实施数据可视化项目的避坑指南to G领域为例

本文以to G以该领域为例,从产品经理的角度,讲述了数据可视化项目在实施过程中的一些经验一些经验。通过总结项目实施的整个过程和阶段难点,我希望能激励您。

除了项目售前和项目审批阶段的产品支持外,在实施数据可视化项目时,我们的产品经理通常需要参与需求研究、系统设计、研发跟进等阶段。

可以概括为需求研究-系统设计-研发管理-项目验收的过程,每个阶段都有几个关键任务,如下图所示。

本文主要讲解实施过程中的关键任务、典型问题和项目管理知识。

图片[1] - 实施数据可视化项目的避坑指南to G领域为例 - IQ星球

一、项目实施流程

以下是项目实施主要流程的简要介绍。需要注意的是,每个阶段都应该有明确的输出。

1. 需求调研

项目批准后,产品经理可以出差到客户现场进行各种研究,包括业务研究、数据研究和竞争产品研究。

(1)业务研究:调查项目建设者的业务需求、组织结构和各部门关系。

(2)数据调查:研究数据提供商的业务数据范围、数据质量和信息程度。数据研究是可视化项目实施的关键,决定了可视化的业务价值和效果展示,也是指标系统建设的关键步骤,决定了项目建设者能够访问的数据量和如何访问的内容。

(3)竞品调研:研究行业实践,与行业领先产品对齐。当我们了解客户需求和数据时,我们不能完全依靠产品经理自己的经验来设计系统,特别是对于一个不熟悉的项目领域。

2. 系统设计

第一阶段工作完成后,本阶段的目标是快速验证产品经理对项目业务的理解,获得客户的认可,降低需求变更的风险。

(1)建立指标体系:对齐业务需求,完成指标系统建设。指标系统建设是一个大项目,不仅要考虑业务维度和指标,还要考虑数据质量。这里没有详细的设计描述。

(2)系统原型设计:线框图用于思维,高保真用于内容。使用线框图快速向客户报告想法,使用高保真原型让客户感知可视化效果。在这里,我们应该注意业务指标和各种图表的选择,以便清晰地表达图表。为了美观,我们可以使用图表UI美化,而不是发明自己的图表。

指标体系和原型设计不是一步到位的,往往需要多次调整和优化,尽可能全面详细地与客户确认需求,以降低后续研发的变更成本。

3. 研发管理

设计方案通过客户认可后,产品经理下一步要做的就是对接R&D。现阶段的主要目标是让R&D团队了解系统需求,根据时间表进入R&D,最终推出系统。这里需要注意的是,R&D时间表和团队分工主要由R&D经理进行,产品经理可以知道。

(1)开发评审:同步研发需求,减少信息差异。在这个阶段,产品经理应该带领研发经理和研发团队来评估他们的需求。从上到下,大致解释业务需求,然后详细连接原型内容。

(2)需求管理:管理需求变更和优先级,降低研发风险。当系统进入开发时,需求变化是不可避免的。做好需求管理,特别是优先管理。

(3)BUG跟踪:实施测试计划,BUG优化落实到人、及时更改状态。测试计划由测试人员进行,产品经理要及时跟进并验证。

4. 项目验收

中大型项目的验收通常有初步验收、试运行、最终验收等阶段。项目经理将协调整个项目的验收,产品经理也涉及更多的内容,如验收文件、培训等。本阶段的主要目标是顺利通过验收,其他事项优先。

(1)系统演示:充分反映客户的视觉效果和数据价值。视觉屏幕最重要的是如何反映数据价值。为了确保演示的顺利进行,您可以提前准备演示脚本、演示数据、操作过程等内容。

(2)验收文件:产品经理应配合研发编写常见的概要设计、详细设计等内容。

(3)验收会议:验收会议不单指一个会议,可能会包含专家评审、使用培训等内容,产品经理在这部分做好支撑即可。

二、典型问题及解决方案

中大型数据可视化项目具有多组织、数据质量差、可视化个性化等特点。每个链接都会遇到困难的问题。以下列出了三个典型的例子,并给出了一些解决方案。

1. 视觉效果意见不同

本质上,每个人对视觉的审美观都是不同的,导致客户对视觉效果有不同的看法。这也是一个很大的风险,很可能导致开发返工、需求蔓延和超过工期。

解决方案:

