Vanhentuneet järjestelmät. Nyt jotain, mihin tutkijat todella luottavat.

Ympäristödatan seuranta- ja raportointityökalut, joilla asiantuntijat löytävät, vertailevat ja julkaisevat tuloksia ilman, että käyttöliittymä on jatkuvasti tiellä.

Rooli: UI/UX-suunnittelija (ainoa suunnittelija, pitkäaikainen asiakassuhde)

Painopiste: Vanhentuneiden datajärjestelmien uudistaminen, UX/UI-suunnittelun ja kevyen palvelumuotoilun yhdistäminen

~3 min lukuaika

Vanhojen järjestelmien uudistaminen
Datan visualisointi
Kevyt palvelumuotoilu
Kevyt kartoitus
Kokonaisvastuu
Pitkäaikainen asiakassuhde

Ongelma: Ympäristötutkimuslaitos hallitsi ja analysoi kriittistä dataansa vanhentuneilla työkaluilla ja turvautui usein Exceliin, jotta datasta sai edes jotain selvää.
Roolini: Ainoa UX/UI-suunnittelija useassa projektissa vuosina 2020–2023. Yhdistin UX/UI-suunnittelun ja kevyen palvelumuotoilun.
Ratkaisu ja toteutus: Mietin uudelleen, miten datan ja työnkulkujen kuuluu toimia, sen sijaan että olisin pukenut vanhan järjestelmän uuteen käyttöliittymään
Aloitin lyhyellä, kevyellä tutkimuksella suoraan järjestelmiä käyttävien asiantuntijoiden kanssa
Yhdistin kartta- ja taulukkonäkymät yhdeksi johdonmukaiseksi kokonaisuudeksi
Rakensin oikeat analytiikkanäkymät (pylväs- ja hajontakaaviot), jotta tutkijat eivät tarvinneet niihin Exceliä
Lopputulos: Useita järjestelmiä rakennettiin uudelleen sen mukaan, miten tutkijat oikeasti työskentelevät. Suurimmassa projektissa sisäänrakennettu analytiikka korvasi paljon käsin tehtyä Excel-työtä, ja näytteiden tallentaminen ja seuraaminen helpottui selvästi. Perustuu käyttäjiltä projektien aikana saatuun palautteeseen.

Toimeksianto

Lähtötilanne

Ympäristötutkimuslaitos hallitsi ja analysoi kriittistä dataansa vanhentuneilla työkaluilla ja turvautui usein Exceliin, jotta datasta sai edes jotain selvää. Vuosina 2020–2023 tein laitokselle useita projekteja ainoana UX-suunnittelijana ja uudistin näitä työkaluja.

Valittuja näkymiä

Työpöytä ja mobiili, yksi alusta

Tulokset

Vaikutus

Nämä vaikutukset perustuvat palautteeseen, jota keräsimme suoraan käyttäjiltä projektien aikana.

Vanhoista työkaluista tutkijoiden työtä tukeviin välineisiin
Emme vain uudistaneet vanhojen järjestelmien ulkoasua, vaan rakensimme useita niistä uudelleen sen mukaan, miten tutkijat nykyään oikeasti työskentelevät: miten he yhdistävät kartta- ja taulukkodataa ja miten he lisäävät uusia tuloksia työn edetessä.
Parempia oivalluksia oikean datavisualisoinnin avulla
Näistä projekteista suurimmassa tutkijat olivat aiemmin turvautuneet paljon Exceliin ymmärtääkseen dataansa. Rakensimme järjestelmään kunnolliset analytiikkanäkymät, joiden avulla kuviot ja poikkeamat huomaa selvästi nopeammin ilman, että dataa tarvitsee ensin viedä muualle.
Näytteiden seuranta helpompaa ja selkeämpää
Parannetut käyttöliittymät helpottivat asiantuntijoiden arkityötä selvästi. Uusien näytteiden tallentaminen ja niiden muutosten seuraaminen ajan mittaan oli paljon yksinkertaisempaa kuin vanhoissa järjestelmissä.

Tausta

Jokainen järjestelmä, jonka parissa työskentelin, oli vanhentunut ja piti rakentaa uudelleen, mutta harvoin täsmälleen vanhan kopiona. Useimmiten vanhaa järjestelmää ei voinut vain pukea uuteen käyttöliittymään. Piti miettiä uudelleen, miten datan ja työnkulkujen oikeasti kuuluisi toimia, ja rakentaa uusi järjestelmä sen pohjalta. Parissa projektissa aloitin itse lyhyellä tutkimuskierroksella, joka oli lähellä niin sanottua Lean Designia: kerätään vain sen verran, että pääsee liikkeelle, ja opitaan loput rakentamalla. Tein sen suoraan järjestelmän asiantuntijoiden kanssa, jotta sain tarvittavan aineiston ennen kuin pääsin varsinaisen käyttöliittymän kimppuun.

