大数据的五个核心技术，大数据产品的信息路径
大数据的五个核心技术，大数据产品的信息路径很多人会直观地把产品经理的工作内容等同于“画原型”，毕竟产品经理最重要的交付物就是产品原型。实际上产品原型只是产品方案的一个直观体现，是一个阶段性的交付物。产品经理在开始动手画原型之前还有一个重要工作要做，那就是设计信息路径。如何进行信息路径设计？“用户需求”实际上是一系列用户需求点的集合，可以简称为“需求集”。“产品原型”实际上是一系列产品信息点和功能点的集合。产品经理设计产品时一个很重要的工作就是将“需求”有序地组织和转化为“产品原型”，具体体现就是设计出合理有序的产品原型图。进一步，产品设计可以细分为“数据信息”和“展示交互”两个层面，其中“数据信息”是“展示交互”的前提和基础。“数据信息”层面既包括“信息点之间次序和路径”也就是“信息路径”设计，也包括单个“信息点”的设计；而“展示交互”层面主要体现为单个“信息点”的信息展示和交互操作。从这个意义上讲，产品设计核心逻辑包括：信息路径
◎原创｜数字经济先锋号
◎作者｜数联产服解决方案中心 张威
政府或企业领导决策过程中经常会使用类似于BI的大数据可视化产品来查看关键信息和辅助决策，那么如何设计一款优秀的大数据可视化产品呢？
产品设计除了遵守一些基本的原则外（如认知模型原则、视觉中心原则、一致性原则等），具体实施层面可以按照信息路径和信息点的划分思路来展开。
“用户需求”实际上是一系列用户需求点的集合，可以简称为“需求集”。“产品原型”实际上是一系列产品信息点和功能点的集合。产品经理设计产品时一个很重要的工作就是将“需求”有序地组织和转化为“产品原型”，具体体现就是设计出合理有序的产品原型图。
进一步，产品设计可以细分为“数据信息”和“展示交互”两个层面，其中“数据信息”是“展示交互”的前提和基础。“数据信息”层面既包括“信息点之间次序和路径”也就是“信息路径”设计，也包括单个“信息点”的设计；而“展示交互”层面主要体现为单个“信息点”的信息展示和交互操作。从这个意义上讲，产品设计核心逻辑包括：信息路径设计和信息点功能设计。
01
如何进行信息路径设计？
很多人会直观地把产品经理的工作内容等同于“画原型”，毕竟产品经理最重要的交付物就是产品原型。实际上产品原型只是产品方案的一个直观体现，是一个阶段性的交付物。产品经理在开始动手画原型之前还有一个重要工作要做，那就是设计信息路径。
本文认为，产品设计从“数据信息”层面来看可以分为“信息点”与“信息点之间依存关系”两个部分，也就是说我们设计产品时候不仅要考虑展示哪些信息点，也要考虑信息点展示之间的次序和关系。这里所说的“信息点之间的依存关系”就是“信息路径”。
当我们逛商城购买剃须刀时，我们会先看看商场的导视图，搞明白超市处于商城的哪一层。然后进入超市区域，再查看超市导视图，找到日用品货架位置。走到日用品货架，最终找到自己需要的剃须刀。这里，我们通过使用导视图从“楼层—区域—货架—位置”这样的定位路径，很便捷地找到了自己所需要的剃须刀。其实，商城设计的“楼层—区域—货架—位置”信息展示路径，就是一个“信息路径”的案例。
回到产品来讲，有些产品或某些网站信息层级清晰明了，这让用户浏览和使用网站非常便捷。而有的产品或网站信息杂乱无章，导致用户体验极差。这其中的差距，很大原因就在于两者信息路径设计水平的差别。信息路径设计完成之后的成果，有的书籍或者文章也将其称为“信息架构”。
这里需要补充说明的是，本文中提出的“信息路径”更侧重于从用户接受信息的全过程来思考产品设计，而“信息架构”侧重于从最后产品呈现的结果状况来描述产品设计，本质上都是表示“信息点之间的依存关系”。
信息路径设计能更加准确、快速、高效地传递信息要点，便于用户更高效更舒适地接受和反馈信息。信息路径设计时主要考虑两方面因素：第一，人类固有的信息认知规律，例如信息接收的层级与路径（如宏观—中观—微观）；第二，使用场景对于信息接收的影响，例如滴滴司机开车过程中接单，接受的订单信息必须简单明了。进行信息路径设计时必须依据上述两点，如下图1所示。
图1：信息路径设计依据
1. 信息路径设计依据之一：信息认知规律产品从信息层面来讲就是将数据中蕴含的信息点高效地传递给用户。用户接收产品信息的效率和效果会受到人类固有认知规律的制约，所以了解用户信息接收规律对于产品设计具有重要意义。产品经理需要了解一些基本的认知规律。
