当你卖力一个产品，不管是从0-1的无中生有，还是站在古人的肩膀上对现有产品进行迭代，都须要有一个好坏的判断标准，这样才能让这个产品走的更远。同样，对付一个数据决策剖析类的产品或者利用Tableau等BI工具搭建了一个Dashboard页面，你知道该怎么判断它到底做的是好还是坏呢？只有理解这些，才能够更好地方案和设计一个数据决策剖析产品。
一、四大核心能力
数据剖析类产品的定位是通过将数据可视化、信息化，为数据化管理供应主要抓手。其关键是要建立四大核心能力。要判断一个BI可视化产品的好坏时，紧张从这四个方面看，当前还欠缺哪些能力。
1.知现状
这是知足基本数据“生理需求”的最低层次需求，也便是说，至少要先能够把业务过程数据化，可以基于这个数据产品获取到所须要的数据，哪怕用最原始邮件excel数据附件，或者前真个表格数据下载。如果数据产品勾留在这个阶段，其存在感和代价度就非常低，由于业务自己还须要花大量的韶光二次加工和剖析，他们会以为，自己的事情更耗时，至于从哪里取的数，没那么主要。
2.定问题
除了作为降落数据获取本钱的媒介之外，还须要能够帮助用户创造和定位问题。比如DAU指标本日看100W，来日诰日打开看到是120W，虽然每天看到了不同的描述性数字，但并不知道到底有没有问题，不是每个业务都有那么强的数据敏感度。
以是，用户希望的是，你这个数据产品可以直接见告他数据有没有问题，而不是要他自己根据履历判断（有些新人没履历）。在问题创造方面，紧张是要建立一些参考比拟的标准，例如，和历史同期比（同比、环比），和目标KPI比拟，与行业比拟等。
3. 究缘故原由
创造问题后，还需具备挖掘缘故原由的能力，比如昨天DAU指标同比低落50%，超出了正常的阈值范围，那么到底是哪里出了问题，是某一地区由于疫情影响，还是某个产品发布新功能除了Bug。还是某一流量渠道花费花完没钱投放了？须要供应直不雅观的缘故原由阐明，或者至少要构建支持用户交互式多维剖析的能力，可以让业务职员自己由果索因。
4. 匆匆行动
数据剖析产品的目标是为了改进决策，赋能决策，以是须要为业务行动改进供应辅导建议。如果只是看一眼数据，就没有然后了，那么就没有起到数据赋能的浸染。例如，DAU指标低落，通过剖析创造紧张是纯新流量下滑，拉新能力不敷。建议在XX、XX等用户留存质量高的渠道，增加投放预算。
二、六项基本原则
在做数据可视化产品设计时，须要遵照以下基本原则，才能更好实现四大能力。
1. 目标明确
不同用户群体关注的指标和维度有所差别，对付管理层会对营收、本钱、古迹增长潜力、用户规模等角度全面理解公司经营康健状况，指标宏不雅观且覆盖全面，而对付运营部门，紧张背用户干系KPI，以是在做报表产品设计时，要充分考虑目标用户和数据化管理目标。
2. 思路清晰
你希望用户沿着什么剖析思路利用你这个产品。数据产品经理的能力维度之一是数据剖析能力。它和数据剖析师岗位的边界在于，要把常用的剖析思路抽象领悟到产品流程当中，让更多原来不懂数据剖析的人，可以借助产品而“大家都会数据剖析”。那么你的剖析思路是什么呢？聚焦于业务流程的指标体系，指标之间的逻辑关系是什么，订单量或转化率低落，紧张是哪个指标影响，在哪个维度的表现更为突出？
3. 主次分明
环绕核心KPI，指标呈现是否主次分明，是毫无关系的指标堆砌，还是分级分类重点突出？核心内容高优首屏展现，次优内容通过指标选择或tab切换办法，勾引用户按需深入剖析。避免所有内容平铺造成内容过载，重点失落焦。
4. 信息丰富
数据产品须要具备将数据信息化、知识化的能力。纯挚的数据不是信息，只有结合业务场景加工处理后可以直接为用户供应决策帮助的才是信息。比如订单量同比低落50%，还是数据，而增加：仅近七天同比逐步增大，疫情规复逐步好转。便是一个信息。
5. 大略易用
数字化转型的目标之一是实现数据的民主化，便是大家都可用数据，数据和产品的利用门槛要足够的低，以是在设计对应的产品时，基于剖析思路，供应一线店员、发卖都可利用的产品流程，从而才能够实现自上而下的数据化管理。
6. 及时主动
除了被动地等待用户来访问产品查看和剖析数据外，还可以通过数据订阅推送、指标颠簸预警等功能，及时主动为用户供应数据决策能力，增强用户对数据的依赖度。
三、常见问题
以下列举数据可视化产品常见的问题，后续文章会详细整理数据可视化产品设计常见坑点，这样你在剖析评价别人的产品才能提出更具培植性的建议。也作为自己设计产品时的自查表。敬请期待。
专栏作家
数据干饭人，微旗子暗记"大众年夜众号：数据干饭人，大家都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域，覆盖开拓套件，数据资产与数据管理，BI与数据可视化，精准营销平台等数据产品。善于大数据办理方案方案与产品方案设计。
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