研究國(guó)外業(yè)內(nèi)前沿?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品，了解當(dāng)前實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最新思路和實(shí)踐。

無(wú)論哪一種數(shù)據(jù)產(chǎn)品，儀表盤(pán)（Dashboard）都是最核心的功能。它作為用戶接觸數(shù)據(jù)的第一個(gè)頁(yè)面，相當(dāng)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品的門(mén)戶，擔(dān)負(fù)著提綱挈領(lǐng)，引導(dǎo)分析的重要職能，幫助用戶能夠快速判斷業(yè)務(wù)情況，支持他們做出決策并行動(dòng)。

個(gè)人有幸經(jīng)歷過(guò)三個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的 Dashboard 設(shè)計(jì)，企業(yè)內(nèi)部和 ToB 型產(chǎn)品皆有涉獵。根據(jù)研究過(guò)的一些 Dashboard 設(shè)計(jì)案例和文章，最后將所有這些經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成以下的「123」：一個(gè)原則，兩個(gè)時(shí)期，三個(gè)細(xì)則。

一個(gè)原則即「提綱挈領(lǐng)，引導(dǎo)分析」，在一個(gè)頁(yè)面里明確告訴用戶當(dāng)前業(yè)務(wù)狀況好壞，并支持能夠針對(duì)某個(gè)問(wèn)題進(jìn)行下鉆分析，從而串聯(lián)起整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)。由此原則從而可推出以下三個(gè)細(xì)則：

1. 因人而異，細(xì)分場(chǎng)景：根據(jù)用戶和場(chǎng)景設(shè)計(jì)產(chǎn)品

2. 少勝于多，分清主次：展示最關(guān)鍵的指標(biāo)，區(qū)分優(yōu)先級(jí)

3. 深入分析，落地行動(dòng)：支持深入分析，并落地為具體行動(dòng)

這就像講一個(gè)用戶故事。經(jīng)過(guò)起承轉(zhuǎn)合慢慢鋪墊，最終進(jìn)入正題，告訴用戶應(yīng)該怎么去執(zhí)行，怎么去優(yōu)化產(chǎn)品和業(yè)務(wù)。

各類(lèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)品在實(shí)現(xiàn)前面提到的不同原則時(shí)，又可以分為兩個(gè)時(shí)期：Report（定制化）和 Customize（個(gè)性化）。前者是早期形態(tài)，如 GA 和 Mixpanel 等，特點(diǎn)是根據(jù)指定的分析思路，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貜膮R總到細(xì)分，層層下鉆。它們?yōu)閷?shí)現(xiàn)「因人而異」，往往會(huì)設(shè)定多個(gè) Dashboard 頁(yè)面，或者本身就只針對(duì)某一類(lèi)用戶群體。后者更常見(jiàn)于一些比較新型的分析產(chǎn)品，如 Domo 和 Looker，特點(diǎn)是報(bào)表自定義程度較高，通過(guò)自由選擇單圖的方式來(lái)組建 Dashboard。隨著時(shí)間的發(fā)展，這兩者的界限在慢慢模糊，但主要的特點(diǎn)依舊鮮明。

1. 因人而異，細(xì)分場(chǎng)景

產(chǎn)品的核心就是解決問(wèn)題，解決某些用戶在某些場(chǎng)景下的某個(gè)問(wèn)題。對(duì)于不同行業(yè)，不同業(yè)務(wù)，不同職位的人們來(lái)講，關(guān)注的內(nèi)容自然不一樣。在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品或頁(yè)面時(shí)，我們需要圍繞著用戶和場(chǎng)景來(lái)做設(shè)計(jì)。

1.1 劃分用戶

劃分用戶，一般會(huì)從業(yè)務(wù)線或崗位入手。不同業(yè)務(wù)線間，關(guān)注的核心指標(biāo)自然不同，比如轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)下面各種業(yè)務(wù)部門(mén)，即使大家都關(guān)注大盤(pán)數(shù)據(jù)，但每天更關(guān)心的，還是自己的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)指標(biāo)。

崗位也是同理，管理層重在把握全局，而執(zhí)行層重在每個(gè)細(xì)節(jié)的執(zhí)行效果，關(guān)注的數(shù)據(jù)層級(jí)和指標(biāo)也會(huì)有所差異。

以 Domo 為例，它為每個(gè)職位的人單獨(dú)設(shè)一個(gè) tab 來(lái)顯示，每一個(gè)崗位都有自己預(yù)設(shè)的 Dashboard 頁(yè)面。

