数据产品的设计核心及工作实践

　　数据产品是软件产品的一种，其设计工作的主流程遵循软件产品设计流程。不过，由于数据产品本身具有鲜明的特点，因此设计方法也有一些独到之处。
　　1。数据产品设计的核心
　　数据产品设计的核心是满足数据需求及应用需求。
　　1。1数据需求
　　数据需求是指用户想要得到的数据，满足数据需求需要从数据源和数据分析两个方面考虑。
　　1）数据源
　　数据源从广义上去理解就是收集到的原始信息。原始信息的种类繁多，例如：结构化数据，非结构化数据，文件式数据，流式数据，文本文件等等。拥有数据源不见得就能直接进行数据分析，我们需要对数据进行清洗，解析等操作才能得到可以提供分析的数据。同时，数据源本身的信息量直接决定数据分析是否可行。举个例子：如果原始数据是农场名称山羊数。那么无论如何我们也分析不出来所有农场的水牛总数。因此，数据源是满足数据需求的基础。
　　2）数据分析
　　数据分析本身是一门学科，这里只说说数据分析最基础的三要素（样本，维度，度量）。此三要素在是数据分析与数据源及数据可视化的接口。
　　样本数据分析所基于的数据集合。
　　具有原子属性，样本内的每个数据元素不能再拆分，例如：样本为网研院全体员工，数据的最小粒度就是一个人，不能再拆分。
　　具有范围属性，数据集合需要范围来限制，例如：样本为网研院全体员工，那么范围就是网研院。
　　维度看事物的角度。例如，同样是用户数，我们可以从性别角度去看，也可以从年龄段去看，还可以同时从多个维度去看。
　　有成员值，且成员值可枚举，例如：维度为省份，那么成员值就是中国31个省份。
　　度量基于分析维度得到的量化数值。需要有个名称，例如：用户数，终端数。平时，我们一般会叫成指标。
　　可量化。例如：人数，成功率，占比，距离。
　　数据需求最终都要落到数据样本在各个维度的各种度量上面。而数据分析就是这个计算过程。
　　1。2应用需求
　　应用需求是用户操作数据产品的需求。与传统软件产品的应用需求一样，包括：产品整体功能的划分，具体功能的业务逻辑等等。需要特别强调的是，数据产品有一个比较独特又很重要的应用需求，就是数据可视化需求。数据可视化作为数据分析的最后一步，直接影响数据产品在用户眼中的形象。数据可视化设计与数据分析是密不可分的。
　　2。工作实践
　　上文提出了数据产品设计的核心是满足数据需求及应用需求这个理念。实际工作中可以依据这一理念，梳理工作思路，进行人员分工。
　　2。1参与人员及职能
　　项目负责人：总体把握数据产品的整个生命周期，以及外部资源的协调。
　　产品经理：基于需求，完成产品的整体设计，包括产品形态，功能划分及业务逻辑的设计。
　　设计师：产品的视觉设计，数据可视化设计。
　　数据分析师：基于数据源梳理需求中所需数据指标的分析算法设计。
　　2。2执行流程
　　整个产品设计工作可以基于数据线和应用线两个线条并行进行，最后进行设计整合，共同产出最后的数据产品设计方案。
　　1）数据线
　　梳理数据需求：产品经理梳理产品的数据需求，与数据分析师及需求方进行数据需求的明确。
　　梳理数据源：项目负责人提供数据源接口，由数据分析师进行数据源梳理。遇到无法满足需求的情况，及时反馈项目负责人及产品经理，进行数据源的再协调或进行需求删减。数据源明确后，产品经理负责协调后期数据源的具体引入工作。
　　设计数据结构：数据分析师结合数据源及数据需求，撰写《基础数据结构设计》。
　　设计分析方法：数据分析师根据数据样本结构及数据需求，设计分析算法，撰写《算法设计文档》。
　　初步设计数据展示：数据分析师完成所有预展示指标的可视化方式的初设计（明确什么指标用什么方法展示），并与产品经理进行沟通，完成《数据可视化设计初稿》。
　　2）应用线
　　根据应用需求及产品自身的必要元素进行产品应用层面的设计工作。
　　整体设计：一款数据产品可能根据用户类型或者业务划分，拆分成若干个子系统。项目负责人及产品经理需要从需求全貌进行思考，进行整个产品的结构设计以及功能划分。
　　撰写PRD：产品经理根据整体设计进行具体的应用功能的设计，撰写PRD《产品需求文档》。
　　制作产品原型：产品经理根据产品设计文档制作低保真产品原型，就《产品需求文档》及产品原型与项目负责人进行讨论，由项目负责人进行设计方案的确认。
　　视觉设计：设计师就《产品需求文档》进行产品的视觉设计，交付视觉设计稿。在时间允许的情况下，产品经理根据设计稿对低保真产品原型进行优化。
　　3）设计整合
　　通过数据需求串联数据线和应用线，梳理什么模块需要展示什么数据以及如何进行展示。设计师根据《数据可视化设计初稿》进行数据可视化的具体设计。到此，整个产品的设计工作基本完成。
　　完成整个产品设计工作后，产品经理向项目负责人汇报，待项目负责人确认整个设计方案后，进入开发阶段。
　　3。尾记
　　整个数据产品的设计工作是一个比较复杂的团队型工作，需要整个团队良好的沟通协作以及个人优秀的专业能力。各个阶段各类角色的技能都值得详细讲述。本文只是宏观地对整个数据产品的设计过程进行描述。