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数据可视化首先要解决数据的问题

2021-06-04

数据可视化是什么?很多会说,让数据以更加直观的方式呈现,通过简单的交互动作,快速获取目标数据,提高数据获取和分析的效率。

数据可视化首先要解决数据的问题,没有数据的可视化是无源之水;如果数据已经可以通过SQL或者邮件、excel报表等不同方式获取到了,可视化的优先级就没那么高了。

在开发资源稀缺时,往往可视化页面的需求优先级会降低,连数据都没有的那部分需求才是高优解决的。数据是基本需求,可视化是温饱需求。

在大数据发展初期,数据产品体系不健全,业务人员数据获取重度依赖数据开发人员,紧急需求需要各种刷脸或者找领导走特殊通道。

数据可视化产品的确可以大大提升数据化决策效率,但随着数据中台的出现,数据获取自助化、可视化Dashboard配置化,定制化的可视化需求越来越少,此时数据可视化产品经理该何去何从?数据产品经理如何才能保持自身的核心竞争力,避免被工具或者业务取代?

一、分析思路是数据可视化的灵魂

其实业务核心诉求不是数据,而是基于数据的分析结论或者决策建议,知道业务行动改善。

毕竟术业有专攻,业务产品经理、运营在商业、用户、运营等方面更专业,数据分析只是衍生技能,如果有BP的分析师,直截了当的提供结果,才是他们最希望的;因此,数据可视化产品,提供业务KPI数据是什么、表现是好是坏,为什么出现此种情况,我该如何行动等完整的分析能力或解决方案,才是数据可视化的灵魂所在。


二、数据是什么?

基于业务经营所关注的核心指标体系,客观地呈现数据是什么,如每日DAU、MAU、付费用户数是多少等,解决定量看数据的需求。

注意点:

1)需求分析:通过调研和需求沟通,以及不同层级用户(管理层、产品、运营等)对数据的诉求,获得业务期待的指标、统计口径、分析维度。

了解目标用户的业务流程,梳理指标监控体系,挖掘真实需求,判断用户提的需求是否合理、全面,能否达到监控或分析的目标,给出专业的建议;避免看山是山,被动式的,1:1的实现业务需求,因为有的业务同学数据感没那么强,甚至指标维度都傻傻分不清,他们也非常希望有更为专业的数据同学给他们提供建议或解决方案。

2)数据呈现:用户提的指标需求可能是零散的,缺少体系的,要基于需求分析过程,确定指标的优先级,以及指标分类(相近主题的指标在页面呈现上要在相近区域),避免指标平铺式、缺少分类的直接呈现;同时要控制核心指标的数量,通过tab切换或下钻联动等方式,默认呈现最关键指标,避免信息过载失去重点。


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