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5个关于“效率”的故事,带你搞懂数据可视化产品

编辑导语:数据可视化产品的存在意义之一,便是帮助提升企业的业务效率和数据处理效率,进而推动业务流程和决策。本篇文章里,作者结合了自己的经历,讲述了几个利用数据可视化产品来提升“效率”的故事,不妨来看一下,也许能让你对数据可视化产品更加了解。

5个关于“效率”的故事,带你搞懂数据可视化产品

接着梁宁系列课程的思考,这节课梁宁讲的是产品“系统能力”模块里的效率,在课后她留的作业是:

企业是效率分工的产物,那么你所在的企业的护城河在哪?你觉得它在哪个方面的效率比别人做得更好?

在这节课中梁宁提到了“效率是保障系统能力的核心指标”,其实我学习了这节课后,重新梳理了对“效率”的认知:效率不仅包括上一篇文章提到的数据效率(“加载速率”、“数据准确度”等指标),还包括功能操作bug 处理产品迭代运营推广系统间耦合、业务赋能的效率,简而言之就是从“产品本身系统生态”的效率。

但产品出现并不是无中生有,而是通过人工生产得到,所以在它的背后包含着开发、设计、管理、运营、生态5个方面的具体工作,从而保证产品从“能用→易用→好用→有用”的过渡。

跟着梁宁学习产品13:5个关于“效率”的故事,带你搞懂数据可视化产品

本次作业我就不聊企业了,就把梁宁留的作业范围缩小一下,聊聊前公司那款 DAU 从几人到几百人的数据可视化产品(DAU虽是虚荣指标,但作为一款内部工具产品,这个数据表现已经很优秀了)。

这次我将化身一位讲故事的人,通过5个“效率”有关的故事带你来搞懂数据可视化产品(亦称 BI 可视化工具)。

一、故事1:开发效率——从入行到敏捷开发改革

2018年的一次跳槽,我从策略平台产品经理,转行成为了X公司的数据产品经理。

同期,研发部门也发生了一次人事变动,X公司公认的最优秀的大数据开发工程师 Todd 成为了 unicorn (X公司自研的一款数据可视化 BI 工具产品)的后端研发负责人。作为初涉大数据领域的产品人,与认真、专业的技术同学合作是一件非常开心的事。

共事的初期,Todd 总会提醒我:“做数据最重要的两点就是准确性计算速率。”

所以在最初的近3个月时间里,unicorn几乎没有做任何新功能的迭代(特别影响用户体验的功能除外),除了给内部数仓同事使用外,甚至上没有给其他部门做推广。

因为早期的 unicorn 有两个特别大的问题:一个是所有的计算逻辑全部由前端实现,增加了图表渲染的时间;另一个就是历史存在很多计算异常的功能,造成数据计算不准确。

在那段时间,我们把所有的计算逻辑加工由前端转到后端实现,加快了图表数据展示的速率。同时,我们还为 unicorn 设计了一套缓存机制,确保相同数据查询直接访问上次已查询好的数据

跟着梁宁学习产品13:5个关于“效率”的故事,带你搞懂数据可视化产品

另一方面,在早期的用户群里反馈的计算错误问题,后端开发们一直保持今日事今日毕。

最后值得一提的是,作为非商业化的公司内部系统产品,经过整个 unicorn 项目组的讨论,我们采取了2周一个迭代的开发周期,这些都为未来 unicorn 的 DAU 数据打下了坚实的根基!

二、故事2:体验效率——快速构建一张 Dashboard

unicorn 的用户和所有的 BI 可视化工具一样,主要分为两类角色:作图者(一般为数据分析师)和看图者(一般为业务人员)。

因为有这两种角色,所以“高效”也有两大特点:看图者能够快速定位、探查问题,这里的细节可以参考之前的文章《数据+产品就是数据产品?漫谈数据可视化场景》,这里将不再赘述。

而对作图者而言,“高效”意味着能够快速搭建一张 Dashboard

使用过 BI 可视化工具的同学应该清楚,配置仪表盘的主要流程分为三步:连接数据源 → 配置数据集 → 制作报表。

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