Wykres pociskowy (ang. bullet graph) został wymyślony przez innowatora IT Stephena Fewa. Został stworzony specjalnie z myślą o dashboardach. Jest odpowiedzią na problem eksponowany przez wszystkie liczniki (ang. gauge) i mierniki (ang. meter), które stały się synonimami dashboardów.

Liczniki i termometry

Oba typy prezentacji danych liczbowych przedstawiają zwykle pojedynczą miarę, czasami na tle miary powiązanej, jak cel (ang. target), oraz w kontekście zakresów ilościowych oznaczonych etykietą stanu (dobry, zły). Bardzo często wyglądają podobnie do tych przedstawionych na poniższym rysunku. Oba przedstawiają kluczową miarę w odniesieniu do targetu (koniec skali termometru i zero na liczniku).

Pytanie, które należy sobie zadać wprowadzając tego typu sposób prezentacji danych brzmi: „Czy przedstawiają dane w najprostszy i najlepszy sposób, zajmując mało miejsca?”. Odpowiedź brzmi: „Nie”. Liczniki w kształcie koła zajmują dużo miejsca i ciężko je umieścić razem obok siebie. Liniowa natura  termometru potencjalnie pozwala uniknąć tego problemu, ale powierzchnia jest marnowana na niepotrzebne dodatki.

Definicja wykresu pociskowego

Wykres pociskowy osiąga cel komunikacji bez problemów, które są plagą mierników i liczników. Jest zaprojektowany, aby przedstawić kluczową miarę, umożliwiając jej porównanie z punktem odniesienia, na tle zakresu ilościowego, który wskazuje stan dobry, zły lub inny. Wykres pociskowy nie jest niczym innym jak wykresem kolumnowym z pojedynczą kolumną lub uproszczoną wersją termometru. Oto założenia wykresu:

Zalety wykresu pociskowego

Liniowy charakter wykresu, który można ustawić pionowo lub poziomo, umożliwia umieszczenie kilku takich wykresów obok siebie na relatywnie niewielkiej przestrzeni.

Wykres pociskowy umożliwia bardzo szybkie wykrycie, które miary osiągnęły lub przekroczyły cel, reprezentowany przez krótką linię przecinającą. Kiedy miara zostaje przekroczona formuje się przecięcie, które jest łatwo zauważalne, gdyż jest widziane podświadomie zanim zwrócimy na niego uwagę. Szybko można przeskanować wykresy pociskowe na dashboardzie i natychmiast dowiedzieć się, które miary osiągnęły dobry wynik, a które nie, szukając przecięcia.

Warto zauważyć, że kolory wypełnienia tła odzwierciedlające kategorie ilościowe (jak zły, satysfakcjonujący, dobry) różna się intensywnością koloru a nie barwami. Powoduje to, że nawet daltoniści widzą rozróżnienie. Zastosować można nie tylko odcienie szarego, np. beż.

Umieścić można więcej niż trzy stany ilościowe za pomocą koloru wypełnienia tła, lecz aby uniknąć zbyt dużej złożoności, która nie może być postrzegana efektywnie, i aby zachować jasne rozróżnienie między odcieniami, nie powinno się przekraczać pięciu stanów.

Czasami warto porównać miarę kluczową z więcej niż jedną miarą. Przykładowo, można chcieć porównać zysk osiągnięty z zaplanowanym oraz wynikiem z zeszłego roku. Wykres pociskowy łatwo radzi sobie z tego typu porównaniami poprzez użycie różnych znaczników dla każdego porównania. Rozróżnienie można wprowadzić stosując różna intensywność kolorów, szerokość linii lub symbole.

Zawsze kiedy wykres pociskowy jest stosowany w celu prezentacji danych ilościowych, skala powinna zaczynać się od zera. Wartość jest reprezentowana nie tylko przez lokalizację punktu końcowego, ale też przez długość kolumny. Zatem zastosowanie skali nie mającej początku w zerze prowadzi do błędnej prezentacji danych, co utrudni porównania między poszczególnymi kolumnami.

Wariacje wykresu pociskowego

Czasami jednak warto nie zaczynać skali w punkcie zero, aby maksymalnie zbliżyć skalę na szczegóły, np. jeśli większość wartości mieści się w zakresie 175-300 tys. zł i chcemy skupić się wyłącznie na pokazaniu tego zakresu i różnic między poszczególnymi miarami. W takim przypadku można zastąpić kolumnę znacznikiem (symbolem).

Kiedy chcemy porównać obecną miarę z celem na przyszłość, np. zysk na dzień 15 stycznia w porównaniu z targetem na I kwartał, łatwo dostrzec jak daleko jeszcze jesteśmy od celu, ale trudniej czy, przy założeniu osiągania podobnego wyniku do końca okresu, cel osiągniemy. Na wykresie pociskowym łatwo można rozwiązać tę kwestię poprzez pokazanie prognozy na koniec danego okresu.