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數據大屏這一形態現在已經十分常見，那么，數據大屏相應的設計策略是怎樣的？這篇文章里，作者從設計步驟、核心功能等方面做了一定梳理和分析，一起來看一下吧。

一、產品背景

1. 數據可視化

1. 抽象數據具象表達，可視、可交流、可互動。
2. 高效表達數據內在信息及規律，促進數據信息的應用。

2. 數據大屏

1. 以大屏為展示主體，營銷氛圍，關鍵信息大屏共享，方便交流與決策。
2. 數據展示、數據分析、監控預警三大類。

3. 服務對象

1. 高層決策。
2. 宣傳公司。

二、設計步驟

1. 設計原則

1）設計服務需求

• 基于業務需求設計。
• 聚焦解決的問題或達成的目標。

2）先總覽后細節

• 大屏信息有焦點、有主次，核心數據先展示。
• 細節數據可隱藏，用戶喚起查看。

3）故事敘述原則

考慮故事敘述，通過數據聯系、趨勢變化呈現完整故事。

4）易讀性原則

數據結構簡明。

5）用戶交互體驗原則

具備良好交互性，支持實時監控、數據查詢和多維度分析。

2. 設計步驟

1）業務背景調研

1. 業務需求：了解具體業務需求，大屏使用者，用途。
2. 業務現狀：了解業務現狀，思考業務需求。
3. 業務發展：了解業務發展方向，做好前瞻性設計。

業務背景調研結果：產出清晰的業務流程圖及各環節關鍵指標。

2）業務指標制定

1. 確定北極星指標：指明業務方向，當前產品階段戰略層的指標。
2. 關鍵指標&其他指標：按照北極星指標結合業務需求衍生出關鍵指標，指標逐步拓展納入，根據業務需求擬定各個指標優先級（主次輔）。
3. 確認指標分析維度：根據各指標特征和業務需求，確認分析維度、分類占比、分布情況等。
4. 提供計算指標的計算公式。
5. 指標服務于業務實際。

業務指標定制結果：制作指標定義表

指標類型：

• 維度指標：日期等。
• 原子指標：不可再拆分的指標。
• 復合指標：通過維度指標或原子指標計算后的結果指標。

指標體系定義：

帶有業務特征、運營效果、未來方向、衍生價值的描述。

例如對注冊用戶數指標：

• 業務特征描述：目前活躍用戶，每天啟動產品的注冊用戶數量。
• 運營效果描述：整體來看，上月活躍保持7.3%的增長。
• 未來方向描述：渠道團隊拉新獲得新增注冊用戶，占每月活躍用戶的40%，沿此方向推進。
• 衍生價值描述：DAU提升對整體收入貢獻大。

指標體系特征：

1. 原子性指標：最基礎不可拆分指標，如交易額。
2. 修飾詞：描述某種場景下的指標，如分銷渠道交易額。
3. 時間段：限定數據的時間范圍，如本周。
4. 派生指標：1+2+3（原子+修飾+時間），如上周分銷渠道的交易額。

指標體系搭建的核心原則：

• 根本性：核心數據理解到位和準確。
• 可理解性：指標要配上業務解釋性，明確指標含義。
• 結構性：能夠充分對業務進行解讀（新增用戶指標需配套各渠道、轉化率及新增用戶價值等指標）。