同時(shí)，它也支持用戶對(duì)這些報(bào)表進(jìn)行內(nèi)容的增刪改查，以及對(duì)整體布局進(jìn)行調(diào)整。

所有設(shè)計(jì)儀表盤(pán)的第一件事情，就是明確自己的用戶，然后根據(jù)不同的用戶群體設(shè)計(jì)儀表盤(pán)，及確定開(kāi)發(fā)的優(yōu)先級(jí)。

1.2 劃分場(chǎng)景

劃分場(chǎng)景，主要的場(chǎng)景有包括但不局限以下情況：實(shí)時(shí)監(jiān)控場(chǎng)景，指定主題分析場(chǎng)景，移動(dòng)查詢場(chǎng)景，周日會(huì)匯報(bào)場(chǎng)景和大屏顯示場(chǎng)景等。

從實(shí)時(shí)監(jiān)控場(chǎng)景來(lái)講，Dashboard 會(huì)被分為實(shí)時(shí)和歷史兩種，兩種略有差異。實(shí)時(shí)側(cè)重于監(jiān)控，歷史側(cè)重于了解和分析。這兩種沒(méi)有明顯的分界，實(shí)時(shí)需要?dú)v史的信息作為對(duì)比，來(lái)判斷當(dāng)前的數(shù)據(jù)是否正常。而歷史也需要準(zhǔn)實(shí)時(shí)的信息來(lái)更快地了解當(dāng)前的情況。這兩種形態(tài)的Dashboard 對(duì)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品來(lái)講都必不可少。

以下是較好的實(shí)時(shí) Dashboard 設(shè)計(jì)方案，核心在于細(xì)分維度的多維監(jiān)控，并確定合適的閾值點(diǎn)。

從特定主題分析場(chǎng)景來(lái)講，Domo 為每一個(gè)數(shù)據(jù)源設(shè)定相應(yīng)的 Dashboard，如 Facebook 廣告，Google ADs 等等。因?yàn)槊總€(gè)數(shù)據(jù)源就代表著一種場(chǎng)景。

移動(dòng)場(chǎng)景考慮到屏幕等硬件條件的限制，則側(cè)重于通知和展示，不深入到分析部分。到具體產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，則是通過(guò) M 頁(yè)或者 APP 等方式實(shí)現(xiàn)，提供最核心的數(shù)據(jù)查看和智能挖掘，不做過(guò)多的查詢功能和復(fù)雜的交互。同時(shí)，基于現(xiàn)有大部分人通過(guò)手機(jī)進(jìn)行溝通，那么頁(yè)面或數(shù)據(jù)的分析也變得重要。

同樣以 Domo 為例，它在移動(dòng)端也有相應(yīng)的場(chǎng)景劃分，支持消息的移動(dòng)推送和展示：

2. 少勝于多，分清主次

根據(jù)「提綱挈領(lǐng)，引導(dǎo)分析」的原則，儀表盤(pán)的界面上優(yōu)先展示的指標(biāo)應(yīng)該是用戶最關(guān)心的，且因?yàn)槊總€(gè)用戶時(shí)間精力有限，在數(shù)量上要極度精簡(jiǎn)。在挑選指標(biāo)時(shí)，要遵循一下原則：

1. 從用戶的需求出發(fā)

2. 精準(zhǔn)，精確反映當(dāng)前業(yè)務(wù)情況

3. 核心指標(biāo)不超過(guò)7個(gè)

4. 確定核心指標(biāo)間的聯(lián)系及優(yōu)先級(jí)

Webtrend 創(chuàng)立于 1993 年，是目前公認(rèn)市場(chǎng)占有率第一的商業(yè)網(wǎng)站分析方案，為接近 2000 個(gè)公司提供服務(wù)。作為一款通用的商業(yè)分析產(chǎn)品，它在 Dashboard 頁(yè)面提供了網(wǎng)站用戶最關(guān)心的 7 個(gè)指標(biāo)，包括最近 30 天的匯總PV，訪問(wèn)量，訪問(wèn)深度，新訪問(wèn)用戶，日均訪問(wèn)用戶數(shù)，平均訪問(wèn)時(shí)間，跳出率。同時(shí)通過(guò)與上個(gè)30天的環(huán)比的增減，跌漲與紅綠對(duì)應(yīng)，能夠使用戶一眼就了解到當(dāng)前業(yè)務(wù)情況。

