公司搭建数据看板掌握3大原则和4大要素事半功倍
数据看板帮助企业监控核心数据、洞察业务问题，助力数据驱动发展。但搭建过程中，核心指标模糊、数据呈现混乱等系列问题一直困扰着各家企业。
本文旨在分享搭建看板的系统思维、传授实战经验，帮助大家正确搭建数据看板。
1.什么是数据看板？
1.1定义数据看板
提到看板，大家都有一种似懂非懂的感觉。很多可视化专家对看板做了一系列定义，在这里，我将数据看板定义为一种监测核心业务状态的可视化工具，主要用于商业交流。
上图蕴含了数据看板的两大功能场景。左图有个人站在看板前，他可能是在监控数据，也可能是基于各类指标进行业务分析。右图有一人在讨论，这是看板的另一核心功能，促进交流与协作，共同解决业务问题。
进一步，我们可以将数据看板的定义拆成两块：
第一，数据看板是一个可视化工具。通过数据可视化，公司可以集成数据信息、监控商业进程、衡量与共享业务结果。
近年来，数据看板越来越成为公司数据驱动的核心工具。企业利用可视化的数据看板监测数据、管理业务目标、促进部门协作逐渐成为常态。
第二，数据看板是一个交流工具。通过数据公开和呈现，公司内部能够共享有效信息，激活组织间的交流与协作。
然而，绝大部分公司会忽略看板的可视化与交流功能，将其视为展示数据的普通屏幕。
1.2数据看板2大特征
接下来，我将分享三个看板，帮助大家理解数据看板特征。
用户增长看板
用户增长看板分成了获客、分享、留存三大模块。这也对应了用户增长的三种方式：
获客：通过购买流量实现用户拉新
分享：通过现存用户推荐获得新客
留存：通过新客留存实现用户增长
活跃用户看板分析
活跃用户分析看板虽然简洁，却囊括了丰富的用户信息。看板上方展示了三个与活跃用户相关的核心指标。下方则通过五个图表从不同维度展现活跃用户的构成与趋势。
分享裂变看板
分享裂变看板同样简洁，仅通过二度裂变系数、三度裂变系数和分享后带来的用户总量三个指标，衡量与呈现分享裂变的效果。
通过这三个例子，数据看板的特征呼之欲出：
第一，数据看板聚焦于一个商业目标。一般情况下，一个数据看板只会聚焦一个商业问题。
数据看板中的指标与图表都是为了更好地描述商业问题，帮助使用者理解商业进程、洞察业务趋势、快速发现问题点。
比如在用户增长看板中，我们只需要关注用户增长的相关指标。除非需要进行增长与营收的联动分析，否则看板中不应加入营收指标。
数据看板好比汽车的仪表盘。仪表盘帮助司机获得汽车速度、油量、发动机状态等重要指标数据，保障行驶安全。数据看板的作用也是如此，即通过监控企业核心指标，帮助企业洞察业务、发现潜在问题。
数据可视化大屏设计因此，数据看板必须呈现公司最重要的、最能反映业务问题的指标，而不是为了美观杂糅各种无效指标，扰乱分析思路。
第二，数据看板屏幕必须呈现全貌。如果看板屏幕只能呈现片面或部分数据，使用者获取信息与洞察问题的效率就会大幅降低。
只有呈现全貌的业务信息，数据看板使用者才能顺利通过数据洞察指标规律，到企业新增长曲线。
1.3数据看板的3大应用场景
数据看板是公司实行数据驱动战略的重要工具。一般情况下，数据看板有3大应用场景。
应用场景1：监控
监控是数据看板主流的应用场景。通过看板大屏，公司可以实时获取数据，了解商业进程，洞察发展趋势，甚至发布业务预警。
应用场景2：分析
数据看板需要具备下沉细节的能力，在实际数据与项目预期不一致时，帮助业务部门分析导致异常的细节点、直击核心问题。
应用场景3：协作
在发现数据问题、到数据原因后，公司需要采取行动解决问题。
利用数据看板解决业务问题往往需要团队协作：业务问题的洞察、注释与解决，均需每一位团队成员参与。此外，数据更新的结果也应及时反馈至整个团队，保持部门同步。
在数据看板的3个场景中，每个场景都必不可缺。监控、分析、协作是一套系统的流程，缺少任何一个环节，另外两环就失去意义。
2.6大常见错误
企业在搭建看板时经常会犯一系列错误，具体可归纳为6点：
2.1数据割裂
企业在搭建数据看板时，常见的错误是一个业务信息分散于多个看板。
举个例子，在用户增长看板中，需要呈现拉新、留存、转化等信息。但在实际工作中，由于拉新、留存、转化分别由市场、产品、运营三个部门负责，用户增长数据分隔在三个部门的看板上，影响使用者效率。
一方面，分散的数据看板极大影响了使用便利性；另一方面，只有完整的数据才能呈现业务全貌。建立数据看板时，需要把核心数据与图表放于同一看板中，杜绝数据割裂。
2.2数据太多，信息太少
在使用看板时，企业会遇到数据非常多，却无法洞察任何规律的情况。也就是常说的，数据看板信息量很大，但价值非常低。
举个例子，假设一个数据看板里放置了将近30张图表。这样的看板看似内容丰富，但在实际使用过程中，使用者只能感受到巨大信息量扑面而来的压力感，无法获得有价值的数据。
正确的做法是只把核心信息放在看板中。只有这样使用者才能快速发现业务问题点，减少信息干扰。
2.3数据太慢
这一点主要针对运营看板。活动运营数据应实时更新，如果数据更新速度过慢，就无法解决紧急问题，严重时造成巨大损失。
在具体活动中，企业应该搭建实时数据看板。比如公司有新活动上线，就需要看板实时监控爆款产品的曝光量、销售量、成交量等核心数据。
2.4布局错误
很多企业在布局数据看板时，只是简单地填充图表，忽视用户的使用感受。无序、碎片化的图表布局会增大理解难度。
作为交流工具，图表必须按照一定的逻辑排列，简洁、清楚地传递信息。这样用户在使用数据看板时，才能用得准、用得好。
2.5数据可视化方式错误
图表的作用是直观地呈现数据，帮助看板使用者理解数据趋势。然而，企业搭建看板时，经常会用错误使用图表，或是使用与业务问题毫无关联的图表。
假设我们希望搭建一个衡量预算与实际开销偏离度的可视化看板，用于提升预算设计精确度。上图展示了该数据看板的两种搭建方式。
左边是错误的看板示例，它通过折线图描绘 Budget（预算）与 Actual（实际支出）的绝对值。这张图看似直观形象，使用者却无法一眼看出两者的偏离水平。

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