阿里云数据中台产品Dataphin产品经理之一,负责数据集成、数据资产管理、平台开放能力建设,主导Dataphin多个独立部署商业版本发布;并先后负责数据中台产品在 大润发数据中台、蓝光地产数据中台、 福建移动数据中台I期 等行业标杆式数据中台项目中的交付;目前正致力于赋能企业数字化转型,助力企业实现数据资产化和价值化!
阿里大数据体验设计专家。数据可视化小组视觉负责人,云上数据中台产品群视觉负责人。曾主导云上产品Dataphin(数据中台产品)、QuickBI(数据分析产品)的视觉设计,曾负责双十一杭州城市可视化大屏设计。有丰富的云上数据产品设计经验以及数据可视化设计经验。本次前来分享的内容是自己多年来沉淀下的大数据设计方法论。帮助设计师在大数据设计中挖掘设计的价值,运用创意赋能业务。
大数据是B端产品中一个很重要的领域,在大数据设计中,设计师往往困扰于找不到自己的价值。这是由于大数据产品往往功能模块很复杂,其更多聚焦于产品功能的开发,体验设计容易被忽视,也很难找到可发挥的空间。在这样的环境下,设计师需要主动发力,基于大数据产品设计的痛点,去挖掘设计机会,通过体验创新,达到赋能业务的目的,从而实现在大数据设计中的价值。
那么在数据产品设计中,也往往存在数据体量庞大、概念生涩的痛点。这就需要设计师充分发挥想象力,用讲故事的手法来定义数据,用可视化的形式来诠释逻辑与链路关系。
在本次工作坊中,主讲人会以两款数据展示型产品,来阐述在大数据设计这样一个严谨、复杂的场景中,体验设计师是如何通过想象力来设计数据。
工作坊中将学习到的具体内容包括:
1、设计师在大数据设计中的价值——工具型数据产品体验赋能
1.1 兼顾新老用户的体验:老用户希望这款产品能带来更高的效率,新用户希望这款产品更容易上手。所以在设计过程中,需要兼顾二者体验,因此我们需要进行一系列体验创新。
案例:QuickBI,数据分析型BI产品
1.2 传递业务概念:我们的购买决策者和使用者通常是不同的人群,决策者不具备强专业知识,无法通过实际使用来体验产品。这就需要我们将业务概念通过设计以更通俗易懂的方式传递给决策者,从而为谈判方获取更多的博弈空间。
案例:QuickBI,数据分析型BI产品
1.3 大体量信息处理:信息过载是B端产品绕不开的难点,数据型产品也不例外。我们需要通过体验设计,将信息以更友好、不干扰的形式呈现给用户,为此,我们需要探索一系列设计策略。
案例:Dataphin,数据建设与管理平台
2、用想象力来设计数据——展示型数据产品体验赋能
2.1 逻辑与链路数据可视化:大数据产品的数据体量是极其庞大的,如果不加以处理,用户很难定位到自己需要的数据。我们需要通过分析用户诉求,将数据的类别、关联关系有机地展现出来,使其可以更直观查看自己想要的数据,实现数据赋能商业。
案例:Dataphin-数据资产版图
2.2 地理信息数据可视化:传统的数据呈现方式已经无法跟上数据时代的脚步,我们需要突破镜头的桎梏,从构建拆解业务目标、设计故事版、抽离符号、再到可视化,设计师展现了城市背后的商业故事。
案例:双十一杭州城市可视化数据大屏
所列举的案例:
Dataphin:一款将阿里建设数据中台的能力商业化并赋能给万千企业的平台型数据产品
QuickBI:一款进行数据分析的BI工具
双十一杭州城可视化大屏
1、主题导入:大数据场景介绍,数据业务化、商业化演进
2、方法论学习,结合案例:探讨设计师在大数据设计中的价值——工具型数据产品体验赋能
3、方法论学习,结合案例:探讨如何用想象力来设计数据——展示型数据产品体验赋能
4、设计方法体系总结
5、现场Q&A环节
1、1-3年经验的视觉设计师,数据可视化设计师
2、1-3年经验的交互设计师
3、1-3年经验的数据产品经理
4、从事数据分析师相关工作的从业者
1、希望带来一种比较独特的产品设计视角,掌握数据产品的设计方法、流程、策略,提升大数据产品设计能力;
2、了解阿里大数据设计中提高效率、赋能业务和提升产品体验的方法;
3、了解各类数据产品的经典案例,对不同类型的大数据产品人群及需求有更深入的了解;