（1）短时信息容量。哈佛大学心理学家乔治·米勒发现，普通人的心智不能同时处理七个以上的单位。我们可以随机询问朋友使用的某款产品，询问他是否记得同类产品的其他品牌。大部分情况下，普通人只能记得1-3个竞争品牌名字，极少数能够超过7个以上。这也佐证了我们大脑短时记忆的规律：不要超过7个信息点。
（2）大脑厌恶混乱的信息。心理学中有个著名的“格式塔效应”，揭示了我们大脑倾向于从混乱中寻找模式，极力从不同的信息点中寻找规律和联系，而厌恶混乱的信息。
（3）大脑认知抗拒改变。大脑认知还有一个特征就是一旦形成了固定认知，改变起来极其困难。例如，由于宝洁公司大量的广告轰炸，人们一想起“去屑”就会想到“海飞丝”；一想到“柔顺”就会想到“飘柔”。再比如，虽然淘宝的物流速度也大大提升了，但是一想起“送货快”，人们还是首先想起“京东”。市场营销里面的“定位”学派，正是利用人类认知的这个特征，通过各种营销手段来抢夺用户“心智”。
2. 信息路径设计依据之二：用户使用场景用户接受信息的效率和效果不仅受到人类固有认知规律的约束，也受到用户产品使用场景的影响。比如，滴滴司机开车过程中接单页面，就必须简洁清晰：字体尽可能大，字尽可能少！
产品经理设计产品时考虑用户产品使用场景，从信息角度来看，就是考虑产品使用场景的时空因素对于用户接受信息的影响，这也是我们信息路径设计时需要重点关注的方面。
（1）使用场景时间特征。关注产品使用场景的时间特征就是关注产品使用的时间长度和时间分布。产品经理需要明确用户主要在什么时间点使用、使用时长情况，从而考虑信息点呈现的数量和次序。
（2）使用场景的空间特征。关注用户产品使用场景的空间特征就是关注用户产品使用的空间位置和特点。例如，用户是在户外使用还是办公室使用？用户是在静止环境下使用产品还是移动环境下使用？
总的说来，用户使用场景也是影响用户信息接收的一个重要因素，不仅会影响信息路径的设计也会影响单个信息点的呈现形式。
3. 信息路径的常见类型产品经理进行信息路径设计时既需要考虑用户认知规律，也要考虑用户使用场景，从而清晰地知道用户信息接收的具体特征，便于设计对应的信息路径。常见的信息路径有以下几类。
人们认识事物总是首先关注宏观和整体概况，从而有个全面的图景和认识；然后再关注细微层面的东西，甚至更加细微层面的东西。例如，人们听到某个地址，习惯的思维是先了解这个地址是哪个国家、哪个省、哪个市、哪个区、哪个街道，呈现一种“宏观—中观—微观”的信息递进路径。
同样，产品设计时一种常见的信息路径设计思路就是：首先向用户传递宏观层面的信息，让用户有个整体的感知；然后进一步递进，传递中观层面的信息，让用户能够聚焦到某个行业或者区域；然后递进到微观层面，让用户了解具体的详细信息。
这样，用户就像是查看地图一样，从宏观层面到中观层面到微观层面，根据自己需求不断递进，不断细化信息颗粒度。从“宏观—中观—微观”角度层层递进展示信息，是一种常见且有效的信息路径。
不过，有时候用户会对某个或某些“信息点”特别关注，这就需要我们使用另外一种信息路径“重要—次重要—次要”。
另外一些情况下，“信息点”的时间维度特征非常明显，例如设计一款监测系统，那么对于“事前”、“事中”和“事后”的监测指标数值的展示，就要考虑从时间维度展开来进行信息路径设计。
总的说来，信息路径设计并没有一成不变的套路，它更为重要的意义在于提醒产品经理重视“信息点”之间呈现的关系。总结来说，常见的信息路径设计可以归纳为以下几种。
（1）按用户关注度区分：重要—次重要—次要。
（2）按逻辑关系区分：宏观—中观—微观。
（3）按时间维度区分：事前—事中—事后。
除了上面信息路径设计的常见思路，实践中也有一些常见的经验做法可供借鉴参考。
02
如何进行信息功能点设计？
产品设计不仅要考虑“信息点之间的依存关系和次序”，也要考虑单个“信息点”的交互与展示，这就是信息点功能设计。信息点功能设计可以分为“交互”和“展示”。
信息点功能设计中的“交互”主要是指信息的“增删改查”。
（1）信息增添。信息点功能设计时，有时候需要用户通过交互按钮实现信息录入或添加，例如淘宝网购物时的“新增收货地址”等交互。
