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當你負責一個產品，不管是從0-1的無中生有，還是站在前人的肩膀上對現有產品進行迭代，都需要有一個好壞的判斷標準，這樣才能讓這個產品走的更遠。同樣，對于一個數據決策分析類的產品或者利用Tableau等BI工具搭建了一個Dashboard頁面，你知道該怎么判斷它到底做的是好還是壞呢？只有了解這些，才能夠更好地規劃和設計一個數據決策分析產品。

一、四大核心能力

數據分析類產品的定位是通過將數據可視化、信息化，為數據化管理提供重要抓手。其關鍵是要建立四大核心能力。要判斷一個BI可視化產品的好壞時，主要從這四個方面看，當前還欠缺哪些能力。

1. 知現狀

這是滿足基本數據“生理需求”的最低層次需求，也就是說，至少要先能夠把業務過程數據化，可以基于這個數據產品獲取到所需要的數據，哪怕用最原始郵件excel數據附件，或者前端的表格數據下載。如果數據產品停留在這個階段，其存在感和價值度就非常低，因為業務自己還需要花大量的時間二次加工和分析，他們會覺得，自己的工作更耗時，至于從哪里取的數，沒那么重要。

2. 定問題

除了作為降低數據獲取成本的媒介之外，還需要能夠幫助用戶發現和定位問題。比如DAU指標今天看100W，明天打開看到是120W，雖然每天看到了不同的描述性數字，但并不知道到底有沒有問題，不是每個業務都有那么強的數據敏感度。

所以，用戶希望的是，你這個數據產品可以直接告訴他數據有沒有問題，而不是要他自己根據經驗判斷（有些新人沒經驗）。在問題發現方面，主要是要建立一些參考對比的標準，例如，和歷史同期比（同比、環比），和目標KPI對比，與行業對比等。

3. 究原因

發現問題后，還需具備挖掘原因的能力，比如昨天DAU指標同比下降50%，超出了正常的閾值范圍，那么到底是哪里出了問題，是某一地區因為疫情影響，還是某個產品發布新功能除了Bug。還是某一流量渠道消耗花完沒錢投放了？需要提供直觀的原因解釋，或者至少要構建支持用戶交互式多維分析的能力，可以讓業務人員自己由果索因。

4. 促行動

數據分析產品的目標是為了改善決策，賦能決策，所以需要為業務行動改善提供指導建議。如果只是看一眼數據，就沒有然后了，那么就沒有起到數據賦能的作用。例如，DAU指標下降，通過分析發現主要是純新流量下滑，拉新能力不足。建議在XX、XX等用戶留存質量高的渠道，增加投放預算。

二、六項基本原則

在做數據可視化產品設計時，需要遵循以下基本原則，才能更好實現四大能力。

1. 目標明確

不同用戶群體關注的指標和維度有所差別，對于管理層會對營收、成本、業績增長潛力、用戶規模等角度全面了解公司經營健康狀況，指標宏觀且覆蓋全面，而對于運營部門，主要背用戶相關KPI，所以在做報表產品設計時，要充分考慮目標用戶和數據化管理目標。

2. 思路清晰

你希望用戶沿著什么分析思路使用你這個產品。數據產品經理的能力維度之一是數據分析能力。它和數據分析師崗位的邊界在于，要把常用的分析思路抽象融合到產品流程當中，讓更多原來不懂數據分析的人，可以借助產品而“人人都會數據分析”。那么你的分析思路是什么呢？聚焦于業務流程的指標體系，指標之間的邏輯關系是什么，訂單量或轉化率下降，主要是哪個指標影響，在哪個維度的表現更為突出？

3. 主次分明

圍繞核心KPI，指標呈現是否主次分明，是毫無關系的指標堆砌，還是分級分類重點突出？核心內容高優首屏展現，次優內容通過指標選擇或tab切換方式，引導用戶按需深入分析。避免所有內容平鋪造成內容過載，重點失焦。

4. 信息豐富

數據產品需要具備將數據信息化、知識化的能力。單純的數據不是信息，只有結合業務場景加工處理后可以直接為用戶提供決策幫助的才是信息。比如訂單量同比下降50%，還是數據，而增加：僅近七天同比逐步增大，疫情恢復逐步好轉。就是一個信息。

5. 簡單易用

數字化轉型的目標之一是實現數據的民主化，就是人人都可用數據，數據和產品的使用門檻要足夠的低，所以在設計對應的產品時，基于分析思路，提供一線店員、銷售都可使用的產品流程，從而才能夠實現自上而下的數據化管理。

6. 及時主動

除了被動地等待用戶來訪問產品查看和分析數據外，還可以通過數據訂閱推送、指標波動預警等功能，及時主動為用戶提供數據決策能力，增強用戶對數據的依賴度。

三、常見問題

以下列舉數據可視化產品常見的問題，后續文章會詳細整理數據可視化產品設計常見坑點，這樣你在分析評價別人的產品才能提出更具建設性的建議。也作為自己設計產品時的自查表。敬請期待。