每个企业都有一个要讲述的故事，如今，这个故事通常涉及数据。在人们期望软件可以帮助他们理解数据的时候，设计人员有责任确保数据表示有意义，引人注目，并且最重要的是易于解释。那么，如何实现这些目标呢？没有万能的方法，但是在IBM，我们有一组设计准则可以提供帮助。
在现代企业中工作的人们不仅需要静态图表和漂亮的可视化效果；他们需要超越范围，进行更深入的钻探，进一步探究并了解影响其业务的力量。
多伦多IBM业务分析的IBM混合云设计团队花费大量时间进行用户研究，以研究如何创建满足用户需求的数据可视化产品。凭借包括Cognos Analytics，Watson Analytics，Watson Analytics for Social Media和Planning Analytics在内的产品组合，他们创建了一系列致力于帮助用户充分利用数据的工具。为了解释设计如何帮助提供出色的数据可视化工具，我请IBM Business Analytics设计团队分享他们对该主题的一些见解和观点。
IBM的数据可视化
我们的客户来自各行各业以及各种规模的组织，从大型机构到精益创业公司。但是，无论规模或行业如何，我们的用户都有相同的目标。他们有数据，有问题，他们需要一种分析工具来帮助他们理解数据，并将其转变为有用的业务见解，同时减少不确定性。
在设计数据驱动产品的细节时，我们需要牢记一些事情，以便为用户创造最佳体验。
数据可视化的力量是什么？
考虑一下：您收到威尼斯一位朋友的明信片。光滑的照片包含一个典型的威尼斯场景-大运河的景色，吊船由一名穿着白衬衣的男子驾驶，他似乎正在唱歌，而石桥则逐渐消失。您的朋友写下了它的美丽，并以“您只需要亲自看一下即可！”结尾。
突然之间，您会兴奋不已，并开始在旅行预订网站中寻找便宜的机票和住宿。一张明信片对您来说还不够。您想自己去那里，探索穿过石桥的隧道，并听到船夫在威尼斯后街沿大运河冒险时唱歌的声音。快照根本不足以满足您自己探索和查看事物的需要。您已经听说过圣马可广场，虽然它可能没有在明信片上显示出来，但您真的很想看看它，已经等不及了。
数据可视化也是如此。用户对简单的明信片通常不满意，无论它们多么美丽。他们需要一种尽可能身临其境的体验，同时使他们易于发现更深刻的见解并更深入地研究其数据，以便做出更好的业务决策。
您如何体验您的数据？
我们的用户正在寻找一种工具，该工具不仅可以呈现其业务的静态视图，还可以使他们实时与该数据进行交互。提供灵活且随用户思考过程而变化的数据可视化，可以进行真正的探索。
例如，在Cognos Analytics中，我们在用户仪表板中提供了一种体验，该体验提供了并排的数据比较和方法，以快速查看这些数据点如何相互关联以及这些发现的含义。
Cognos Analytics的第一个仪表板很好地概述了Bikeshare Chicago的总体乘客数据。通过使用排序，过滤和整理功能，城市管理员可以查看在比上一年39到55岁年龄段内哪个社区的订户比例最高。
这些类型的用户目标表明，数据探索并不是最终目的，而是一种手段，它可以尽可能多地利用数据，无论是将其应用于业务模型以最大化利润，还是创建更准确的故障排除技术。数据的这种应用展示了数据分析工具的真正威力。
回想我们的威尼斯类比，像Cognos Analytics这样的工具使用户可以真正地深入并沉浸在数据中，而不仅仅是只能在表面上看到它。
认知分析指导探索
当您可以采取行动时，洞察力具有更大的价值，尤其是在企业中。我们构建的工具使用户无需任何编码即可快速发现其数据中有趣的模式和关系。但是，无休止的探索有时会导致分析瘫痪，用户将继续搜索每种可能的数据关联。对于某些数据科学家来说，这可能很有趣，但是大多数企业却负担不起。
为了克服这个问题，精心设计的数据探索工具不仅可以帮助用户自由探索，还可以引导他们获得他们真正想要获得的见解。