同時(shí)，這幾個(gè)業(yè)務(wù)從幾個(gè)側(cè)面整體衡量了網(wǎng)站的用戶數(shù)量及質(zhì)量，既能監(jiān)測(cè)網(wǎng)站訪問(wèn)用戶數(shù)的情況，同時(shí)通過(guò)跳出率等指標(biāo)來(lái)分析訪問(wèn)用戶的質(zhì)量，可監(jiān)測(cè)爬蟲(chóng)或及時(shí)識(shí)別偽造用戶。

對(duì)于非通用性產(chǎn)品，如企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，這個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵就落在了確定核心指標(biāo)頭上。結(jié)合《精益數(shù)據(jù)分析》和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，有個(gè)簡(jiǎn)單的方案可供參考：

1. 根據(jù)商業(yè)領(lǐng)域不同及企業(yè)發(fā)展時(shí)期的不同，要采取不同的指標(biāo)驗(yàn)證

2. 建立第一性指標(biāo)，目標(biāo)要依據(jù)情況而變

比如在美團(tuán)外賣(mài)最開(kāi)始的時(shí)候，關(guān)注的重點(diǎn)的是訂單數(shù)，后續(xù)發(fā)展成訂單額，新客數(shù)和資金使用率等等。在不同戰(zhàn)場(chǎng)，在戰(zhàn)場(chǎng)的不同時(shí)期，需要觀測(cè)的指標(biāo)都不一樣。

以下是《精益數(shù)據(jù)分析》中關(guān)于各種商業(yè)模式和公司階段應(yīng)該思考的問(wèn)題，和采取的第一性指標(biāo)，僅供參考：

在具體設(shè)計(jì)第一性指標(biāo)及衍生指標(biāo)時(shí)，需要注意：

（1）注意行業(yè)常識(shí)

比如社交產(chǎn)品，電商產(chǎn)品等應(yīng)該關(guān)注什么類(lèi)型的第一性指標(biāo)

（2）選擇合適形式

• 采取簡(jiǎn)單易懂的指標(biāo)：復(fù)雜的指標(biāo)發(fā)生異常時(shí)，并不能明確告訴你問(wèn)題的原因，簡(jiǎn)單成本中

• 采取比率指標(biāo)：相對(duì)于資金使用量，資金使用率，如訂單金額/活動(dòng)金額能防止資金濫用，產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效益。

• 采取伴生指標(biāo)：在關(guān)注某個(gè)指標(biāo)時(shí)，需要有個(gè)另一個(gè)指標(biāo)對(duì)它進(jìn)行制衡，避免「跑偏」。如關(guān)注新客數(shù)時(shí)，也必須關(guān)心獲客成本，避免市場(chǎng)部門(mén)為了完成新客指標(biāo)而花費(fèi)了過(guò)高的成本

（3）避免統(tǒng)計(jì)陷阱

• 平均值的一項(xiàng)巨大能力就是阻礙決策的制定。因此在使用平均值時(shí)，要注意通過(guò)使用分布數(shù)據(jù)來(lái)防止這種偏差。只說(shuō)全國(guó)人民平均收入時(shí)，會(huì)給大家造成理解偏差。但如果加上省份間的分布數(shù)據(jù)的話，情況就一目了然了。

• 百分比/比率，要注意顯示絕對(duì)值。當(dāng)一個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)說(shuō)自己增長(zhǎng) 100% 時(shí)，可能只是因?yàn)樗弦粋€(gè)周期的絕對(duì)值低而已。

（4）塑造指標(biāo)易用性

• 幫助用戶理解和相信他們看到的數(shù)據(jù)：提供數(shù)據(jù)的來(lái)源，算法以及異常的原因。異常的數(shù)據(jù)需要提供可驗(yàn)證的途徑

• 提供上下文信息：提供數(shù)據(jù)清晰的標(biāo)題，標(biāo)簽和解釋?zhuān)峁┮子诶斫獾闹笜?biāo)名稱(chēng)，以及標(biāo)記數(shù)據(jù)異變的原因。

對(duì)于第四點(diǎn)，通常需要通過(guò)鼠標(biāo)懸浮的方式展示每個(gè)核心指標(biāo)的定義，在有條件的情況下，還需要對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)異動(dòng)提供注釋。在 Mixpanel 中，它支持在某個(gè)指標(biāo)的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上添加備注，來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)變化的原因。

