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數據可視化項目失敗的六大緣由

大數據 數據可視化
現在雖然數據可視化仍然具有巨大的前景,且近十年來它也一直是一門主流學科,但目前它依然不夠成熟。我們能否找到可視化項目中導致失敗的關鍵點呢?

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大數據文摘作品

編譯:汪小七、驚蟄、蔣寶尚

 一張圖片最大的價值在于它讓我們注意到了我們從來不奢望看到的景象。

——John W.Tukey

在文章開篇之前,文摘菌引用John W.Tukey的一句話來論述數據可視化的重要性。正如這句名言所說,對數據有效的展示能夠極大提高我們的洞察力。

現在雖然數據可視化仍然具有巨大的前景,且近十年來它也一直是一門主流學科,但目前它依然不夠成熟。

現已有大量的可視化工具可供使用,數據科學家們也正在使用這些工具,但在企業中能有效使用數據可視化工具的還是很少。

多虧了數據可視化從業者的持續研究和頂級玩家的營銷閃電戰, 可視化已經得到了深入發展。盡管企業對于數據可視化的投資和意識都在不斷增加,但是可視化工具的長期采納以及企業的投資回報依然很難實現。

有時, 人們會對是什么使信息的可視化展示如此困難感到疑惑。

  • 也許這與設計時信息的減少有關。
  • 也許花哨的圖表和令人眼花繚亂的功能, 在某種程度上會讓用戶難以找到重點。
  • 也許由于優先事項的相互沖突和執行混亂,這些優秀的功能已經中途脫軌。

我們能否找到可視化項目中導致失敗的關鍵點呢?接下來文摘菌帶大家討論如何解決這些陷阱。

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“我展現了所有終端用戶的需求……不必再深究了”

在定義可視化項目需求時,終端用戶往往不直接參與。我們經常會聽到項目發起人或者項目經理說他們完全知道用戶想要的是什么。但用戶的需求并不能時時刻刻都被滿足。

這是視覺主板在推出后卻不怎么被使用的主要原因。如果只是列舉一下常見問題或者KPI的定義就足夠的話,那這個挑戰本身就不存在了。

然而我們真正需要的,是了解用戶的實際場景,以及用戶處理業務問題的方式。這才是以用戶為中心的真實智慧,不可轉移,并且有很強的可塑性。

細致入微收集終端用戶的業務觀點非常重要。這樣做可以將相關信息內置到主頁中。為了了解客戶,公司可以通過訪談來了解用戶的角色,也可以用基本搜索來了解用戶的使用流程,并借此共同勾畫出原有的業務場景。把數據可視化能回答的問題列出來,把無法回答的問題另外歸類也會有所幫助。

堅持以用戶為視覺體驗的基礎

“所有的功能我都要做嗎?”

當客戶提出多種要求時,你是不是經常聽到“所有的功能都要做”這句話呢?當被要求優先考慮某些功能時,用戶往往會產生嚴重的不安全感,并擔心未來的各種情況可能無法得到解決。往往企業的第一個可視化項目,會有比較多花里胡哨的需求。

贊助商不知道的是,對應用程序的投入越多,它被使用得反而越少。雖然把所有功能都加進去可以獲得虛高的滿意度,但用戶的認知負荷也會隨之提高,以至于他們可能再也不會打開這些應用了。

優先考慮不同功能時,越博學的用戶可能越難以做出正確的選擇,更不可能硬著頭皮使用這個軟件。

數據可視化最重要的功能是發揮咨詢作用,幫助減少功能列表,只留下最關鍵的功能。盡管從技術角度上來講,屏幕空間是無限制的,但它對數據密度的施加是有限制的,例如“一張不可滾動的屏幕”。

即使是有優先權、決策權,且面臨過眾多挑戰的利益相關者在設計數據可視化時也需要考慮用戶會不會被這樣的設計說服。

UI矩陣——排定可視化需求的框架

UI矩陣——排定可視化需求的框架

“你真的需要將數據進行可視化嗎?”

在一個討論數據可視化的項目里質疑需不需要數據可視化會顯得很奇怪。有一種做法是“先構建主頁, 然后直接用 Go live 插入數據”。如果沒有人要求你這樣做,恭喜你運氣太好了。

沒錯, 在清理數據和準備提要方面是存在一些挑戰的, 但如果主頁設計好了卻無法獲取任何數據,這就本末倒置了。

讓數據適應頁面是項目完成后主頁無法操作或者圖表顯得怪異的根本原因。如果事先沒有進行探索性的數據分析, 圖表就可能會被異常數據甚至更糟的情況所扭曲, 導致最終變成沒有模式的圖表。

其實圖表的選擇也是由數據決定的。例如, 當你要做一個四種產品的收入分配圖,條形圖可以是可以, 但是樹形圖(tree map)之類的圖表可能更合適。

作為項目計劃的一部分,預先考慮數據的情況非常重要。雖然知道了標題行就可以開始著手設計,但在做出關鍵設計決策之前,完整的數據必不可少。客戶必須get到數據圖表的關鍵點,因此必須通過數據洞察得出設計決策。

編寫的將數據類型映射成的可視化編碼

編寫的將數據類型映射成的可視化編碼

可視化編碼鏈接:http://complexdiagrams.com/properties

“請給我加個超棒的日出圖案!”

