如何为数据密集型用户体验设计进行战略规划

大数据正在膨胀。 然而，将复杂的数据需求与简单、干净、有用的用户界面协调起来是当今任何用户体验设计师的考验。 通常，设计（传达信息的工具）会妨碍交流（隐藏在原始数据高地中的信息或意义）。

剥离信息将简化和清理用户界面。 但是对于数据驱动的应用程序，较少的数据通常意味着仪表板的实用性和实用性较低。

然而，尽可能保留所有上下文数据会产生无法运行的应用程序。

那么，您如何达到正确的平衡呢？

应用程序如何呈现数据起着巨大的作用，这就是用户体验设计师的用武之地。

在这篇文章中，我将分享用户体验设计师可以用来开发简单清晰的数据可视化的提示和技巧，即使是在应用程序仪表板、网页等应用大数据（达到千兆字节的数据）时也是如此。

不过，我暂时不讨论设计大数据应用程序的最佳语言。

以下是设计数据密集型用户体验的方法：

如何设计客户喜爱的出色大数据应用程序

也许最好的起点是询问您的客户是谁。

也许你已经制作了一个非常华丽的仪表板，并按时将其交付给客户，结果他们问，“那么，我在哪里可以做 X、Y 和 Z？”

哎哟! 那一定很疼。

1. 使用用户角色设计有用的数据驱动仪表板

尽管人工智能和机器学习会不断改进，但大多数组织仍需要人工干预来处理未分类的数据。

最好的用户体验设计师创造的产品将有助于为使用数据驱动应用程序的人们解决问题。

他们是如何做到的呢？

Uber 和 Advanced Technologies Group 的高级设计负责人 Erik Klimcz 在 Medium 上分享了一些可行的技巧。 他建议用户体验设计师需要首先识别，然后定义每个项目的用户或角色。

由于数据驱动的应用程序往往由组织内外的多个角色使用，因此您需要识别这些角色，以便组织您的信息架构线框和任务以满足每个人的需求。

这将使设计对最终用户、您的目标受众——您的主要客户有用。

这是一个例子：

了解您的用户/角色可以帮助您根据他们的需要定制应用程序的功能——这是最终目标。

此外，您还可以通过回答以下重要问题来确定为哪个客户使用哪种类型的数据可视化工具：

• 谁将处理数据（用户角色）？ 例如，它是为客户设计的还是为内部数据分析仪设计的？
• 这些用户需要这些数据来帮助他们下一步做什么？

例如：

您可以设计一种信息图表，根据用户的个人条目填充信息。

这种数据驱动的应用程序设计会在用户需要或自由上传信息时派上用场，因为他们获得信息或需要收回信息以采取进一步行动。

一个例子是在客户服务中，CS 代表可以输入客户的姓名或电话号码以收集有关他们的更多信息。

您可以在 Mahfix for You vs John Paulson 中找到这种交互式数据可视化工具。 它允许您输入一个数字，然后它会根据您的输入报告回信息。 这很顺利！

2. 可用性优于风格：保持简单、清晰和亲切

很容易陷入设计吸引您的有吸引力的用户体验，但坦率地说，这对您的客户来说是不切实际的。

为了可用，界面必须清晰。 用多产的用户体验设计师 Joshua Porter 的话来说，“清晰是第一要务”。

事实上，Joshua Porter 写了一篇关于用户界面设计原则的足智多谋的文章——这在设计大数据应用程序时仍然适用。

因此，为了提高可用性的清晰度：设计师应该使用自定义 UX 设计还是只使用久经考验的可视化工具，例如折线图？

这将取决于您的客户/用户案例。

更新的自定义数据可视化工具不断涌现：信息图表（静态和交互式）、颜色编码块、动画、3D 可视化等。

然而，实际上您只需要四种数据展示工具：

• 用于说明连续数据的折线图，例如某物如何随时间发生变化
• 用于显示摘要信息的表格
• 用于显示变量分布和按区间绘制定量数据的直方图
• 用于显示离散数据、比较变量和绘制分类数据的条形图

然而，您可以超越可用性来创建有吸引力的数据处理界面。

这是一种方法：

更好的是，为数据密集型接口设计可以采取更简单的转变：

在设计数据驱动的用户体验时，结合文本和图表是提高清晰度的最佳方法之一。 用户可以使用视觉效果并阅读文本以提高清晰度。 但这种方法可能并不适用于所有情况——尤其是对于大量未分类数据。

3. 结合材质和平面设计——功能重于形式

这种设计理念更多地是关于可用性和极简主义，而不是与流行的看法相反的沉闷的二维设计。 但扁平化设计既不乏味也不沉闷。 您可以利用鲜艳的色彩、干净利落的边缘和开放空间。

特别推荐移动应用程序、网站和桌面浏览器使用平面设计和材料设计。 由于该设计极简主义并且不会囤积大量额外数据（与以前的设计一样），因此它加载速度很快，并且在旨在提高参与度的情况下，可以帮助访问者更长时间地查看页面。

