reliģiska metode vai metode, ko izmanto mākslinieki, emocionāli-intuitīvā, ar šo metožu palīdzību viņi iepazīst arī pasauli, dabu, cilvēkus, sevi.

Tātad hipotēze par mainīgo A un B saistību ir jāievieš pašam pētniekam, turklāt no ārpuses. Kā cilvēks to dara? Ir viegli ieteikt ieviest hipotēzi, bet kā to iemācīt, izskaidrot šo darbību un līdz ar to vēlreiz, kā to formalizēt? Mēs to detalizēti parādīsim nākamajā kursā “Mākslīgā intelekta sistēmu modelēšana”.

Bet kāpēc tas ir jādara no ārpuses, atsevišķi, papildus un papildus, mēs tagad paskaidrosim. Šim argumentam ir Gēdela vārds, kurš pierādīja nepilnības teorēmu: nav iespējams pierādīt noteiktas teorijas (modeļa) pareizību tās pašas teorijas (modeļa) ietvaros. Apskatiet vēlreiz att. 1.12. Augstākā līmeņa modelis transformējas ekvivalents zemāka līmeņa modelis no vienas sugas uz citu. Vai arī tas ģenerē zemāka līmeņa modeli, pamatojoties uz tā līdzvērtīgu aprakstu. Bet viņa nevar sevi pārveidot. Modelis veido modeli. Un šī modeļu (teoriju) piramīda ir bezgalīga.

Tikmēr, lai “neuzpūstos muļķībās”, jums ir jābūt modram un jāpārbauda viss ar veselo saprātu. Minēsim piemēru, senu labi zināmu joku no fiziķu folkloras.

Grafiskās datu prezentācijas pamati

Datorgrafikas izmantošanas joma

Datu prezentēšana datora monitorā grafiskā veidā pirmo reizi tika ieviesta 50. gadu vidū lielajiem datoriem, ko izmanto zinātniskos un militāros pētījumos. Kopš tā laika grafiskā datu attēlošanas metode ir kļuvusi par neatņemamu daļu no lielākās daļas datorsistēmu, īpaši personisko. Mūsdienās grafiskais lietotāja interfeiss ir de facto standarts dažādu klašu programmatūrai, sākot ar operētājsistēmām.

Datorgrafika ir datorzinātnes nozare, kas pēta metodes un līdzekļus attēlu veidošanai un apstrādei, izmantojot programmatūras un aparatūras skaitļošanas sistēmas. Tā aptver visu veidu un veidu attēlu attēlojumu, kas ir pieejami cilvēka uztverei monitora ekrānā vai kā kopijas. uz ārējā datu nesēja (papīra, plēves, auduma utt.). Datu vizualizācija ir atradusi pielietojumu dažādās cilvēka darbības jomās. Piemēram, ņemsim medicīnu (datortomogrāfiju), zinātniskos pētījumus (vielas struktūras vizualizāciju, vektoru laukus un citus datus), modi

Grafikas datu kodēšana

Ja paskatās uz melnbaltu grafisku attēlu, kas iespiests avīzē vai grāmatā ar palielināmo stiklu, var redzēt, ka tas sastāv no sīkiem punktiem, kas veido raksturīgu rakstu, ko sauc par rastru.

rastra ir grafiskās informācijas kodēšanas metode, kas jau sen ir pieņemta drukāšanā.

Tā kā katra punkta lineārās koordinātas un individuālās īpašības (spilgtumu) var izteikt, izmantojot veselus skaitļus, mēs varam teikt, ka rastra kodēšana ļauj izmantot bināro kodu grafisko datu attēlošanai. Mūsdienās ir vispārpieņemts attēlot melnbaltās ilustrācijas kā punktu kombināciju ar 256 pelēkiem toņiem, un tādējādi parasti pietiek ar astoņu bitu bināro skaitli, lai iekodētu jebkura punkta spilgtumu.

Krāsu grafisko attēlu kodēšanai tiek izmantots princips, ka patvaļīga krāsa tiek sadalīta galvenajos komponentos. Kā šādas sastāvdaļas tiek izmantotas trīs pamatkrāsas: sarkana (sarkana, R), zaļa (zaļa, G) un zila (zila, B). Praksē tiek uzskatīts (lai gan teorētiski tas nav pilnīgi taisnība), ka jebkuru ar cilvēka aci redzamu krāsu var iegūt, mehāniski sajaucot šīs trīs pamatkrāsas. Šo kodēšanas sistēmu sauc par RGB sistēmu pēc primāro krāsu nosaukumu pirmajiem burtiem.

Ja katras galvenās sastāvdaļas spilgtuma kodēšanai tiek izmantotas 256 vērtības (astoņi bināri biti), kā tas ir ierasts pustoņu melnbaltiem attēliem, tad viena punkta krāsas kodēšanai ir jāiztērē 24 biti. Tajā pašā laikā kodēšanas sistēma nodrošina nepārprotamu 16,5 miljonu dažādu krāsu identifikāciju, kas patiesībā ir tuvu cilvēka acs jutīgumam. Krāsu grafikas attēlošanas režīmu, izmantojot 24 bināros bitus, sauc par patieso krāsu.

Katru no pamatkrāsām var saistīt ar papildu krāsu, tas ir, krāsu, kas papildina primāro krāsu ar balto. Ir viegli saprast, ka jebkurai no pamatkrāsām papildkrāsa būs krāsa, ko veido citu pamatkrāsu pāra summa. Attiecīgi papildu krāsas ir: ciāna (Cyan, C), fuksīna (Magenta, M) un dzeltena (Yellow, Y). Principu par patvaļīgas krāsas sadalīšanu tās sastāvdaļās var piemērot ne tikai pamatkrāsām, bet arī papildu krāsām, tas ir, jebkuru krāsu var attēlot kā ciāna, fuksīna un dzelteno komponentu summu. Šī krāsu kodēšanas metode ir pieņemta drukāšanā, bet drukāšanā tiek izmantota arī ceturtā tinte - melna (Black, K). Tāpēc šī kodēšanas sistēma tiek apzīmēta ar četriem burtiem CMYK (melno krāsu apzīmē ar burtu K, jo burtu B jau aizņem zils), un, lai šajā sistēmā attēlotu krāsainu grafiku, ir jābūt 32 bināriem cipariem. Šo režīmu sauc arī par patieso krāsu.

Samazinot bināro bitu skaitu, ko izmanto katra punkta krāsas kodēšanai, varat samazināt datu apjomu, bet kodēto krāsu diapazons ir ievērojami samazināts. Krāsu grafikas kodēšanu, izmantojot 16 bitu bināros skaitļus, sauc par High Color režīmu.

Ja krāsu informācija tiek kodēta, izmantojot astoņus datu bitus, var pārraidīt tikai 256 krāsu toņus. Šo krāsu kodēšanas metodi sauc par indeksēšanu. Nosaukuma nozīme ir tāda, ka, tā kā 256 vērtības ir pilnīgi nepietiekamas, lai nodotu visu cilvēka acīm pieejamo krāsu diapazonu, katra rastra punkta kods neizsaka pašu krāsu, bet tikai tās numuru (indeksu). sava veida uzmeklēšanas tabulā, ko sauc par paleti. Protams, šī palete ir jāpievieno grafiskajiem datiem - bez tās nav iespējams izmantot metodes informācijas reproducēšanai uz ekrāna vai papīra (tas ir, jūs, protams, varat to izmantot, taču datu nepilnības dēļ saņemtā informācija nebūs adekvāta: koku lapotne var izrādīties sarkana, un debesis ir zaļas).



 

Varētu būt noderīgi izlasīt: