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数据看板是什么，怎么做？
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1.数据看板概念
1.1 定义
数据看板是数据可视化的载体。 数据看板是一个可视化工具，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；数据看板是一个交流工具，通过数据公开和呈现，公司内部能够共享有效信息，激活组织间的交流与协作。 1.2 内容及作用数据看板通过简明扼要的数据可视化展现，直观反映出业务变化；通过数据驱动建议的方式快速清晰地发现问题、帮助业务成长。 集成最底层的基础信息（如库存数据）——掌握业务现状；根据业务属性、业务需求，通过基础信息进行管理指标的计算和管控（如库存周转率）——管理业务目标；对数据记录进行反馈和告警（如库存数据是否异常）——衡量与共享业务结果，促进部门协作。 2.需求分析 2.1 结合场景，挖掘数据所有的看板都是围绕一定的业务场景展开的，同时，我们也应该明白，不同的行业、场景具有不同的核心指标。数据看板的主要价值是掌握情况与解决问题。 （1）掌握情况（数据统计） 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。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。（2）解决问题（数据分析及结论） 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。 2.2 结合使用者，考虑不同设计重点 战略看板业务看板运营看板使用者高层管理中层管理一线运营应用范围面向生产结果，对公司发展负责面向生产过程，对具体业务负责面向业务细节，对个人相关的业务负责应用场景战略核心指标监控分析问题，寻找原因日常运营监控，迅速行动关注指标关注核心指标，关注目标和现状之间的差距关注利润增长曲线、转化漏斗、业务异常、部门员工KPI关注个人绩效、业务细节信息粒度总体概况（天/周/月/季度/年）总体细节都有（天/周/月）细节的，可执行的（实时/小时/天/周）考虑考虑整体发展策略和趋势考虑团队管理的便捷性考虑如何调动个人机动性战略看板设计主要突出简洁、唯结果论的特点，要主次分明，并且多的展现纯数字内容而非图表。一般设置6个左右的数据指标，有利于专注于分析最重要的指标。公司中高层对业务数据非常敏感，不需要曲线来表示规律，只用看到数字就能看出业务异常。 业务看板设计主要突出垂直细分的特点：研究业务增长就是业务增长的看板，研究活跃用户就是活跃用户的看板，或许这其中会有些关联性，但这种关联是弱关联，如果数据看板之间含混不清，那么分析业务也会有很多阻碍。 业务看板与战略看板最大的不同点是，注重生产过程，所以多使用增长曲线来体现数据规律和数据变化。业务看板解决的核心问题是：及时发现业务问题和便于分析业务异常，视觉设计上要注重各个指标的色彩鲜明，便于察觉指标与指标间的关系。业务看板描绘的业务不同，数据不同，需要安排在不同的页面上，业务看板需要足够细分，绝对不能互相杂糅，纠缠不清。 3.设计看板的前置条件——报表设计数据看板中有不少数据是需要后台去实时计算的，在数据量太大的情况下、筛选条件和统计项较为复杂时，图表加载速度会变慢，也会耗费大量系统资源。而如果先设计好数据报表，在数据看板中，查看图表的速度才不会收到影响。 3.1 构建分析体系参考第二节.需求分析。 一般可采用枚举法，列举可能干扰到核心业务数据所有因素，再一一排查。 3.2 定义观察指标 进行维度下钻 定义好分析框架后，要进一步确定观察指标，主要是对观察维度进行拆分，逐渐细化，只有在更精细的维度分析数据才最有可能得到准确的答案。统一数据口径 数据口径指的是对于数据的定义，如果系统内部统计口径不一致，就会导致业务分析出错。如果不对数据口径进行清晰的定义，开发人员在调用数据时可能会直接采用已有的口径，这个已有统计口径不一定符合当前数据指标的需要。定义统计频次 确定好需要统计的数据维度形成观察指标后，要对观察指标分类处理，有些指标属于关键性因素，有些指标属于次要因素。有些指标单位时间内产生的数据波动较大，统计频次可能要到分钟级。而有些指标数据波动较小，可能一天只有几次变动，统计频次可设定为小时级。 