有時候人們會非常喜歡圖表,以至于他們試圖將這種關系擴展到可視化示例范圍之外。這會導致圖表在解決方案中無法合理地發揮作用,甚至可能會對整個項目造成嚴重破壞。

那些即使在用戶沒需求的情況下,也要添加特殊圖表或3D圖表的設計師,都是為了自我滿足,這樣做最終會導致用戶流失。這不是一個自助餐,人們可以選擇各種各樣的花式圖表來放在盤子上。有些人可能會偏愛Sankey圖表或Chord圖表,但將這些圖表提供給對數據不敏感的讀者,這將是一場災難。

圖表的選擇是一門科學,這里面有較成熟的規則,如圖形語法。選擇圖表的因素有很多,比如圖表類型(分布和趨勢)、數據點(是少還是多)、用戶角色(運營者、戰略策劃等等)、用戶對數據的熟悉程度(比如分析師或者業務用戶)等,所以我們必須積極地給用戶講解原理,并配合實例來解釋。

圖形語法:http://cfss.uchicago.edu/dataviz_grammar_of_graphics.html

數據可視化的分類

數據可視化的分類

“我想要一個內容豐富的用戶界面……你能讓所有功能都點擊實現嗎?”

在設計導航和交互時,一個常見的要求是“在深度上走到最底層,并讓所有內容都能點擊實現”。如果把整個世界都反映在一張屏幕上是種常見的幻想,那么實現所有內容可點擊也是一種類似的想法。之所以把這個功能的優先級很高,是因為用戶會主動忽視頁面中不能點擊的內容。

把很多點擊功能加入到單個屏幕中,會讓可視化變成類似尋找復活節彩蛋的東西,因為用戶可能永遠都不知道在主頁中隱藏的有哪些有用的信息。在大多數應用程序中,超過90%的點擊功能從未被使用過,大概只有10%的點擊功能是用戶在重要的操作流程中會用到。

豐富的用戶界面并不非得有許多可點擊功能,而是說用戶界面能恰當并直觀的向用戶展示主要功能。因此,制定一些強制性的指導方針可能會有所幫助,比如每個屏幕不超過8個點擊按鈕。

其實在靜態面板中,數據依然可以表達強有力的觀點,因此在設計時要仔細考慮頁面中必不可少的交互性。用戶會因此而感激不盡的。

一個強大的可視化展示——靜態,具有200年的保質期:拿破侖戰敗的俄羅斯戰役

一個強大的可視化展示——靜態,具有200年的保質期:拿破侖戰敗的俄羅斯戰役

“來點兒綠的和藍的……嗯,再加點紫的吧!”

雖然到本文目前為止涵蓋的所有要點都可以找到合理的解釋,但關于顏色的問題不能這么說。諸如“主頁上缺點東西”或者“這個視覺效果不咋樣”等說法會讓從業者無所適從。必要的情況下,用戶的反饋可以做到鞭策,但是請不要留下這種沒有實際意義的反饋。

每個用戶都有自己想選擇的顏色,而且他們可以按自己的想法設置界面顏色。然而不幸的是,這對應用程序的接受度可能會產生巨大影響。顏色不僅僅是一種外觀和感覺。例如把RGB顏色都很鮮艷的主頁顯示為單一色塊時,紅綠色盲用戶根本無法正常使用。

盡管在處理美學、功能和社交方面的問題上有不少標準,色彩理論與其說是一種科學,還不如說是一門藝術。相比于找到取悅所有人的設計,還不如找到符合用戶要求的風格特點。我們還得闡明選擇這些色調的原因,畢竟大多數用戶也無法解釋他們自己的顏色喜好。

配色工具——Colorbrewer

配色工具——Colorbrewer

小結

至此,我們已經闡述了數據可視化項目中可能導致失敗的六個關鍵點, 而它們也恰好落在可視化任務的六個關鍵階段。因此, 避免這些陷阱有助于實現計劃的整體成功。

數據可視化項目中可能導致失敗的六個關鍵點

正如上圖所示的6點:

  • 以用戶為中心設計——讓終端用戶參與進來
  • 功能需求——優先列出功能列表
  • 數據探索分析——理念產生設計要求
  • 可視化編碼——選擇正確形式
  • 交互設計——優化用戶交互
  • 顏色和展示設計——融合美學和科學

可視化是用數據來講故事的媒介,而視覺故事是藝術和科學的完美結合。從業者必須磨練自己的技能, 在科學的元素中融合正確的審美成分,這樣才能創建一個和用戶密切相關的產品輸出并解決特定的業務難題, 從而為企業提供投資回報。

最后文摘菌以一句名言結尾:

每一個數字背后都有一個重要的故事,但這需要你給他們一個清晰的并具有說服力的聲音。

—— Stephen Few

相關報道:

https://towardsdatascience.com/6-reasons-why-data-visualisation-projects-fail-1ea7a56d7602

【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文,微信公眾號“大數據文摘( id: BigDataDigest)”】

     大數據文摘二維碼

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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