Watson Analytics允许通过自然语言处理轻松进行数据探索，这意味着用户无论其分析专业知识如何，都可以询问有关其数据的简单问题。在当今时代，作为设计师，我们需要减少人与机器之间的鸿沟。借助Watson Analytics的预测功能，用户可以提出诸如“是什么推动销售？”之类的问题，并迅速获得关键销售分析的帮助，以帮助他们做出决策。
在此示例中，机场运营经理Sam询问了英文的Watson Analytics“什么推动总体满意度？”。沃森（Watson）进行数字运算，创建预测模型，并返回许多与机场客户满意度相关的不同字段和图形，并显示其预测强度。用户无需统计程度即可轻松获得此级别的数据分析。
再次考虑威尼斯，Watson Analytics中的导游探索就像是您自己的私人导游，他不仅知道可以在当地用餐的最佳餐厅，而且还知道在威尼斯订购和订购的美食。
分析您的方式
在分析方面，并非所有用户需求都是平等的。设计数据可视化工具的挑战之一是使其直观易用。为了定义普遍的经验，我们相信为多样性而设计。
在设计业务分析产品组合时，我们要考虑多个角色，从新手分析师到高级用户。这意味着设计需要在减少学习曲线与传递强大的分析功能之间取得平衡。我们的客户体验策略专注于为用户提供成功所需的工具和资源，而无需考虑他们在数据分析方面的现有专业知识。
我们的研究过程包括与客户和用户的许多直接和间接合作伙伴关系，包括深入的观察性研究，以了解他们的工作流程以及他们如何使用数据分析工具。所有这些动手研究都有助于确保我们设计有意义的体验，并通过嵌入式支持和指导来帮助用户成功。
分析并不容易，而且不像预订威尼斯之旅那样直观。我们的用户具有许多不同水平的技能，经验和理解。他们由新的经理组成，他们希望对业务有更好的了解，并为希望深入了解这些分析中使用的统计模型的用户提供支持。在Watson Analytics中，我们在产品中提供了一些层，这些层逐渐地揭示了用于生成可视化效果的魔术的多少。
沃森分析（Watson Analytics）不仅显示了他的数据图表，还突出显示了统计上有意义的数字和结果，从而省去了他自己进行计算的麻烦（B）。它还在右侧的“发现”面板（C）中显示了一系列见解和后续图表建议。为业务专业人员工作的数据科学家可以打开“统计详细信息”面板，以确认并更仔细地调查结果背后的模型和参数。
设计起关键作用
设计数据可视化不仅涉及视觉效果，还涉及为什么这些视觉效果在数据分析过程中很重要，以及它们如何真正为用户使用。我们致力于进行迭代数据探索的设计，可帮助业务用户尽快获得其业务答案的指导性体验以及可为分析专家和新手提供支持的灵活工作流程。该领域的设计工作可能会对数据用户产生深远的影响，并影响企业的运营方式。
这只是IBM Business Analytics的数据可视化设计方法的一种尝试。我们可以告诉您更多信息，但是为什么不亲自探索数据可视化设计的外观。首次邀请来访者和当地人。
IBM Business Analytics的混合云设计团队展示了他们的设计工作对我们的产品有多大影响，并帮助我们的用户获得更好的结果。得益于IBM Design令人难以置信的才能和技能，我们能够使我们所有的产品更加专注于人类体验。
特别感谢我的同事Anne Stevens和Lisa Marie Chen与我一起撰写本文并分享他们的观点。
Arin Bhowmick（@arinbhowmick）是位于加利福尼亚旧金山的IBM设计部副总裁。以上文章是个人文章，不一定代表IBM的立场，战略或观点。
作者: Arin Bhowmick
译者: CANAAN
来源: https://medium.com/design-ibm/designing-for-data-visualization-c2b18359878c