至于「精準(zhǔn)，精確反映業(yè)務(wù)情況」，精準(zhǔn)講的是指標(biāo)要設(shè)計(jì)合理，精確講的是一定要保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。一個(gè)老板天天看的頁(yè)面，數(shù)據(jù)出錯(cuò)了能發(fā)現(xiàn)還好，如果依賴(lài)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)作出了決策，后果你能想象…

3. 深入分析，落地行動(dòng)

分析無(wú)非「對(duì)比，細(xì)分，溯源」，從這個(gè)角度講，儀表盤(pán)的設(shè)計(jì)需要讓用戶能夠在「提綱挈領(lǐng)」之余，也要能提供給用戶分析思路。當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常時(shí)，能夠沿著思路自主得到答案，或者分析方向。

3.1 對(duì)比

沒(méi)有對(duì)比就沒(méi)有分析，從各種指標(biāo)的對(duì)比中才能看出指標(biāo)的偏離。對(duì)比可分為三大維度：

1. 時(shí)間維度：同比，環(huán)比

2. 空間維度：地區(qū)對(duì)比，團(tuán)隊(duì)對(duì)比，商品／服務(wù)/渠道對(duì)比

3. 設(shè)計(jì)維度：目標(biāo)值，業(yè)界值，極限值等與實(shí)際值的對(duì)比

Qlik 作為一個(gè)老牌的可視化廠商，它旗下的產(chǎn)品 QlikView 將對(duì)比的概念發(fā)揮的淋漓盡致，基本涉及了以上各種對(duì)比類(lèi)別。

在 Sales 圖表中，提供了各個(gè)月份間的時(shí)間維度對(duì)比。在 Sales/Margin/Customer 上和左側(cè)的列表中，則提供了地區(qū)，渠道，品類(lèi)等各空間維度的對(duì)比。而在 KPI Scorecard（計(jì)分卡）圖表中，是設(shè)計(jì)維度的對(duì)比：「當(dāng)前銷(xiāo)售額」和「某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的最高值和最低值」，「利潤(rùn)率」和「目標(biāo)利潤(rùn)率」&&「利潤(rùn)率區(qū)間」，從而使所有地區(qū)的銷(xiāo)售情況一目了然。

而且從上面的例子可以看出，對(duì)比對(duì)于顯示關(guān)鍵信息來(lái)講非常重要。在設(shè)計(jì)相關(guān)的對(duì)比模塊時(shí)，一要在合適的維度上進(jìn)行對(duì)比，這個(gè)維度應(yīng)該對(duì)當(dāng)前指標(biāo)的變動(dòng)起主導(dǎo)作用。二要突出對(duì)比的結(jié)果，方式有顏色變化，內(nèi)容閃爍或數(shù)據(jù)報(bào)警等。

這里順便提下對(duì)于紅綠色含義的認(rèn)知差別。有些國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品會(huì)以為在中國(guó)股市中，紅漲綠跌，并且在中國(guó)傳統(tǒng)文化中紅色代表喜慶，所以在數(shù)據(jù)產(chǎn)品中紅色應(yīng)該也代表數(shù)據(jù)變好。其實(shí)數(shù)據(jù)可視化的原則是，高效地向用戶傳遞數(shù)據(jù)信息。而用戶天然對(duì)紅色的內(nèi)容會(huì)比較敏感，紅色應(yīng)該用來(lái)傳遞更重要的信息。數(shù)據(jù)下跌比數(shù)據(jù)上漲要重要得多，因此數(shù)據(jù)產(chǎn)品在指標(biāo)的顯示上，應(yīng)該仍遵循紅壞綠好的原則。

3.2 細(xì)分

細(xì)分是對(duì)核心指標(biāo)進(jìn)行多維度的劃分，分為單維度細(xì)分，多維度細(xì)分，流程細(xì)分及TonN細(xì)分等等。

以 Ptengine 為例，它提供了對(duì)不同核心指標(biāo)的細(xì)分，包括訪問(wèn)來(lái)源，訪問(wèn)地區(qū)，訪問(wèn)設(shè)備及頁(yè)面。同時(shí)，用戶可以在頁(yè)面對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行切換。當(dāng)你對(duì)某些數(shù)據(jù)有疑問(wèn)時(shí)，你可以通過(guò)點(diǎn)擊相應(yīng)的維度跳轉(zhuǎn)進(jìn)入各個(gè)子頁(yè)面，起到了「引領(lǐng)分析」的作用。