这对于数据驱动的网站或移动网站非常有用，它们可以受益于搜索引擎算法不断在互联网上扫描的移动友好、快速加载和更少的跳出率（SEO 和排名优势）。

4. 可访问性高于美学

这不仅仅是让繁重的上下文数据变得流畅和吸引人（尽管这有很大帮助）。 您还希望设计的数据演示使最终用户能够轻松地：

• 清楚了解哪些数据最重要
• 理解所呈现数据的逻辑流程
• 理解数据的含义
• 了解下一步要做什么

我们如何分解这些元素中的每一个？

用户应该知道什么数据是最重要的

一个重要的用户体验设计原则是观察和实施信息层次结构——在这种情况下，视觉层次结构。

换句话说，一种优先考虑正确指标的设计。

您希望首先组织、安排最重要的数据并确定其优先级，然后再补充任何其他数据。 当然，优先顺序将根据应用程序的用户（来自上面定义的角色）而有所不同。

这样做不仅可以整理仪表板，还可以帮助用户以一种易于理解、不那么压倒性的方式将注意力集中在对他们来说重要的事情上。

用户应该能够理解数据的逻辑流

简单性在帮助用户将数据与特定结果联系起来方面起着重要作用。

与上一点中讨论的类似，您希望从总体数据的概览网格开始。

您可以添加一个直观的下拉菜单，当用户单击时，下拉菜单会向下滑动以显示其他信息，然后是特定任务或操作项。 人们喜欢这个，它已经越来越受欢迎。

这里有两种方法可以帮助流程：

隐藏附加信息

您可以使用可点击的链接或鼠标悬停来显示更多信息。 此外，滑动显示数据和放大显示等功能是包含附加信息或突出显示关键数据点的好方法。 全部使用简单、自然的手势。

这允许用户单击他们认为对他们的工作重要的链接或滚动，并离开他们认为不那么重要的链接或滚动。

同样，您将看到进行体面的 UX 设计角色研究如何帮助您确定什么对哪个用户最重要以及何时最重要。

使用悬停动画

您可以使用悬停动画效果为（看似）乏味的数据添加更多活力、参与度和实用性。

悬停动画特别适用于提供有关特定任务或项目的附加信息，同时有助于组织和清理数据驱动的应用程序。

尽管如此，还有更多方法可以使用动画来交付有用且引人入胜的数据密集型应用程序。

将信息隐藏在可点击链接、幻灯片或翻转后的事情是您在后端方面做的最多的工作。 所以请记住，您需要从一开始就考虑到这一点来设计您的架构线框。

用户应该能够理解数据的含义

在仪表板上对数据进行组织和优先级排序后，下一步是将数据分解为单独的页面。 如果可以对信息进行分类，请确保为不同的数据包分配不同的页面/屏幕。

这适用于小型和复杂的数据密集型应用程序设计项目，尽管它可能需要更长的时间并且需要在后端进行更多工作。

根据上面的“压倒性”主题，这样做不仅可以帮助您的客户/用户减少不知所措的感觉，而且他们可能会在继续下一页之前更好地处理一页上的数据，一步一步地理解数据时间。

例如，任务控制 UI 可能会帮助您的客户在一个页面上获取所有数据，但随着时间的推移，这可能会让他们不知所措——更不用说被挤压了，尤其是对于不同的屏幕尺寸。

客户通常会要求使用这种类型的仪表板，但您应该了解得更多。

任务控制 UI 可能看起来很复杂，但它不像之前讨论的一次一页的方法那样流畅和易于使用。 前者可能很容易妨碍传递隐藏在显示的数据山中的含义。 那是没有用的。

用户应该能够理解下一步要采取的措施

按照上述步骤，用户可以更轻松地识别和关联原始数据中的模式——这是设计数据密集型应用程序时的另一个关键目标。 当您使用的数据可视化工具帮助用户理解大数据时，您就知道自己做得很好。

5.留出改进的空间

最后但并非最不重要的一点是，您需要使您的设计灵活。

随着时间的流逝和用户与您的设计的互动，他们的反馈会促使您采取行动并修复或重新设计整个事物。 没有一种方法可以为处理数据创建完美的设计，因此保持设计敏捷可以帮助您进行持续改进或从可靠的补丁开始。

要点

UX 设计的目的是以清晰且可操作的方式传达信息。 这对于设计数据密集型应用程序尤为重要。 在这种情况下，良好设计的作用是帮助分析师或经理或最终用户做出明智的决定。

如果用户没有很好地理解原始数据及其呈现方式，则他们无法解释和使用原始数据来做出决定。

为数据密集型 UX 项目进行设计不应像看起来那样令人恼火。 上述提示和技巧可以帮助您了解如何设计数据密集型界面。

在设计出色的数据可视化 UI 时，您是否遵循任何实用技巧并愿意分享？

请在下面的评论部分告诉我们。