数据可视化首先要解决数据的问题

数据可视化是什么？很多会说，让数据以更加直观的方式呈现，通过简单的交互动作，快速获取目标数据，提高数据获取和分析的效率。

数据可视化首先要解决数据的问题，没有数据的可视化是无源之水；如果数据已经可以通过SQL或者邮件、excel报表等不同方式获取到了，可视化的优先级就没那么高了。

在开发资源稀缺时，往往可视化页面的需求优先级会降低，连数据都没有的那部分需求才是高优解决的。数据是基本需求，可视化是温饱需求。

在大数据发展初期，数据产品体系不健全，业务人员数据获取重度依赖数据开发人员，紧急需求需要各种刷脸或者找领导走特殊通道。

数据可视化产品的确可以大大提升数据化决策效率，但随着数据中台的出现，数据获取自助化、可视化Dashboard配置化，定制化的可视化需求越来越少，此时数据可视化产品经理该何去何从？数据产品经理如何才能保持自身的核心竞争力，避免被工具或者业务取代？

一、分析思路是数据可视化的灵魂

其实业务核心诉求不是数据，而是基于数据的分析结论或者决策建议，知道业务行动改善。

毕竟术业有专攻，业务产品经理、运营在商业、用户、运营等方面更专业，数据分析只是衍生技能，如果有BP的分析师，直截了当的提供结果，才是他们最希望的；因此，数据可视化产品，提供业务KPI数据是什么、表现是好是坏，为什么出现此种情况，我该如何行动等完整的分析能力或解决方案，才是数据可视化的灵魂所在。

二、数据是什么?

基于业务经营所关注的核心指标体系，客观地呈现数据是什么，如每日DAU、MAU、付费用户数是多少等，解决定量看数据的需求。

注意点：

1）需求分析：通过调研和需求沟通，以及不同层级用户（管理层、产品、运营等）对数据的诉求，获得业务期待的指标、统计口径、分析维度。

了解目标用户的业务流程，梳理指标监控体系，挖掘真实需求，判断用户提的需求是否合理、全面，能否达到监控或分析的目标，给出专业的建议；避免看山是山，被动式的，1：1的实现业务需求，因为有的业务同学数据感没那么强，甚至指标维度都傻傻分不清，他们也非常希望有更为专业的数据同学给他们提供建议或解决方案。

2）数据呈现：用户提的指标需求可能是零散的，缺少体系的，要基于需求分析过程，确定指标的优先级，以及指标分类（相近主题的指标在页面呈现上要在相近区域），避免指标平铺式、缺少分类的直接呈现；同时要控制核心指标的数量，通过tab切换或下钻联动等方式，默认呈现最关键指标，避免信息过载失去重点。