流程細(xì)分一般是指的從漏斗的角度去拆解指標(biāo)的上下游。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)我們關(guān)注的指標(biāo)是支付訂單數(shù)時(shí)，我們就需要去拆分從列表頁(yè)，詳情頁(yè)，下單頁(yè)到支付頁(yè)的每個(gè)流程的數(shù)據(jù)及轉(zhuǎn)化。

TopN 細(xì)分則是注重看中某個(gè)維度下占比前列的維度值的變化，來(lái)直接反映某些指標(biāo)值的變化。

3.3 溯源

其實(shí)，溯源作為一個(gè)對(duì)于數(shù)據(jù)異變根本原因的追查過(guò)程，很難融合在以簡(jiǎn)潔為原則的 Dashboard 中，不過(guò) Amplitude 通過(guò)隱藏選項(xiàng)并且通過(guò)和內(nèi)在其他功能的融合，很好地解決了這個(gè)問(wèn)題。

Amplitude 首先提供了不同主題，不同形式的數(shù)據(jù)的對(duì)比細(xì)分展示。而在某類(lèi)具體業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)點(diǎn)上，我們可以選取某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的用戶群體作為 Cohort 對(duì)象或者針對(duì)這批用戶的流向結(jié)合產(chǎn)品內(nèi)其他功能進(jìn)行分析。它甚至能夠?qū)⒄麄€(gè)用戶id列表下載下來(lái)，做線下分析。

事實(shí)上，對(duì)比，細(xì)分和溯源不是嚴(yán)格區(qū)分出來(lái)的三個(gè)流程，而是互相融合在一起的。在不斷地在異常的維度上進(jìn)行對(duì)比和細(xì)分時(shí)，才能得到可以付諸行動(dòng)的結(jié)果。

3.4 行動(dòng)

在設(shè)計(jì)儀表盤(pán)時(shí)，要反復(fù)地問(wèn)自己“So What”。從設(shè)定用戶場(chǎng)景，到確定指標(biāo)和優(yōu)先級(jí)，再經(jīng)歷對(duì)比細(xì)分溯源三個(gè)分析流程，最后要做的，就提供給用戶決策和行動(dòng)的建議和方向。

這里有點(diǎn)個(gè)人的技巧：先假定幾個(gè)異常的場(chǎng)景，然后通過(guò)設(shè)計(jì)出來(lái)的儀表盤(pán)，演練拆解場(chǎng)景中出現(xiàn)的問(wèn)題。如果能夠在若干個(gè)場(chǎng)景中都順利走通，那就證明你整個(gè)設(shè)計(jì)能夠支持用戶做出決策和行動(dòng)，已經(jīng)馬克森斯了。

再往上一層，就是能夠直接給出業(yè)務(wù)建議的層次了。這個(gè)一方面需要對(duì)業(yè)務(wù)的極度熟悉，另一方面可能還需要數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。舉個(gè) Google Analytics 的移動(dòng)版為例，在這個(gè)版本的 Dashboard 里，已經(jīng)有這種智能化的提醒了。

4. Dashboard 設(shè)計(jì)原則

剛開(kāi)始做 Dashboard 設(shè)計(jì)時(shí)，不要一上來(lái)就畫(huà)原型圖，而是先劃分用戶和場(chǎng)景，然后用思維腦圖確認(rèn)核心指標(biāo)和衍生維度。再根據(jù)思維腦圖畫(huà)出草圖，演練幾遍在 3.4 提到的「用戶故事」。在整個(gè)流程都走順之后，再開(kāi)始儀表盤(pán)的設(shè)計(jì)。

在設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)上，不要刻意追求炫酷的效果，而是注重設(shè)計(jì)的內(nèi)在邏輯和傳遞消息的有效性。有一些設(shè)計(jì)原則可以參考：

在功能設(shè)計(jì)上

• 突出核心指標(biāo)：不能讓復(fù)雜的設(shè)計(jì)掩蓋了指標(biāo)的呈現(xiàn)

• 突出對(duì)比：時(shí)間對(duì)比，空間對(duì)比，設(shè)計(jì)對(duì)比等等

• 提供細(xì)分及下鉆：方便用戶在有疑問(wèn)時(shí)能夠快速得到方向

• 減少用戶選擇：提供默認(rèn)的同環(huán)比和時(shí)間選擇，提供最常見(jiàn)的維度切分

在可視化設(shè)計(jì)上

• 簡(jiǎn)潔為上：減少Tab、按鈕、單選框、復(fù)選框，在1-2個(gè)頁(yè)面里完成展示

• 避免過(guò)多的顏色和點(diǎn)綴：太多的顏色會(huì)讓人眼花繚亂，失去重點(diǎn)