3.3设计呈现形式 默认查询时间 统计具有延时的特点，有些数据统计必须等待订单完成才能纳入统计范围，比如默认查询时间定为t-7至t-1排序规则 默认按照哪一项数据排序筛选项设置 哪些数据选项需要筛选统计项设置 哪些数据需要合并统计其他极端情况考虑 数据极限值，最大时间范畴，取数为空时的处理等等 3.4复盘报表设计使用率 可通过数据埋点看该项功能的使用率，使用率不够要和业务部门沟通问题，及时迭代优化 目的是否达成 观察是否实现最初想要得到的目的，分析链路上是否还存在障碍 用户满意度 与业务部门沟通，看使用过程中有什么不方便的地方，效率方面是否还可以得到提升 在设计原型之前，报表的准确性必须通过测试，且经过至少一轮的迭代优化。 4.数据看板设计要点在进行看板设计时，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6个要点： 一个数据看板只聚焦一个商业问题。简单高效，最好一屏包含所有需要的信息，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一个数据，具体就是要有环比、同比来体现变化。数据图表的刷新频次和统计频次要符合业务的需求，最好能做到实时更新。选用的数据能够体现出趋势和规律，对于无趋势特性的数据，直接展示数字比较好。对于不同的数据指标，不同的数据特性需要选用合适的图表。 4.1 页面层级与看板布局设计数据看板时，页面层级一般不超过两级。 看板布局最好将页面分为三部分或者四部分，要凸显出重点指标（想要重点突出的指标应占据明显C位）。 具体布局设计可查看参考文献4最后一部分 4.2 选择合适的图表类型选择合适的图表类型能够最大程度满足视觉可视化的呈现效果，满足业务数据查看和分析的需求。每种图表适合的场景，可以在AntV G2Plot中进行查看。 柱状图：用于呈现不同类别的分布，也可用于趋势分析；折线图：用于趋势的呈现；饼图：用于呈现不同类型的数据占比；漏斗图：用于呈现连续流程中的转化；气泡图、散点图：可用于呈现数据在不同范围的分布情况；雷达图：可用于同一主体不同维度的达成呈现；韦恩图：通常用来表示两个数据集相关联的多少。API调用：自行开发可视化图表耗时耗力，常见的解决方案是使用ECharts、AntV、QChart等开源可视化库，只需调用相应的api接口即可。 4.3 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。分析结论与行动指导：如果仅仅将数据统计、图表分析放在页面上，靠用户自己去理解的话，难免使用起来会比较吃力，所以需要有结论性的内容来更直观的告诉他结果。 5.六大常见错误
在搭建和使用数据看板的过程中，公司经常会存在有效信息过少、核心指标模糊（注意虚荣指标的问题）、数据呈现混乱等问题。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、腾讯移动分析。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地完成看板设计。 参考文献：[1] 麋鹿产品.产品笔记：数据看板[EB/OL].人人都是产品经理,2020-09-01. http://www.woshipm.com/pd/4161426.html [2] 凉凉Lxy.复盘：如何搭建数据看板？[EB/OL].人人都是产品经理,2020-08-17 http://www.woshipm.com/pd/4138660.html [3] 交响乐的口技现场.后台产品方法论：如何搭建数据看板？[EB/OL].人人都是产品经理,2020-03-03 http://www.woshipm.com/pd/2792102.html [4] Hugh Dong.产品设计心法：数据看板篇[EB/OL].人人都是产品经理,2019-09-02 http://www.woshipm.com/pd/2801719.html [5] GrowingIO.数据看板怎么搭？这里有 3 大原则和 4 大构成要素[EB/OL].人人都是产品经理,2020-09-11 http://www.woshipm.com/data-analysis/4177584.html |
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