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数据产品的设计核心及工作实践

数据产品是软件产品的一种,其设计工作的主流程遵循软件产品设计流程。不过,由于数据产品本身具有鲜明的特点,因此设计方法也有一些独到之处。

1. 数据产品设计的核心

数据产品设计的核心是满足数据需求及应用需求

1.1 数据需求

数据需求是指用户想要得到的数据,满足数据需求需要从数据源和数据分析两个方面考虑。

1)  数据

数据源从广义上去理解就是收集到的原始信息。原始信息的种类繁多,例如:结构化数据,非结构化数据,文件式数据,流式数据,文本文件等等。拥有数据源不见得就能直接进行数据分析,我们需要对数据进行清洗,解析等操作才能得到可以提供分析的数据。同时,数据源本身的信息量直接决定数据分析是否可行。举个例子:如果原始数据是“农场名称”–“山羊数”。那么无论如何我们也分析不出来所有农场的水牛总数。因此,数据源是满足数据需求的基础。

2) 数据分析

数据分析本身是一门学科,这里只说说数据分析最基础的三要素(样本,维度,度量)。此三要素在是数据分析与数据源及数据可视化的接口。

样本——数据分析所基于的数据集合。

具有原子属性,样本内的每个数据元素不能再拆分,例如:样本为网研院全体员工,数据的最小粒度就是一个人,不能再拆分。

具有范围属性,数据集合需要范围来限制,例如:样本为网研院全体员工,那么范围就是网研院。

维度——看事物的角度。例如,同样是用户数,我们可以从性别角度去看,也可以从年龄段去看,还可以同时从多个维度去看。

有成员值,且成员值可枚举,例如:维度为省份,那么成员值就是中国31个省份。

度量——基于分析维度得到的量化数值。需要有个名称,例如:用户数,终端数。平时,我们一般会叫成“指标”。

可量化。例如:人数,成功率,占比,距离。

数据需求最终都要落到数据样本在各个维度的各种度量上面。而数据分析就是这个计算过程。

1.2 应用需求

应用需求是用户操作数据产品的需求。与传统软件产品的应用需求一样,包括:产品整体功能的划分,具体功能的业务逻辑等等。需要特别强调的是,数据产品有一个比较独特又很重要的应用需求,就是数据可视化需求数据可视化作为数据分析的最后一步,直接影响数据产品在用户眼中的形象。数据可视化设计与数据分析是密不可分的。

2. 工作实践

上文提出了“数据产品设计的核心是满足数据需求及应用需求”这个理念。实际工作中可以依据这一理念,梳理工作思路,进行人员分工。

2.1 参与人员及职能

项目负责人:总体把握数据产品的整个生命周期,以及外部资源的协调。

产品经理:基于需求,完成产品的整体设计,包括产品形态,功能划分及业务逻辑的设计。

设计师:产品的视觉设计,数据可视化设计。

数据分析师:基于数据源梳理需求中所需数据指标的分析算法设计。

2.2 执行流程

整个产品设计工作可以基于“数据线”和“应用线”两个线条并行进行,最后进行设计整合,共同产出最后的数据产品设计方案。

1)  数据线

梳理数据需求:产品经理梳理产品的数据需求,与数据分析师及需求方进行数据需求的明确。

梳理数据源:项目负责人提供数据源接口,由数据分析师进行数据源梳理。遇到无法满足需求的情况,及时反馈项目负责人及产品经理,进行数据源的再协调或进行需求删减。数据源明确后,产品经理负责协调后期数据源的具体引入工作。

设计数据结构:数据分析师结合数据源及数据需求,撰写《基础数据结构设计》。

设计分析方法:数据分析师根据数据样本结构及数据需求,设计分析算法,撰写《算法设计文档》。

初步设计数据展示:数据分析师完成所有预展示指标的可视化方式的初设计(明确什么指标用什么方法展示),并与产品经理进行沟通,完成《数据可视化设计初稿》。

2) 应用线

根据应用需求及产品自身的必要元素进行产品应用层面的设计工作。

整体设计:一款数据产品可能根据用户类型或者业务划分,拆分成若干个子系统。项目负责人及产品经理需要从需求全貌进行思考,进行整个产品的结构设计以及功能划分。

撰写PRD:产品经理根据“整体设计”进行具体的应用功能的设计,撰写PRD——《产品需求文档》。

制作产品原型:产品经理根据产品设计文档制作低保真产品原型,就《产品需求文档》及产品原型与项目负责人进行讨论,由项目负责人进行设计方案的确认。

视觉设计:设计师就《产品需求文档》进行产品的视觉设计,交付视觉设计稿。在时间允许的情况下,产品经理根据设计稿对低保真产品原型进行优化。

3) 设计整合

通过数据需求串联数据线和应用线,梳理什么模块需要展示什么数据以及如何进行展示。设计师根据《数据可视化设计初稿》进行数据可视化的具体设计。到此,整个产品的设计工作基本完成。

完成整个产品设计工作后,产品经理向项目负责人汇报,待项目负责人确认整个设计方案后,进入开发阶段。

3. 尾记

整个数据产品的设计工作是一个比较复杂的团队型工作,需要整个团队良好的沟通协作以及个人优秀的专业能力。各个阶段各类角色的技能都值得详细讲述。本文只是宏观地对整个数据产品的设计过程进行描述。

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