• 選擇正確的可視化形式，可參見(jiàn)華爾街是怎么做可視化的

匯總以上提到的各種類(lèi)型的 Dashboard ，可供參考的設(shè)計(jì)框架有以下兩種，均可從本文中提到的各個(gè)大廠設(shè)計(jì)的 Web Dashboard 的樣式作為佐證。

（1）總分式，先展示核心指標(biāo)，再對(duì)核心指標(biāo)進(jìn)行拆分

在實(shí)際操作過(guò)程中，因?yàn)橹笜?biāo)往往比較多，通常會(huì)通過(guò)加上指標(biāo)篩選框或者 Tab 的方式來(lái)進(jìn)行區(qū)分。

在實(shí)際使用過(guò)程中，模塊間可以任意組合。如 GA 和 Ptengine 就是上趨勢(shì)下數(shù)字搭配若干個(gè)細(xì)分維度，而 Webtrends 則是上數(shù)字下趨勢(shì)再搭配細(xì)分維度，Mixpanel 和 Amplitude 則干脆就是趨勢(shì)+細(xì)分維度。

（2）分散式，常見(jiàn)于 Customize 類(lèi)型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，形式是若干個(gè)報(bào)表集中在一個(gè)頁(yè)面展示。

這是因?yàn)榇祟?lèi)產(chǎn)品一般沒(méi)有等級(jí)明確的金字塔結(jié)構(gòu)來(lái)承接分析思路。此類(lèi)形式勝在自由，但缺陷在于信息量太大，讓用戶一下子不知道該關(guān)系哪個(gè)指標(biāo)。所以建議此類(lèi)產(chǎn)品必須可以定制每個(gè)單圖的大小，從而起到「少勝于多，分清主次」的作用。

為了追求視覺(jué)效果，在大屏展示場(chǎng)景下，也會(huì)經(jīng)常采取這種布局方式，比如天貓的雙十一大屏和一些公司內(nèi)部的大電視上。

在《Information Dashboard Design》一書(shū)中，作者給出了他眼中最完美的 Dashboard 設(shè)計(jì)范例，堪稱(chēng)簡(jiǎn)潔典范：

在實(shí)際設(shè)計(jì)過(guò)程中，以上幾個(gè)方法可能會(huì)互相沖突，比如 Amplitude 產(chǎn)品中，我們說(shuō)盡量減少 Tab 切換，可它就在頁(yè)面中提供了若干個(gè)切換的入口。這時(shí)候就得在業(yè)務(wù)需求，產(chǎn)品簡(jiǎn)潔和信息量上做好取舍。

設(shè)計(jì)完成和產(chǎn)品上線后，都必須持續(xù)聽(tīng)取用戶的意見(jiàn)，對(duì)指標(biāo)和交互進(jìn)行修正。隨著企業(yè)階段的演變，Dashboard 也會(huì)處在不斷變化當(dāng)中。

5. Report && Customize

我們先用 Google Analytics 和 Looker 來(lái)舉例說(shuō)明這兩者的差別。

Google Analytics 中根據(jù)分析主題劃分出受眾群體，流量獲取，行為，轉(zhuǎn)化四個(gè)子菜單，每個(gè)菜單會(huì)再按照菜單層次依次往下拆分，就像一層層金字塔一樣。

另外一面，在 Looker 中，會(huì)采取這種分散的圖表的組織方式，每個(gè)圖表都可以再次編輯。整個(gè)分析頁(yè)面，不再是簡(jiǎn)單的圖和表的堆砌，而是變成了一個(gè)畫(huà)布。用戶可以在這個(gè)畫(huà)布上放置他們?nèi)我庀胍膬?nèi)容。

這兩種方式各有利弊。

Report Dashboard 適用于整個(gè)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)利用意識(shí)處于早期階段，分析思路匱乏，對(duì)指標(biāo)的需求比較單一，只能由設(shè)計(jì)者提供一個(gè)抽象普適的分析思路，供用戶日常使用。

