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阿里云数据中台产品设计逻辑:体系化矩阵类数据产品的设计构思

本文来源:数智化转型俱乐部

摘要

当前,整个社会都处在产业升级和数字化转型的大浪潮中,如何在新的商业环境下,运用设计的方式,发挥设计的驱动力,助力整个数据产业的创新升级,是数据设计师们最核心的课题下图是我们在阿里云上可以看到的当前“阿里云数据中台”核心矩阵中的数据产品。这些数据产品分别通过输出阿里巴巴的数据智能能力,面向云上企业、用户,破解数据采集、建设、管理及应用等课题。

在对这些体系化矩阵类数据产品的设计构思中,来自阿里的数据设计师的都会遇到哪些设计难题,又如何解题呢?

1
体验架构构建:数据管理

阿里巴巴通过数据服务上云,目标是帮助政府、企业等用户合理便捷地管理数据,让数据为企业创造商业价值。

这类产品拥有海量的功能模块,错综复杂的交互流程,以及普通用户无法理解的强数据技术背景,用户体验正是其最佳的定义方式。

从商业竞争研究、业务链路梳理、场景化体验架构构建,再到产品的落地与售卖传播,设计师在这一环扮演着“商业规划师”的角色。

这里提到的“体验架构=体验流程+信息架构”,如何去构建产品的体验架构呢?

体验链路构建根据产品战略、行业竞争力优势及业务目标,全链路的定义产品分模块及体验关键触点。

信息框架设定:运用场景化及结构化解构思维,根据多角色需求,抽离用户多角色使用场景、提炼使用行为链路,设计师要真正站在用户的视角看问题,运用同理心,层层递进的剥丝抽茧,逐层架构产品信息框架。

信息过载解构出现产品级、页面级、功能级信息冗余时,为了减少对用户造成误导的情况,可以从场景层、信息层、逻辑层进行解构。

(Dataphin 体验架构构建案例)

2
可视化呈现:数据演绎

传统的数据表呈现方式无法跟上数据时代的脚步。

我们期望让数据开口说话,用最直观简洁的可视化语言展现商业背后的故事。从构建业务目标,设计故事版,抽离符号,典型用户分析,用户需求收集,到最后的可视化设计呈现,设计师为用户规划了洞察业务、经营决策的分析动线和场景化体验。

Dataphin中,为满足企业主看企业数据、技术看业务关联及数据资产情况。“数据资产全景”以可视化的方式进行呈现,根据用户关注点及场景,设计师定义了从“全局>流程>结构”三种视图,从全局到细节,满足用户多维监控探索的需求。

3
从数据智能到商业智能:数据增值

1.工具化设计

BI工具可以满足用户从数据处理,数据查看,数据分析到数据洞察的全链路分析需求,并用最直观的可视化方式进行商业的探索。

设计中,可视化图表的丰富、易搭建,工具的易操作,产品的多维分析能力都非常重要。设计师需要从可视化分析、工具化体验等不同维度进行方法体系深耕,用专业性说话,让产品具有丰富的工具配置能力、深度的工具洞察能力,才能帮助产品更稳定成熟的迭代,建立行业竞争力。

(Quick BI 可视化组件模型及工具框架搭建)

2.智能化设计

如果说BI工具的工具化能力是产品的基础能力,智能化能力则是产品加在行业竞争力上的砝码。Gartner 2019发布的魔力象限报告中指出,通过人工智能、机器学习等技术实现的增强分析已是BI产品发展的最重要、也是最显著的趋势之一。

如何用体验赋能数据智能,如何以全链路的视角打造闭环的用户体验?

行业竞争研究了解行业产品布局,挖掘竞争力优势。

可行性挖掘与技术共建,多思维碰撞,了解知识图谱,自然语言理解,意图识别等最前沿的人工智能算法技术,全流程思考,不断挖掘设计可行性,设计赋能业务。

专业规则定义:辅助定义用户分析意图,可视化匹配规则、NLP交互规则,多轮对话逻辑,兜底问答逻辑等,做专业性定义。

设计师运用自己的专业能力,赋能打造低使用成本、轻松问、精准答的数据智能小助理,驱动产品从数据智能到商业智能的进程。

4
度量标准:软性评估
从2018年初始至今,云上产品矩阵生态初步形成,当前整个云上产品矩阵处在成长期-初创期及成熟期之间。该阶段产品小步快跑,快速迭代,不停歇的补齐有竞争力的产品功能。我们尚无法拿到成熟的使用数据指标,那如何度量产品是否健康的进行着商业化呢?

生命周期评估产品上线后,记录功能的生命周期,不容易被更新或被替代,代表生命周期长,反之短。生命周期短会造成大把的研发投入被荒废,设计结果不尽人意。- 评估可用性

用户反馈评估新功能上线后,收集用户已有功能建议及无法满足的需求,记录反哺产品需求,辅助产品迭代。-辅助迭

续签率评估随着用户对产品的熟识,商业化营收续签率增长,说明用户对产品接受度较高,对产品产生正向影响。- 评估商业化健康度

我们暂时把这几种度量方法定义为软性评估,更适用于B端成长期的产品,帮助产品节省研发成本的同时进行稳定迭代。

小结在大数据时代,数据服务的产品化上云步伐不停继续,前路任重而道远。作为数据设计师们,需要不断突破设计师的限制,从多角度思考,运用设计的专业能力在产品中发挥更多的主观能动性,打造强有力的行业竞争力,同时定义可传承可复制的数据产品设计模式,长远赋能整个数据行业。


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