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一名设计师眼中的数据可视化
来自:企业动态 发布时间:2020-05-21 浏览次数:1447次

数据可视化是关于数据视觉表达艺术的软件技术,本质是全息数据多维关系的沉浸式解释。新一代数据可视化软件,以数据关系为驱动,构建全业务全息数字视觉场景,帮助人们在业务决策、推演、展示时快速建立起意向模型,使得数据的生命力和商业价值更大程度绽放。

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SDC可视化产品界面展示

如何打造一个完美的可视化视觉方案?

从执行角度看,数据可视化包括业务方案、视觉方案、程序方案。其中视觉方案给人反馈最直接,从第一印象影响用户对可视化项目的认可度。作为设计师,要提出完美的视觉方案,既要了解客户需求,掌握业务逻辑,还要关注程序实现。

需要充分了解用户需求

前期,设计师直接对接项目的情况较少但可以基于咨询顾问的输出(通常包括用户、项目的背景资料以及挖掘到的业务需求),了解用户概况、项目目标、设备媒介、业务情况、关键指标等,尽可能从已有信息的全局出发,定位常规视觉需求比如体现行业特征,业务特性,客户特点。这里需要留意咨询没有吃透而埋下的业务坑。

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设备媒介和使用场景对数据可视化的视觉方案有很大影响

有时候,通过基本信息和业务逻辑梳理的视觉需求难以获得认可主要原因是忽略了用户喜好及项目推进方式这要求设计师和客户、项目负责人进行深度交流。另外,在沟通需求的过程中,尤其要注意评估硬件资源和时间周期,对项目期望的支持度需求不具备可操作性,要及时反馈,否则“伪需求”会导致项目无法落地。

设计师只有明确需求,才能在业务分析阶段有针对性地选择视觉元素,设定界面风格,为创作做好铺垫,且不会背离初衷。

掌握业务才能有优秀的视觉方案

在需求框架下梳理业务,以业务点转换视觉语言,将视觉语言通过艺术手法进行创意表达,是一个闭合回路。只有精准的业务理解,才有贴切的视觉语言合理的视觉方案,最终满足需求!

一个有趣的现象——很多咨询顾问或者业务专家(有些公司是销售或者售前)会根据自己的行业经验,输出叙述文档或者低保真图作为项目可视化部分的前期提案要求设计师基于此创作高保真结果却导致反复改稿,甚至重来,很不理想。

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项目低保真图

作为外行非专业人士,设计师很难理解这类“成果”传达的业务情况,也就谈不上设计。强行处理,充其量算作美化,是没有灵魂的。由此而来的输出也只能游离在“美不美”的表象。优秀的视觉方案,不仅要有颜值,还得通过它塑造形象,打造品质,创造价值。在“新一代数据可视化技术”的探索实践中,四方伟业遵循用户业务,帮助用户充分挖掘潜在数据价值,导出专业的定制化视觉方案。

设计师理解业务可以从术语定义、行业规范,数据逻辑和关键指标等方面入手。当然,条件允许的情况下,请咨询顾问绘制业务脑图,在此成果上理解,相对来说会更容易些。另外,在这个阶段开始琢磨交互形式以及场景创意,会有助于方案的快速构建。

在梳理业务过程中,设计师接触到的数据来源是比较复杂。有报表的,算是精炼;有调查需求的,杂乱无章;也有业务系统的,规范有序;还有媒体报道或领导讲话的……为了处理数据逻辑和提取关键指标更加便捷,可根据具体情况建议客户搭配使用SDC ETL融合数据SDC Hadoop数据存储计算SDC Govern数据治理产品,涉及商业和人工智能还可以考虑SDC BE、SDC Miner产品进行数据分析,效果更佳

躲开程序“限制”

数据可视化最终是靠软件技术呈现,绕不开的就是程序。无论是哪种编程语言,都有技术瓶颈和落地成本视觉方案最终也将转变成0”“1在系统中运行这就需要设计师了解设计效果在后期代码编写的可行性,进行权衡取舍。要弱化对项目的负面影响,需要程序和设计之间,设计和咨询之间,咨询和客户之间保持积极沟通。

数据可视化的“合理”比“好看”更重要

可视化方案首要解决的是展示和传播问题。如果风格创意干扰了这类基本需求,说明不合理,即使再好看,也仅是实用价值不高的花瓶。“合理”和“好看”之间,能同时满足是理想状态,如果互斥,“合理”比“好看”更重要

我们知道数据可视化不仅是数据模型的统计图表,还有数据关系场景和数据面片等。这里举个电量的例子,理解合理性:

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数值不明所指

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描述电量但不清楚值表示已用还是剩余

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描述电量且能感知范围

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值属性和范围直观明了

特别注意,“合理”不具有通用性,它在不同场景中要具体分析。比如业务告警,一些地方需要加“!”图标,一些地方只需要通过变色提示。

数据可视化的创意和细节

创意是数据可视化中的重难点。只有在吃透业务的情况下,才能进行创作。此时它不是设计师的专属,任何对业务足够熟悉的人都可以提出。设计师要特别留意这方面的建议。 

创意既要保证业务完整性和准确性,也要符合户预期。创作时,根据业务逻辑捋清页面中的权重分布,可以考虑构建视觉场景来体现业务,也可以利用微观视角聚焦重要指标,或者结合交互、动画、音效等营造立体观感……目的是满足业务信息呈现,同时制造新奇,引起情感的正向共鸣。


细节方面来看,构思时尽量采用手稿形式,专注概念表达,忽略绘图技法。视觉元素的选用要避免解读歧义,多应用日常熟悉的事物色彩搭配和字体字号的处理尽量形成统一规范。视觉方案上线时,要检查程序侧的复原情况。

随着时代发展,数据可视化将美学形式与实际功能相结合,通过表达、建模以及对立体、表面、属性和动画的显示,直观传达关键信息,帮助人们深刻洞察大数据背后的信息、知识与智慧,充分挖掘数据中蕴含的价值。四方伟业可视化系列产品,采用领先的大数据架构,具有强大的数据接入和处理能力,自动化智能数据建模,友好易用的用户交互式设计,将复杂的数据分析需求一站式转化为科学决策能力,让用户从繁杂的数据海洋中解放出来,更加专注于自有业务,保障决策更具时效性和高回报性。