而隨著數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的方法論越來(lái)成熟，整個(gè)數(shù)據(jù)采集和分析工具越來(lái)越先進(jìn)時(shí)，原先的方案已經(jīng)不能滿足人們的需求。不同的人，同一個(gè)人不同時(shí)期關(guān)注的內(nèi)容都不一樣。因此對(duì)個(gè)性化的要求便能越來(lái)越高。

不過(guò)，Customize Dashboard 會(huì)面臨幾個(gè)問(wèn)題：1，對(duì)底層數(shù)據(jù)的規(guī)范要求較高；2，對(duì)使用者要求較高，這需要用戶有十分明確的分析思路及定義指標(biāo)的概念。為了解決這個(gè)問(wèn)題，很多產(chǎn)品便提出了兩者相融合的方式：在 Customize Dashboard 的基礎(chǔ)上，提供一些默認(rèn)的報(bào)表，方便用戶使用。允許用戶修改，從而具備更大的自由性，適用于跨業(yè)務(wù)跨部門(mén)的情況。同時(shí)帶來(lái)的問(wèn)題就是分析思路不明確，可能沒(méi)有重點(diǎn)和框架，用戶在分析使用的過(guò)程中容易困惑。這種情況下，預(yù)定義的多主題的 Dashboard 和分析思路就顯得非常重要，否則整個(gè)產(chǎn)品的上手難度會(huì)比較高。

在 Kilometer.io 的設(shè)計(jì)中，它會(huì)給用戶預(yù)設(shè)幾個(gè)常見(jiàn)的模板，同時(shí)允許用戶對(duì)模板進(jìn)行自定義的編輯。這是很多 TOB 數(shù)據(jù)產(chǎn)品都具備的功能，而 kilometer.io 比其他產(chǎn)品更進(jìn)一步的做法時(shí)，在自主添加報(bào)表時(shí)，它同樣提供了默認(rèn)的指標(biāo)和形式供你選擇，避免了用戶在自定義報(bào)表時(shí)無(wú)所適從的問(wèn)題。

說(shuō)起來(lái)，這有點(diǎn)像降維打擊，后者只要有完善的底層數(shù)據(jù)和交互規(guī)范，片刻就可完成多種類(lèi)型的 Report 的設(shè)計(jì)。這已經(jīng)不是一個(gè)層次的戰(zhàn)爭(zhēng)。

這個(gè)趨勢(shì)不但是 ToB 類(lèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)品出現(xiàn)，在企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)產(chǎn)品上亦是如此。很多公司如美團(tuán)，轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)都開(kāi)啟了這種以自定義 BI 為基礎(chǔ)，以「?jìng)€(gè)性化看板」的方式組織所有定制化和自定義的報(bào)表的模式。這種 BI2.0 的結(jié)構(gòu)能夠?yàn)椴煌臉I(yè)務(wù)線，不同的場(chǎng)景提供不同的 Dashboard。私以為，這將是大幅提高企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)使用，分析和分享的效率。

當(dāng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)已經(jīng)完善或業(yè)務(wù)需求非常多樣化的時(shí)候，就可以開(kāi)始考慮這種架構(gòu)了。

6. 在數(shù)據(jù)產(chǎn)品門(mén)戶之外

在數(shù)據(jù)產(chǎn)品之外，在管理后臺(tái)產(chǎn)品，用戶端產(chǎn)品，也有這種集中展示數(shù)據(jù)，幫助用戶快速了解情況的場(chǎng)景，大多數(shù)集中在運(yùn)動(dòng)類(lèi)產(chǎn)品，理財(cái)類(lèi)產(chǎn)品和工具型產(chǎn)品上。類(lèi)型雖然不同，理念大同小異。大家可以借此驗(yàn)證文中理念，拓寬思路。

運(yùn)動(dòng)類(lèi)產(chǎn)品

理財(cái)類(lèi)產(chǎn)品

工具型產(chǎn)品

參考文章

1. Designing Data-Driven Interfaces

2. Ten key elements for effective dashboard design

3. APP的數(shù)據(jù)圖表設(shè)計(jì)，你以為簡(jiǎn)單？

4. Online Dashboards: Eight Helpful Tips You Should Hear From Visualization Experts

5. 《精益數(shù)據(jù)分析》

6. 《精通 Web Analytics 2.0》

7. 《Information Dashboard design》

作者：陳新濤，現(xiàn)任轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人，曾任美團(tuán)外賣(mài)首任數(shù)據(jù)PM。微信公眾號(hào)三生石，小密圈數(shù)據(jù)人修煉之路。