Нурасыл Абдразакулы: Как аналитика становится визуальным искусством

Дизайнеры привыкли рассказывать истории через иллюстрации, типографику и верстку. Но как выстроить сюжет, если ваш материал — массивы безликих цифр?

Нурасыл Абдразакулы создает сложные гео-карты, дашборды для корпоративного сектора и инфографику для крупных медиа (The Steppe, Kursiv), а за его проектами по визуализации данных в LinkedIn следят более 500 контактов.

Мы поговорили о балансе между математической точностью и эстетикой, выяснили, где в дата-журналистике заканчивается код и начинается визуал, и разобрали главную ошибку дизайнеров при работе с графиками — стремление сделать «просто красиво».

Нурасыл, расскажите немного о себе. Откуда вы, ваше образование. В каких соцсетях в основном ваша аудитория.

 — Я родом из Туркестанской области. Бакалавриат и магистратуру по компьютерной инженерии окончил в Казахском национальном университете им. Аль-Фараби. Уже больше пяти лет работаю аналитиком. Сейчас работаю в страховой компании Alatau City Garant, а параллельно занимаюсь собственными и фриланс-проектами в области анализа и визуализации данных. Из социальных сетей активно веду в основном LinkedIn. Там находится моя основная профессиональная аудитория, я публикую визуализации и аналитические материалы, знакомлюсь с людьми из своей сферы и нахожу новые возможности для сотрудничества.

Дизайнеры рассказывают истории с помощью иллюстраций, фотографий или верстки. На вашем сайте есть отличная фраза: “I turn data into stories”, а как вы понимаете, что из цифр получился визуальный сюжет?

— Истории из данных у меня рождаются по-разному, но чаще всего все начинается с темы. Меня может заинтересовать какая-то ситуация в Казахстане или в мире, после чего я начинаю искать данные, которые помогут ее объяснить. Поскольку я аналитик, мне недостаточно просто высказать мнение. Хочется собрать информацию, проверить ее и показать выводы через понятную визуализацию. Примерно в 70% случаев я сначала нахожу тему, а уже потом подбираю данные. В остальных случаях бывает наоборот. Например, я изучаю данные Бюро национальной статистики, Всемирного банка или других источников и замечаю неожиданный паттерн или интересное отклонение.  Я понимаю, что из цифр получился сюжет, когда между ними появляется понятная связь, контраст или вывод, который можно объяснить человеку одним предложением. Иногда идеи появляются и во время коммерческих проектов. Если я нахожу интересный факт и понимаю, что данные общедоступны, то могу отдельно исследовать эту тему и превратить ее в публикацию.

Как вы находите баланс между точностью данных и простотой восприятия, чтобы график был и понятным, и не вводил читателя в заблуждение?

— Для меня точность всегда важнее красоты, потому что визуализация не должна искажать смысл данных. Но это не значит, что все нужно показывать в исходном виде. Я могу округлить числа, сократить подписи, изменить размер шрифта или сделать заголовок подробнее, если так график будет легче понять. При этом сами пропорции, сравнения и выводы должны оставаться корректными. Я стараюсь убирать все лишнее, но не скрывать важное. Хорошая визуализация для меня это та, где человек быстро понимает основную мысль и при этом видит, что данные показаны честно.

В вашем портфолио более 200 визуализаций. Как вы принимаете сугубо дизайнерские решения: подбор шрифтов, цветовых палитр?

— Визуально! Смотрю, насколько работа выглядит цельной, не кажется ли она слишком тусклой или перегруженной и помогает ли оформление быстро понять данные. При выборе цветов стараюсь использовать понятную логику. Например, для показателей, где есть хорошие, средние и сложные значения, часто использую принцип светофора. Зеленый, желтый и красный легко считываются и не требуют долгого объяснения. Для градиентов стараюсь выбирать палитры, где разница между значениями заметна, но сама карта или график не выглядит слишком пестро. Шрифты и цвета подбираю под тему и формат публикации, а затем несколько раз корректирую по ходу работы. Со временем у меня сформировался собственный визуальный подход. При этом я также слежу за работами известных специалистов по визуализации данных и иногда вдохновляюсь их решениями.

На каком этапе в вашей работе заканчивается программирование и начинается дизайн? Вы дорабатываете сгенерированные графики руками в векторном редакторе или идеальная визуализация должна рендериться исключительно кодом?

— Основную визуализацию я обычно создаю кодом. Так сохраняются точность расчетов, пропорции и воспроизводимость результата. Если это обычный график, то подписи, заголовки и другие элементы тоже настраиваю в коде. Программирование заканчивается после того, как завершены расчеты, аналитика и построена основа визуализации.

Если проект сложнее и требует дополнительных элементов или более свободной композиции, я переношу готовый график в Canva и уже там собираю финальную публикацию. Для меня нет принципа, что идеальная визуализация обязательно должна быть сделана только кодом. Я использую тот подход, который лучше подходит для конкретной задачи. Код отвечает за точность и основу визуала, а визуальный редактор помогает довести до ума финальную подачу.