（2）信息删除。信息点功能设计时，有时候需要用户通过交互按钮实现信息删除，例如用户可以在电子商务平台删除过往的购物记录。
（3）信息修改。信息点功能设计时，有时候需要用户通过交互按钮实现信息修改，例如用户修改“收货地址”或者“联系电话”等等。
（4）信息查询。信息点功能设计时，经常需要用户通过交互按钮实现信息查询。对于大部分数据产品而言，信息查询是用户使用频率最高的功能之一，需要重点关注，例如时间筛选、区域筛选、文字搜索、排序等等都是信息查询常见的功能设计。
2. 信息点功能设计：可视化
信息点可视化，简言之就是通过图形化的方式来传递数据中蕴含的信息要点，更直白地说就是通过图形化方式帮助用户理解信息。
数据可视化是数据描述的图形表示，关键在于一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化作为信息与艺术的融合，要同时兼顾信息高效传达和艺术美感这两个方面，是理性与感性的交织。
数据产品的可视化虽然也追求“美感”，但是产品的“美”和毕加索画中的“美”并不完全相同。产品的使用目的和使用场景，使得它的“美感”标准有着自己的原则和标准。
（1）一目了然。一目了然的含义是：快速、准确地传递关键信息。这里面有两个要求，第一是时间短，需要“惊鸿一瞥”之间，就能够传递信息；第二是准确，需要准确无误地传递信息。这个标准是数据可视化的首要标准，是可视化成功与否的决定性因素。
能否做到、做好“一目了然”，关键在于了解信息使用者的信息需求和使用场景。比如，如果用户是销售人员，那么就要考虑销售人员很可能是在出差旅途中使用手机等终端登录，那么数据可视化的时候就要充分考虑到这一场景特点。
（2）赏心悦目。图表除了要快速准确地传达信息要点之外，也要尽可能考虑美观感受。图形和文字的配比、图表样式的选、色彩心理的影响等等，都要予以考虑。
例如，红色由于刺激性强经常用作警戒色，数据可视化中用作“预警”数据展示就比较合适；深蓝色给人大海深邃的感觉，并且给人科技感，所以经常被用作各种商务监测展示系统的背景色。色彩的冷暖甚至给人“轻重”的感受，浅色的显得比较轻，深色的显得比较重，这些在产品经理进行数据可视化过程中，都要予以考虑。
如果说“信息路径”明确了“信息点”之间呈现次序的问题，那么“信息点可视化设计”则重点解决单个“信息点”信息呈现的问题。数据可视化某种程度上就是通过视觉形式来呈现数据所包含的信息，从而帮助人们了解数据所蕴含的意义。
人类大脑对于视觉信息更加敏感，更容易接收图像信息，因此使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，可以使得信息接受者更容易理解数据所蕴含的模式、趋势、规律和相关性特征等，更加高效地接收信息。
不同样式的图表，擅长表达的“数据关系”不同。例如柱状图可以用来表达基于分类的数据比较，从而展现各种类型数据之间的差异，而折线图则可以用来表达基于流程的数据，展示数据随时间的变化趋势。
再比如，散点图能够呈现出错综复杂的变量之间的某种相关关系，便于进一步通过回归分析来寻找其中规律；而饼图则可以表达数据构成情况从而描述各变量的占比情况。
信息点可视化设计的根本任务，就是综合利用图表、文字、色彩、动画等等多种元素，更高效地向用户传递某个或某些信息要点。
首先，我们需要深入分析信息要点，尤其是分析信息要点中的“信息维度”；其次，要根据“信息维度”进行“信息组件设计”。进一步，还需要“信息组件布局”设计考虑，例如为每个组件的必要性和重要性进行排序，最后还要从视觉感官层面进行“色彩动画完善”工作，如下图2所示。
图2：信息路径设计依据
总的说来，很多大数据产品尤其是偏向决策分析类产品本质上是“决策信息的高效呈现”，所以它可以分为两大块内容：一块是决策信息的提供，这需要调研需求和数据源情况并加以建模计算；一块则是决策信息如何呈现的问题，也就是本文力图解决的问题。本文原创性提出了“信息路径”的概念，就是希望大家设计大数据产品，尤其是大数据可视化产品的时候，能够站在“受众信息接收的整个过程”角度来思考如何能够更好更高效地呈现决策信息，希望大家能够批判地借鉴。
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