摘要

（1）如何應對行業數據可視化大屏項目中的增量需求

• 數據時間性
• 數據空間性

（2）如何應對行業數據可視化大屏項目中的存量需求

• 數據字段-服務于具體的功能-組成業務場景

應對行業數據可視化大屏項目中的增量需求

??利用庫伯學習圈理論，通過不斷的積累經驗，通過市場的標準進行相關的衡量，洞察并且抽離出相關的設計理論，形成相應的解決方案和設計策略，并在實際項目中進行驗證。

（1）市場的客觀數據可以幫助分析現今的業務趨勢和發展情況，從而擬定針對性的產品目標。
??從市場占有率上看，dataV產品的市場份額并不高，同時在行業覆蓋率上分析，還有較大比例的陌生行業。
??
（2）如何在不耗損現有資源投入的同時去開拓新市場？
??將項目根據行業探知、交付時長及定制化程度三個緯度將空間分為三個象限，對于落入不同象限的項目制定相應的策略。

（3）增量需求與存量需求

• 增量需求：來自陌生行業的需求，交付時間緊->通過方法化、流程化的能力沉淀（通過體系化敏捷設計實現快速交付？）
• 存量需求：已經存在行業解決方案，通過行業解決方案去消化

**（4）應對增量需求-通過數據時空模型對大屏設計規范進行定義，從而形成穩定的解決方案

??某些項目會有一個3-5天的POC競標環節，需要配合產品和商務爭取中標，而在這個階段會存在很多困難：

• 行業陌生：未涉及行業領域，無案例復用和參考
• 數據不全：POC階段客戶不為競標者提供完整的業務數據
• 時間緊張：客戶匯報頻次密集

（5）行業大屏設計標準化方法體系
??從時間和空間兩個緯度對數據進行分析，快速產出方案。形成數據時空模型，根據不同的數據屬性去匹配相關的設計風格與交互邏輯。

1. 時間屬性：過去、現在、將來

??針對時間屬性的設計策略：感知數據-互動體驗-仿真-預測-多系統聯合（數化-互動-先知-先覺-共智）

2. 空間屬性：空間數據和地理信息

• 空間場域（數據屬性）：人、物、事等相關行為或關聯產生的數據緯度，分為點、線、面、體、場、網等。
• 空間層次（地理）-垂直關系（系統與子系統之間的關系）：包含地球-國家-城市-區域-建筑-樓層，可逐層下鉆

??空間表達上需要遵循的交互原則：
??當一個可視化元素去展現一個固定業務數據場景的指標時，它的層次關系是可以相互關聯的（下鉆關聯全國和各個城市），當一個可視化元素去展示不同業務場景數據指標的同時，其空間層次關系是需要相互獨立的（切屏手法阻斷圖形給人產生的一種視覺慣性）。

應對行業數據可視化大屏項目中的存量需求

??解決方案思路：收集數據字段-歸類服務于具體的功能-組成業務場景。
??以智慧園區解決方案為例：最外層為收集到的數據字段，以此向內為收集字段所需要的傳感器、對應的業務功能、功能的物理載體、到具體的解決方案下的場景。

（1）行業解決方案-產品化，建標準，建平臺，提升效率
??將資產抽離出具體的解決方案，沉淀多個垂直細分行業的模型、區塊、地圖。資產平臺：https://datapaas.aliyun.com/visbar/#/homePortal

（2）行業解決方案-可度量（方案輸出能為業務帶來便利，制定指標衡量解決方案）

• 方案成熟度：項目與方案成熟度評估，評估解決方案是否貼合市場上大部分行業的需求且具備一定的可復制能力。抽離出業務場景匹配度、業務功能匹配度和業務數據字段匹配度三個指標，并賦予不同的權重
• 效率度量：設計時長制作效率評估，評估解決方案的搭建流程與傳統的搭建流程輸出市場對比。抽離出大屏搭建時各個節點的任務，并匹配以不同的權重。

（3）行業解決方案-可復制
??結構和模式可復制到其他領域的解決方案中。

（4）行業解決方案-多元化
??通過數據和服務相應的觸點去提升體驗，通過新技術和新能力的加持來挖掘創新。如視覺效果升級、多端數字可視化孿生解決方案、XR技術增加可視化交互形式。

注：圖片來自阿里巴巴設計公開課，侵刪。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的阿里巴巴设计公开课《数据可视化设计在行业中的实践与应用》-阿里云数字可视化大屏经验分享的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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