指標建立步驟：

① 理清業務階段和方向（各階段核心業務內容）

1. 業務前期：蓄客、造勢
2. 業務中期：促成交、促轉化
3. 業務后期：去庫存，做規劃

② 確定核心指標：先確定北極星指標（核心戰略指標），再根據業務確定各階段指標，指標服務于業務。

③ 指標核心的維度拆解：拆解指標計算公式，對公示內的維度指標進行計算。

④ 指標宣貫、存檔、落地：指標搭建后進行存檔、宣貫、落地、反饋及修復。

北極星指標：

為業務指明方向的指標，當前產品階段戰略層指標。

北極星指標唯一存在，北極星伴隨指標可以有多個。

從產品階段選擇：

1. 誕生期：規模類指標，如注冊用戶數。
2. 發展期：質量類指標，如活躍用戶數。
3. 衰退期：新增方向上的指標：如某功能使用人數。

從產品客群選擇：

1. 新增用戶：關注新用戶停留時長、流失率等增長類指標。
2. 老用戶：關注停留時長、打開次數等活躍類指標。
3. 已付費用戶：關注復購率、客單價等營收類指標。

3. 數據溯源和加工

數據溯源：確定指標后對數據源頭進行追蹤。

ETL：數據源接入后對數據進行加工，包含數據清洗和維度建模，必要時制作E-R圖。

ETL：數據抽?。‥xtract）、轉換（Transform）、加載（Load）的簡寫，它是數據從源端經過抽取、清洗、轉換之后加載到目標端的過程。

E-R圖，也稱為實體關系圖（Entity-Relationship Diagram），是一種用來描述實體、屬性和關系的模型。在數據庫設計中，E-R圖是概念結構設計的一種工具，它提供了表示實體型、屬性和聯系的方法，用來描述現實世界的概念模型。在E-R圖中，常用矩形來表示現實中客觀存在且相互區別的實體，用橢圓來表示實體具有的某一特征，用菱形來表示實體和實體間一對一、一對多和多對多的關系。

數據獲?。韩@取結構化、干凈的數據。

數據加工：根據制定的業務指標結合數據理解業務含義，得到業務指標并確認是否有誤。

數據加工結果：數據探查表、數據接入表。

E-R圖推薦工具：https://dbdiagram.io/home

4. UI設計

1. 定義設計風格：了解行業常用主流風格，科技感、商務感等。
2. 設計頁面布局：確定尺寸，劃分頁面布局，主次分明，合理利用顯示單元，避免關鍵指標分割。
3. 選取可視化圖表類型：篩選最能體現設計意圖的圖表，追求易理解、可實現。

圖表參考網站：

from data to viz:

https://www.data-to-viz.com/#portfolio

echarts:

https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html

整體風格：

• Flat UI：簡潔明快，扁平化，讓用戶能夠快速獲取數據信息。
• HUD：科技感，將數據以三維立體的方式呈現給用戶。通常采用黑色或深色背景，以突出數據信息的可視化效果。
• FUI：多維數據可視化，通常采用鮮艷明亮的顏色，以吸引用戶的注意力。
• 3D：立體感強，采用三維建模技術，通常采用仿真效果，讓用戶有更強的沉浸感和交互感。

頁面布局：

大屏類型：

• 標準大屏：分辨率1920*1080，比例16：9
• 超大屏：比例16：9 ，面積更大，標準屏拼接或延展而來
• 異形屏：比例不是16：9
• 布局類型：常規布局、左右布局、上下布局、繁星布局、均等布局、故事布局

可視化設計：設計風格與圖表類型符合業務。

樣圖溝通確認：低保真??高保真。

UI參考網站：

• 包圖網：https://ibaotu.com/
• 花瓣網：https://huaban.com/

5. 數據可視化

數據可視化工具：帆軟、Power BI、Tableau等，自研DMP（Data Management Platform，數據管理平臺）。

三、核心功能

1. 數據展示

提供多維度的數據展示，包括數據的實時更新、歷史數據的可視化呈現等。通過圖形、圖表、圖像和其他可視化元素，將數據以直觀、清晰的方式呈現給用戶。

• 數據的實時性
• 數據的準確性
• 數據的篩選和過濾
• 數據的圖表化
• 數據的色彩搭配
• 數據的布局
• 數據的異常檢測

2. 交互操作

支持通過觸摸屏、鼠標等進行交互，用戶可以通過交互操作來控制數據大屏的顯示內容、布局、樣式等，實現個性化定制。

• 操作簡單直觀
• 減少誤操作
• 提供反饋信息
• 支持多種交互方式
• 動態交互
• 保護用戶隱私
• 考慮多終端適配

3. 數據分析

集成各種數據分析工具和算法，能夠對展示數據進行深入的分析和挖掘。例如，用戶可以通過數據大屏進行數據的過濾、篩選、比較、排序等操作，以便更好地理解數據。

• 數據挖掘與理解
• 多維度分析
• 實時監測與互動
• 輔助決策支持
• 信息安全與隱私保護

4. 數據預警

數據大屏可以設置數據預警功能，當數據達到預設閾值時，會自動觸發預警提示（字體顏色、字號變化，API推送移動端提醒），以便用戶及時發現并處理問題。

• 預警設置
• 實時監控
• 動態閾值調整
• 異常檢測
• 預警管理
• 歷史數據分析

5. 集成其他系統

數據大屏可以與企業的其他信息系統進行集成，如ERP、CRM、OA等，實現數據的共享和協同。支持不同系統之間的數據相互流通，提高企業整體的數據利用率。

• 在數據源上集成接入其他系統數據，實現數據集成
• 將數據大屏嵌入到第三方業務系統中
• 將第三方系統iframe嵌入到大屏系統
• API攜帶參數跳轉實現集成
• 企業微信、飛書、釘釘等三方軟件的接口調用
• RPA機器人的使用