Vaikeat kohdat

Karttojen ja taulukoiden yhdistäminen

Useissa näistä järjestelmistä toistuva haaste oli karttanäkymien ja taulukkonäkymien yhdistäminen yhdeksi johdonmukaiseksi kokonaisuudeksi. Minun piti selvittää, kuinka monta saraketta taulukossa voi olla, ennen kuin sitä on vaikea käyttää, ja mitä ominaisuuksia karttanäkymä tarvitsee, jotta eri tyyppiset datapisteet erottuvat selvästi ilman, että käyttäjä hukkuu informaatioon.

Suunnittelu kasvavalle, reaaliaikaiselle datalle

Nämä eivät olleet staattisia järjestelmiä. Käyttäjien piti pystyä lisäämään uusia näytteenottotuloksia suoraan järjestelmään, joten data kasvoi ja muuttui jatkuvasti. Tein tiivistä yhteistyötä järjestelmiä päivittäin käyttävien asiantuntijoiden kanssa, jotta suunnittelu kestäisi uuden datan lisäämisen rikkoutumatta.

Projektirakenne vaihteli, hyödynsin sitä silloin kun sellainen oli

Kaikissa projekteissa ei ollut yhtä paljon rakennetta. Yhdessä projektissa oli oma projektipäällikkö, joka piti työn raiteillaan ja varmisti, että ratkaisimme oikeita ongelmia, ja tuin häntä suunnittelun puolelta. Muut projektit olivat pienempiä ja väljempiä, lähempänä epävirallista jatkuvaa yhteistyötä asiantuntijoiden kanssa.

Kunnollisten data-analytiikkanäkymien rakentaminen

Yhdessä isoimmista projekteista menimme perusnäkymiä pidemmälle ja rakensimme kunnolliset analytiikkanäkymät, kuten pylväs- ja hajontakaaviot sekä muita visualisointeja. Ne antoivat tutkijoille paljon monipuolisemmat keinot tutkia ja ymmärtää dataansa kuin vanhat järjestelmät koskaan. Kaikissa näissä projekteissa ratkaisevaa oli pysyä lähellä päivittäin työkalua käyttäviä asiantuntijoita. Työ oli vaativaa, mutta rinta rinnan heidän kanssaan suunnittelu teki siitä myös aidosti hauskaa, ei pelkästään tehokasta.

Jälkiviisaana

Jos voisin palata ajassa taaksepäin, ajaisin suunnittelujärjestelmän aloittamista aiemmin. Organisaatiolla oli suunnitelmia aloittaa sellainen jossain vaiheessa, mutta kun hyvin pieni kehitystiimi ylläpiti jo yli 200:aa eri järjestelmää, priorisointi oli vaikeaa. Lisäksi sisäisesti oli vielä paljon epäselvää, esimerkiksi se, millä tasolla suunnittelujärjestelmä kannattaisi rakentaa organisaatiolle, jolla on niin monta järjestelmää ja niin vähän resursseja.

Tämä on hyvä muistutus siitä, ettei suunnittelujärjestelmä ole pelkkä suunnittelupäätös. Organisaatiolla pitää olla myös kapasiteettia ja selkeyttä sen tukemiseen. Ajaisin sitä edelleen aiemmin ensi kerralla, mutta lähtisin liikkeelle realistisemmin: pienellä ja riittävän hyödyllisellä kokonaisuudella, joka osoittaa arvonsa nopeasti, sen sijaan että odottaisin ihanteellisia olosuhteita, joita ei ehkä koskaan tule.

Lue lisää

Muut asiakasprojektit

Teollisuus

Teollisuuden data ja asiantuntijakäyttöliittymien suunnittelu

Rakensin käytännönläheisiä asiantuntijatyökaluja teollisuuden datatyönkulkuihin, jotta monimutkaiset laskennat ja seuranta olisivat asiantuntijoille luotettavampia.

Lue asiakasprojekti →

Julkinen koulutus

Koulutuksen digitaalinen palvelualusta

Tein valtavasta julkisen sektorin alustasta selkeän: kokosin monimutkaiset kuntien koulutyönkulut saavutettavaksi työkaluksi opettajille ja hallintohenkilöstölle.

Lue asiakasprojekti →