2023年产品笔记：数据看板

产品笔记：数据看板最近在思索数据看板相关的问题，所以今日我们来共享下关于数据看板上我个人的一些想法和阅历。

本文主要从以下几个方面进行绽开：

什么是数据看板；数据看板的价值提现；数据看板如何实现。一、什么是数据看板

说到数据看板，就不能不提可视化管理。

笔者高校时期的专业是工业工程，这是一门管理型的学科，而可视化管理就是其中非常重要的一块，也被称之为“看得见的管理”；顾名思义，就是通过各种显性手段，让企业、工厂内部的信息透亮     化，实现有效传达，准时发觉过程中的问题。

其中数据看板就是特别重要的一种手段。

下图为比较传统的工厂生产看板：

（图片来自百度）

随着数字化程度的提升，企业管理软件的规模化，各类大屏、数据看板也日趋成熟化。

（图片来自花瓣网）

二、数据看板的价值体现

作为B端的产品经理，信任大家或多或少、直接间接的都接触到过这一类的数据需求；让我们从用户的维度来看下它对用户的价值。

1.用户：我不知道现在状况怎么样了

数据看板最直接的价值在于为用户供应现状的查看入口，此处的现状包括但不限于实时或T+1的数据、环比或同比数据。

此外，也可以通过长期的数据收集，为用户供应整体趋势状况以及通过定义目标，在数据看板中实时监控目标偏离状况。

数据看板可以集成最底层的基础信息，同时也可以依据业务属性、业务需求，通过基础信息进行管理指标的计算和管控。（例：库存数据是基础信息，库存周转率是管理指标）；另外，数据看板也可以对特别大事的记录进行实施的反馈的告警，今日有多少订单超时未发出，投诉量达到多少。

2.用户：我应当做什么

数据看板除了供应快速的“现状一览”外，还可以同时具备指导用户的作用（通过提前和用户指定策略）；如货品临期了，可以引导用户按不同策略（促销、买赠等）进行处理。

这一部分和业务直接关联性比较强，此处就不具体绽开讲了；读者可以思索下，当前你们的看板中哪些部分是有引导作用的。

三、数据看板如何实现

基于以上可以看出，数据看板对于一个成熟业务的良性进展是非常重要的；但是切记，不行为了做看板而做看板。

数据只是表象，看板的设计必需是要真正能够关心用户拨开数据，看到本质和管理点；而不是让用户看到一堆酷炫的表格和数据，脑子里只能消失“今日的库存是1w，订单是1000单，那然后呢？”

1.用户分层

简洁的说，就是这个场景中的数据看板是为谁做的，他需要看哪类数据。

一个业务场景中，必定会存在不同层级的用户，最简洁的模型通常是：执行者（底层用户）、管理者（负责管理执行者）、企业管理者（如CEO等角色）。

依据公司的分层不同，其中还涉及到更细分层的用户。

以自营电商-仓库管理链路中的一个小场景为例；对于每日的订单（以下仅为部分列举）：

仓库拣货员关怀：我今日拣了多少货，剩下还有多少货要拣，我比别人快还是慢？仓库管理员关怀：今日的出库准时率是多少，订单完成率是多少，是否有表现不良的员工？CEO关怀：今日这么多订单公司整体的成本是多少，利润是多少，是否有特别造成了利润损失？2.结合场景，挖掘数据

这一部分需要解决的是用户详细需要看什么数据，他为什么要看这个数据。

全部的看板都是围绕肯定的业务场景绽开的，同时，我们也应当明白，不同的行业、场景；比如电商（前台）更关注GMV、订单量、订单金额、退货量等围绕交易场景绽开的数据和指标，供应链（后台）则更关怀周转率、库存精确     率、各种时效等和成本效率相关的指标。

在挖掘场景数据的调研过程中，我们通常需要问用户以下这些问题：

1）你们日常关怀什么数据？这个数据主要在哪个环节？

了解当前数据结构，通过串联业务流程挖掘潜在数据。

2）你们的核心指标有哪些？都是按什么规律计算的？

对于一些特别的业务指标来说，可能我们并不如业务了解或者没有太多的话语权，但是在这个过程中依旧需要乐观参加，了解指标的深层含义。（例如笔者之前做过财务相关的指标，由于对财务体系并不是特别了解，整体指标概念和计算是以财务同学供应的标准进行输出）。

3）假如指标特别你们怎么处理？如何管控？

确定对于各类指标，业务侧是有管理规范的，而不是单纯的“数字”；这个问题是让看板数据真正实现价值的关键，假如他们的回答是否定的，那么这个指标就需要连续深挖了。

4）整体的目标是多少？是否有等级分层？

以周转为例，目前多长时间的周转属于正常的，你们的期望周转是多少？对于当前不同的周转状况是否有不同的分层管理，如30天以内，30-60天，是否存在不同的管理策略？

5）目前主要通过几个维度来分析数据？

这里的维度宏观上可以是事业部、平台、部门，更细的可以是指不同的商品类型、用户等级等。

一个合理的指标需要可以下探到用户需要的不同维度进行拆分，又可以重新向上进行收敛到整体；以毛利率为例，公司整体的毛利率是一个维度，同时依据公司目前的事业部可以进行拆分；同一事业部下不同的类目又可以进行分解（详细的分解维度需要依据用户的分析维度来定义）。

6）现在的数据状况是怎么样的？是否有特别？

了解当前的指标状况可以更好的关心产品经理推断用户目标的有效性和后期的趋势。

3.看板设计

设计部分要解决的是怎么让用户快速、清楚的看到自己需要的数据并作出决策。

看板的设计部分我主要共享2点：核心指标的展现和图表的选择。

由于这一部分更多的是视觉或交互的工作，产品经理更多的是需要明确指标的优先级和关联性，关联指标之间的交互性；一个看板上核心的指标不宜过多，以4~8个为宜（不同模块的另说），否则过高的数据密度会导致用户失去关注焦点。

看板中比较常见的图例包括：折线图、饼图、柱状图、漏斗图、气泡图、散点图、雷达图等。

折线图、柱状图：用于趋势（通常是按时间）的呈现；饼图：用于呈现不同类型的数据占比；漏斗图：用于提现连续流程中的转化或流程；气泡图、散点图：可用于呈现数据在不同范围的分布状况；雷达图：可用于同一主体不同维度的达成呈现；

四、总结

数据看板可以通过可视化、数据驱动建议的方式关心业务成长，但是也需要合理指标规划（了解业务场景，理解业务诉求）才能真正达到关心业务的效果。

这个过程中，和业务同学的深化沟通相当重要，虽然说业务之间存在相像性，