指标数据可视化的实践与思考

在企业的远航征程中，指标和指标体系宛如罗盘和六分仪，为我们明确航向并提供精准的导航，确保每一次的旅程都能顺利地抵达既定的目标港湾。

图：六分仪

指标设计是数据分析的基础与起点。如何设计数据指标并形成体系，需要理解业务，以及在实践中不断的迭代与思考。同时，在有了合适的数据指标后，作为分析师，还需要考虑如何更好的呈现。如果说日常的数据可视化会关注单个图表、仪表盘、分析报告这样的通用性的表达，那么，当我们说指标数据可视化时，更多的是围绕指标这一语境下的呈现与沟通。

在开始讨论指标数据可视化前，我们先看下仪表盘的三种类型划分：

战略级别(Strategic)

战术级别(Tactical)

操作级别(Operational)

图：战略级别仪表盘（收入、客户、收入、客户获取成本等）

图：战术级别仪表（电厂能源业务的消耗、成本）

图：操作级别仪表盘（关注近期的数据表现，更多细节）

(仪表盘截图例子来自：https://www.datapine.com/blog/strategic-operational-analytical-tactical-dashboards)

其中的战略级别仪表盘，面向高层管理人员，提供了公司的整体视角，通常会关注长期目标和关键绩效指标。战术级别仪表盘，面向中层管理人员，侧重于部门或团队的短期和中期目标。最后，操作（运营）级别仪表盘，针对业务运营，帮助团队跟踪和管理日常活动。

在企业管理与运营过程中，越是级别高的管理层越关心核心指标的表现。对于指标的关注也会更多的体现在前两个级别（战略、战术）的分析中。这也是大家常说的管理驾驶舱的概念（管理驾驶舱本身与普通的仪表盘并没有功能形式上的差别，而是面向的用户，关注点、呈现形式有自己的侧重点）。

设计了指标体系，明确了各级人员要看的指标后，下一件具体而重要的事情会是：如何组织与呈现这些指标。因为指标不只是一个数字，还需要有上下文以及进一步的分析。

单个数字的问题

图：生命，宇宙以及万事万物

在「银河系漫游指南」这本科幻小说里，名为「深思」的超级计算机揭示了关于「生命，宇宙以及万事万物 Life, the Universe, and Everything 」的终极问题的答案：42。在小说中，这个数字显得迷人与富有深意，但在工作中，如果你给老板看这样一个孤零零的数字指标，那么多半是要被挑战的。

假设截止当前月，累计产生了42万的销售额，这么只有这一个数字的问题是：

看不到比较（好坏）：需要把42万和目标比，和去年同期比，这样才会有好坏的比较。

看不到过程（趋势）：在过去的每个月的销售表现与趋势是什么样的？

需要和相关指标一起看（关联）：在销售额提升的同时，利润率是否能保持？

同时，放到仪表盘上，最好是点击这个销售指标时，还能转到详细信息页面，以方便进一步的分析。

使用卡片式的指标呈现

图：销售额与目标

同样是近3个月的销售表现，如果我们用卡片式的呈现，包含更多的信息，这时会让指标的呈现更为清晰有效，比如在这个图上会关注蓝色的今年的销售达成与目标（灰色竖线）的比较。

图：销售额与过程

如果是关注过程，可以通过折线图的方式来看趋势，并通过绿色、红色来帮助用户明确目标达成的状态。

图：相关指标放一起

相关的指标（PV，UV）也可以放到一个卡片里，在看趋势表现时，还可以加入进一步的计算，比如：PV除以UV，得到访问深度。

卡片式的指标设计虽然具体而微，但放什么信息以及视觉上的设计排版，会决定受众的看指标、理解指标的体验。以及多个指标卡片的组合，可以带来更丰富、全面、有指导意义的管理驾驶舱体验。

从单个指标卡片到卡片组

图：卡片组的方式

假设公司按区域组建了分公司，除了关注销售达成与明星产品的销售，还希望看到各个区域的市场份额占比。那么就可以通过卡片组的方式，横向、纵向的做拆分，放置对应的指标卡片。加上前面介绍的红色绿色的颜色区分，就可以方便直观的看到整体的表现了。根据实际的需要，这儿也可以加入一行汇总的全国表现卡片，或调整不同的细分层级，如：按产品线来划分。

树状的卡片组织

作为企业的运营，除了关注结果指标，还会关注过程指标或相关的指标。举个例子，作为销售达成不只是各个区域、产品的销售达成，还需要关注新用户的获取，用户的满意度等。

这时就可以考虑以树状的方式来组织，一方面是拆解（如各个区域），一方面是把相关的指标放到一起看。

图：以指标树的方式呈现

通过这样的指标拆解、层级、是否达成的颜色区分，来获得进一步的全局视角与洞察。

也不要忘记表格

当我们在说数据可视化时，大家有时候会陷入另一个极端，即希望抛弃以往的复杂表格内容。然而，如果追本溯源，表格其实也是数据可视化的一种表现，还可以通过背景色，迷你图的方式，让表格同样具备丰富的视觉化呈现。

图：切换的方式

同样的，作为指标的呈现，在看到大数的表现时，还可以允许用户切换到表格形式，以方便查看明细以及导出。在这个例子里，在切换到表格时，可以看到各个产品类别的表现与通过颜色来区分达成情况。

未来的可能性

以ChatGPT为代表的AI智能助手的出现，不只是提升了问题的解答、文字生成的能力，其智能表现，也开始在数据分析领域得到体现。这样的「未来已来」，同样会影响到数据指标的分析与呈现。

图：Tableau Pulse

从图上我们可以看到，Tableau Pulse产品，除了指标数字的呈现趋势外，在底部还加入了AI的总结与解释。

图：Kyligence Copilot智能助手

这样的AI智能助手，在Kyligence Copilot产品中，有了进一步的体现，通过对话的方式：了解相关的指标，查看趋势与归因分析。这对于熟悉业务但缺少数据分析技能的管理运营用户会更为友好，查看关注的指标，并通过AI的总结与归因分析，来探讨原因得出结论。

图：电影「她」

在2013年的科幻电影里，AI助手萨曼莎，除了无时无刻的陪伴外，还可以帮助主人公完成复杂的办公任务，有一个情节是AI助手，在帮忙整理几千封历史邮件时，自作主张挑出了10多封包含有趣笑话的邮件内容。如果说语言是人与动物的主要区别，那么幽默感则是更高的智能与情感的表现。

如今，AI的能力已经来到数据分析领域，能够理解「指标」，解读、解释指标的表现与原因，这无疑会为我们带来额外的效率提升与启发。

小结

指标是业务的记分牌与风向标，在定义和设计指标时，需要细致的理性思考。而作为指标的呈现，既是数据可视化的选择，也是用数据讲故事的过程，面向不同的受众，主题，关注点，去思考如何沟通表达。清晰、美观、良好的内容组织，会是我们所追求的目标。

指标卡片的内容元素决定了要呈现的信息，卡片的排列反映了指标的体系与目标拆解，而AI赋能的指标查看与解读，则带来了新的能力与视角。

本文从业务分析、设计呈现、AI对话视角为你解读指标数据的可视化呈现，希望能为你在日常的业务分析与运营管理过程中，带来帮助与启发。