  • 画高保真原型,让客户有清晰的认知。线框图对于可视化大屏幕来说是鸡肋,不能很好的向客户传达视觉效果。因此,为了制作高保真数据的可视化原型,必要时请设计师提供材料。
  • 定期报告,说服客户认可设计方案。系统设计完成后,及时与客户会面,包括业务计划、指标系统、UI风格等内容,拿出自己对行业的理解,说服客户认同方案,尽量减少需求蔓延。

2. 跨组织协调难,数据对接难

跨组织协调本身并不容易,各单位对数据安全非常敏感,导致相关方合作意愿不强。

解决方案:

  • 对于纵向单位,通过上级单位的通知执行命令。例如,在建设市级大数据中心时,需要连接区县数据,如果部分单位不配合,可以采用这种方法。
  • 针对横向单位,通过单位间举行座谈会、发函等渠道协商。通过正式的方式了解各方对于数据的顾虑,抛出单位间利益相关之处。
  • 签订保密协议,确保数据安全。与数据提供者签订保密协议,消除数据提供者的顾虑。

3. 数据质量问题导致可视化效果差

当系统设计和指标系统得到客户的认可时,数据质量导致系统价值体现和效果显示达不到最佳。

例如,由于接口开发预算、安全性等问题,数据源无法访问,因此已开发的系统无法显示出良好的效果。

解决方案:

  • 学会选择,永远有Plan B。当我们完成原型设计时,根据数据研究,估计哪些数据质量可能有问题,然后调整业务,以防万一。
  • 向客户解释情况,讨论解决方案。在进一步决定选择之前,必须向客户解释由外部原因引起的数据质量问题。

三、补充风险管理知识

上面提到的问题很多,也是项目的风险。做好风险管理可以有效帮助我们顺利完成项目。

项目风险管理包括规划风险管理、识别风险、进行风险分析、规划风险响应、实施风险响应和监督风险的各个过程。其主要目标是提高积极风险和负面风险,从而提高项目成功的可能性。

以下是规划风险应对的过程。

小明是个程序员。他通常忙于工作。为了锻炼他的表达能力,他参加了一场脱口秀演讲比赛。参加比赛有条件。如果面试分数达到90分或直接支付1000元会员费,你也可以进入决赛。

通常,他每天晚上7点下班,周末休息;在赶项目期间,他可能会加班到凌晨,周末休息时间随叫随到。

他的表达能力不是很好,而且对脱口秀比赛毫无经验,需要经过大量训练才有可能进入决赛。

从案例中可以看出,风险来自时间管理风险、技能经验风险等多个方面。考虑这些威胁的替代策略。

1. 规避

避免高风险操作。

对于小明来说,他没有脱口秀相关演讲的技巧,这可能会导致他无法进入决赛,这是一个严重的负面风险,已经达到了风险的临界值。

此时可采取规避策略,将风险拉回临界值。

对于小明来说,支付会员费进入决赛是项目中的一项高风险工作,因为很有可能通过这种方式进入决赛奖,应该避免这种行为。

2. 开拓

探索积极风险。

分数达到90分是一个积极的风险,因为通过不断的练习,提高演讲能力达到90分,对决赛和决赛的表现起着积极的作用。

需要采取开拓策略来提高效率,比如参加脱口秀演讲培训,锻炼写笑话和演讲能力。

3. 接受

主动接受风险。

参加培训的小明突然被叫回加班,无法调整时间。

此时只能采取被动接受策略,即定期审查此类风险,确保在自身可控范围内。

同时,也可以采取积极的接受方法,预留部分时间,确保培训课程的完成。

在项目生命周期内,风险将继续发生,因此,项目风险管理过程也应不断迭代。

在项目规划过程中,应通过调整项目策略来初步处理风险。然后,随着项目的进展,对风险进行监督管理,确保项目正确,并处理突发风险。

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THE END
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一个数据人的自留地的头像 - IQ星球
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