复盘:如何搭建数据看板?

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编辑导读:数据面板能够直观反映出业务变化,并有助于决策层发出业务调整与决策。那么搭建数据看板时,需要注意哪些问题?具体步骤是什么?本文作者对一次数据看板的搭建进行了复盘,结合具体案例分享了数据看板设计过程中需要注意的一些问题,供大家一同参考和学习。

在工作中,笔者负责了数据看板的后台配置化模块。在前期产品设计时,一开始没有对数据看板的需求、设计规范等的系统性认知,希望通过这次复盘,加深对数据看板有更进一步的认知。也希望对数据看板有需要的小伙伴有一定的帮助。

一、什么是数据看板?

提到「数据看板」,需要先了解「数据可视化」。

数据可视化,是把相对复杂、抽象的数据,通过可视的方式,让人们更易理解的图形展示出来的一系列手段。

而数据看板是数据可视化的载体,通过合理的页面布局、效果设计,将可视化数据更直观、更形象的展现出来。

数据看板一般用作后台系统的首页,或者作为系统的其中一个模块,呈现当前业务、运营相关的数据和图表,方便实时掌握业务情况,并能够支持业务决策。

除了数据看板,还有数据大屏、管理驾驶舱、城市大脑等类似产品,有兴趣的同学可以继续探索。

二、数据看板需求分析

按照「为谁(目标用户),提供什么样的服务(业务流程),帮他达成怎样的目标价值(业务指标)」来进行分析。

1. 目标用户

目标用户是相关业务的所有人员。可以按照基层/中层/高层来进行初步划分,各层级所处位置不同,侧重内容也不同,具体分析内容如下图。

2. 价值

数据看板的主要价值是掌握情况,解决问题是较高层次的应用。

(1)掌握情况

掌握情况是目标用户的基本需求,根据现状来分析与目标的差距,发现业务问题。大部分是数量的统计,不包含分析类的内容。

  • 面向高层的战略看板,一般会通过纯数字形式来展示核心指标,不需要复杂的图表。

选自GrowingIO

  • 面向中层的业务看板,注重过程和组成,多使用增长曲线等形式来体现数据分布、规律和变化。

选自神策数据

(2)解决问题

能够通过数据可视化,从动态数据中提炼规律,发现不符合预期的部分进行优化迭代,然后再通过看板进行效果验证。

今夏的热门综艺《乘风破浪的姐姐》的数据表现如何?通过百度指数可以看出,虽然每期节目首播在周五,但一般是周六达到高峰。同时在6月份开播后热度不断下降,如果没有什么调整优化,后期的热度让人难以期待。

选自百度指数

三、数据看板设计

在进行看板设计时,需要结合页面层级、布局、指标图表、配套功能进行综合考虑。在设计中,要注意三个要点:

  • 简单高效,优先满足查询效率,而不是酷炫的交互。
  • 信息具有强关联性而不是孤立的数据,具体就是要有环比、同比来体现变化。
  • 选用的数据能够体现趋势和规律,对于无趋势特性的数据直接展示数字比较好。

1. 页面层级

数据看板存在一页和多页的情况。多页时,各看板可以是平铺结构(左侧图),也可以是层级结构(右侧图)。根据看板的数量及维度,选择适合的结构即可。

层级结构时,建议2层嵌套即可。一方面,3层以上嵌套过深,不直观,不容易被用户发现,另一方面需要反思,是否是指标过多、分类不当,需要进行调整内容归类,进行一定删减,避免无用指标。

2. 页面布局

每一页的布局需要考虑是单屏,还是长屏页。单屏、长屏,是指一屏内是否可以放得下,是否需要滑动屏幕才看得到所有内容。

如果是长屏,建议将一屏外的内容露出部分,引导用户进行滑动查看。特别是Mac的系统,默认不展示滚动条,如果用户没有滑动屏幕,也没有看到滚动条,那一屏外的内容,很可能就永无见光之日了。

在Ant Design Pro的示例中,数据看板为长屏页。在一屏外,还有很多内容待曝光,所以将「线上热门搜索、销售额类别占比」露出,吸引用户查看剩余内容。

选自Ant Design Pro

3. 指标图表

每一屏的数据看板是由图表组成,常见的图表分别是柱状图折线图面积图饼图。每种图表适合的场景,可以在AntV G2Plot中进行查看。

AntV G2Plot 图表库地址:https://g2plot.antv.vision/zh/examples/area/stacked

选自AntV

关于图表的类型,也可以通过ECharts进行了解。ECharts是目前比较流行、在前端开发常用的开源可视化库。

ECHARTS:https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html

也可以按照图表想表达的内容类型,选择相应的图表。在AntV中,区分了「比较、趋势、组成、占比」等8组类型对应的图表。

antV访问地址:https://antv.vision/zh

选自AntV

4. 图表的配套功能

图表选择完成后,需要考虑该图表的配套功能都有哪些,包括:

  • 设置权限:哪些人可见,哪些人不可见,可能在数据看板设置,也可能在后台进行配置;
  • 支持下载:将看板数据通过excel进行下载导出,公司敏感数据是否要支持下载,需要和业务方进行确认;
  • 全屏展示:将单一图表进行全屏展示,更精细的查看图表内容;
  • 编辑看板:包括编辑看板的层级结构、指标内容、图表类型等,比如调整看板名称,更换指标,从折线图调整为柱形图操作。

选自GrowingIO

需要哪些配套功能,看具体的需求。之前负责的需求是「前台只支持展示,通过后台配置看板的层级,选择指标以及指标维度」。维度,包括了分类、统计周期、选择(对比)日期等等。维度越多,灵活度越高,新用户的学习成本、操作成本会越大。

下图是最初设计的原型,就遇到了上述的问题。最后上线的版本中,只保留了分类和统计周期两个选项,将其余维度设定为内置信息放入。

结语

在进行数据看板规划时,建议参照现有的数据服务平台,比如GrowingIO、神策数据、诸葛io、小马BI,多多体验平台的demo。借助成熟的参考,帮助我们更快更有质量的完成看板设计。

实际工作中,对于看板中使用哪些指标,或许作为产品经理的我们没有太多话语权,但我们依然需要了解指标背后代表了哪些业务含义,可以透过指标解决哪些问题,做到知其然知其所以然

参考文章:

《产品设计心法:数据看板篇》

《后台产品方法论:如何搭建数据看板?》

 

本文由 @凉凉Lxy 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 分享得超棒❤️

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    1. 感谢~

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  2. 写的很棒呀

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    1. 感谢捧场~~

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