Вы делаете аналитику для сурового финтеха и одновременно графику для популярных медиа. Чем отличается подход к проектированию дашборда для топ-менеджера банка от инфографики, которую будут листать обычные граждане в Instagram?

— Дашборд для руководителя это прежде всего рабочий отчет за конкретный период. Он должен показывать показатели, которые нужны для принятия решений. Например, продажи, динамику, отклонения и проблемные зоны. Здесь особенно важны точность, скорость восприятия и возможность быстро найти нужную цифру. Руководитель не должен долго разбираться, что именно показывает дашборд.

Инфографика для медиа строится иначе. Там я сам выбираю тему, показатели и главный вывод, который хочу показать аудитории. Такая работа должна быстро привлечь внимание и понятно объяснить одну основную мысль. Она может меняться уже после публикации. Люди пишут комментарии, предлагают новые срезы, и на их основе визуализацию можно дополнить или переработать. Рабочий дашборд помогает управлять процессом, а медийная инфографика помогает заинтересовать, объяснить тему и вызвать обсуждение.

В вашем портфолио огромное место занимают пространственные данные — от «Золотого квадрата» Алматы до плотности населения республики. В каких инструментах создается эта красота, и почему, на ваш взгляд, картография так завораживает зрителя?

— Большинство карт я создаю на языке R ¹. В нем есть сильные библиотеки для картографии, пространственного анализа и GIS-задач. Для аналитика это особенно удобно, потому что можно одновременно обрабатывать данные, проводить расчеты и настраивать карту через код. Это позволяет контролировать почти каждый элемент и при необходимости быстро обновлять визуализацию. Карты цепляют людей, потому что они сразу связывают данные с реальным пространством. Человек видит не просто цифры, а конкретные города, регионы и территории, которые он знает. Поэтому информация воспринимается ближе и понятнее. Карта может показать закономерность, которую сложно заметить в обычной таблице или даже на стандартном графике.

Вы делаете много срезов по Казахстану: имена новорожденных, экология, зарплаты. Как вы оцениваете качество открытых данных у нас в стране? Приходится ли «добывать» и очищать цифры с боем, прежде чем они превратятся в красивый график?

— В целом качество открытых данных в Казахстане достаточно высоко. Основные источники, такие как Бюро национальной статистики и портал открытых данных, публикуют уже структурированные и достаточно чистые наборы, с которыми удобно работать. При этом хотелось бы видеть больше разнообразных данных в открытом доступе. В европейских странах чаще встречаются подробные наборы по городской мобильности, пешеходным потокам, инфраструктуре, маркетинговым исследованиям и картографическим задачам. Есть и отдельные сложности с доступом. У некоторых государственных платформ интерфейс может быть не самым удобным, а выгрузка данных сложной. Например, погодные данные по Казахстану есть, но иногда их проще получить из международных источников, чем скачать с локальной платформы. Поэтому главный вопрос для меня сейчас не столько в качестве данных, сколько в их доступности, разнообразии и удобстве использования.

Можете вспомнить проект, в процессе визуализации которого вы сами удивились результату, когда диаграмма показала то, чего вы совершенно не ожидали увидеть?

— Меня особенно удивил проект о суицидах в Казахстане. Я знал, что проблема серьезная, но предполагал, что она в большей степени касается подростков. Анализ показал другую картину. Значительная доля случаев приходится на взрослое население, особенно на мужчин среднего возраста. Для меня это стало неожиданным результатом и еще раз показало, насколько данные могут отличаться от распространенных представлений.

С точки зрения дата-аналитика, какие самые частые и раздражающие ошибки допускают графические дизайнеры, когда берутся рисовать графики, не зная основ статистики?

— Самая частая ошибка — это визуальный шум. Дизайнер может добавить слишком много цветов, декоративных элементов, подписей и необычных форм, из-за чего график становится «красивым», но неразборчивым. Когда все элементы одновременно пытаются привлечь внимание, читатель не понимает, куда смотреть и какой вывод является главным. Также проблема возникает, когда ради красоты выбирают неподходящий тип графика или делают различия между значениями визуально сильнее, чем они есть на самом деле. Хорошая визуализация должна не усложнять данные, а помогать быстро считывать их смысл.

Если классический дизайнер хочет прокачаться в визуализации данных и делать не просто красивые, но и «умные» дашборды или инфографику, с чего ему стоит начать?

— Я бы начал с понимания самих данных. Важно знать, чем отличаются абсолютные и относительные показатели, среднее значение и медиана, проценты и динамика. Главное уметь правильно читать данные и понимать, какой вывод из них можно сделать. Только после этого стоит выбирать форму визуализации. Отсутствие навыков программирования здесь не является препятствием. Можно использовать Power BI ², Tableau ³ и другие визуальные инструменты, где качественную инфографику или дашборд можно собрать без кода. В первую очередь важны не инструменты, а понимание данных.

nurasyl.space