通过建设数据驾驶舱，能够让管理者从庞大的数据中快速获取信息，掌握运营动态。本文以融资平台数据驾驶舱为例，总结在设计实践中如何灵活运用Giles Colborne提出的交互设计四策略，快速完成可靠的数据大屏设计方案。

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背景

在全国范围内推行和落实促进中小企业发展政策的背景下，各地政府已经搭建起各具特色的中小企业融资服务平台。随着运营业务的不断深入，承载着企业、银行和政府等多方用户海量数据的融资平台，面临着数据分散割裂、数据价值未被充分挖掘的问题。通过建设数据驾驶舱，有利于管理者从庞大而复杂的数据中快速获取所需信息，全面掌握运营动态，实时高效地控制和决策。

本文以融资平台数据驾驶舱为例，以统计全平台运营数据为目标，从框架层、表现层的角度，讲述在设计实践中如何灵活运用Giles Colborne提出的交互设计四策略，快速完成可靠的数据大屏设计方案。

策略一：删除

删除是指删除不必要的地方，直至不能删除为止。目的是减少对用户的干扰项，避免分散注意力，让用户的注意力集中在核心的部位。

数据驾驶舱是内嵌于用户端系统，系统的常规核心内容区域和一二级导航之间存在分隔区域，用于提高白色区域之间的层次感。但由于数据驾驶舱的底色选用了暗色，和导航之间本身带有很好的区分度，层级上没有下钻需求，再加上为了更好地实现多屏幕尺寸自适应显示效果，删除常规内容区域的间隔区域和间隔内的面包屑导航，必要时支持双击驾驶舱进入或退出全屏展示，从而扩展数据大屏的展示空间，提供更为沉浸式的数据监控视觉体验。

策略二：组织

组织是指按照有意义的标准，把所需的元素按照一定的规律划分成组。组织分类是加快用户阅读效率的方式之一，也是一种常见的简化设计方法。

合理分块。在有限的展示区域里，把单个版面的信息分成主次分明的若干个板块，板块数量控制在“7±2”的范围内，因为这是人的大脑中瞬间能够记住的最大数目，分块数量越少，用户记忆的负担越少。

分类标准。清晰的分类标准呈现逻辑清晰的数据脉络。围绕着融资审批的贷前贷中贷后业务流程，我们可以从发布、申请、受理、审核、授信、放款等环节设置统计点。此外，也可以从企业、机构等用户角色的角度来统计入驻平台数据。

色标指引。利用每个分组的大标题引导用户识别组与组之间的顺序和联系，注意大标题和小标题之间的视觉分量，便于用户快速理解各板块的主次关系。

大小和位置。在一个分组中，往往存在包含与被包含的关系，机构包括银行、投资、担保等机构，在排布时总的数据要大于分的数据。而相似的数据则遵从就近原则，业务类、排名类数据都有各自的统计特征，摆放位置自然也靠近一些。

策略三：隐藏

隐藏部分信息是一种低成本且能有效简化信息的方法，我们需要权衡哪些信息可以隐藏。

过量的数据适度隐藏。我们刚获得的数据统计指标往往是庞大而复杂的，可能只经过一次粗略处理。在设计过程中，受限于终端的展示区域面积，同时考虑到数据驾驶舱一目了然的设计理念，将大量的数据塞进一个界面里，即时能滚动查看全部数据，其查阅体验也是不够理想。此时可以考虑把数据切割为几个大门类，通过切换组件实现门类之间的页面跳转，既达到了单个页面信息量简化的目的，又使数据统计框架更为清晰。

不同角色看不同区域的数据。系统根据用户单位所属区域和层级的不同，自动统计并反显相应区域的汇总数据，权限范围以外的数据将被隐藏，实现数据层级化管理，严格保障信息安全。

策略四：转移

转移指把功能或任务放在合适的设备或平台，发挥最大价值。

在系统初步规划阶段，需求方容易落入“多就是好，好就是多”的误区，认为功能丰富的系统是好系统。但任何设备或平台都有各自的长处和短处，在规划功能时需综合考虑设备的优点和平台的定位，把功能转移到能发挥其优点的地方，才是设计的最优解。数据驾驶舱的定位是展示平台全局数据，展示性大于功能性，因此要减少在数仓上面的操作，而对于导出等功能，安放在数据量更为全面的后台运营端更为合适。

总结

利用交互设计四策略，我们可以有效梳理数字驾驶舱各数据维度之间的内在逻辑，较为快速地构建起展示大屏的应用层基本框架。通过思考数据与数据、数据与人、设备与人之间的关系，做出合理的设计决策，创造友好的用户体验。通过建设数据驾驶舱，分解、量化了融资平台各项运营指标，以图表的方式，直观展示平台运营的实际情况，改变管理者传统的工作调研和汇报方式，实时获取机构入驻概况、融资实况、融资效率、融资排名等数据，助力管理者全天候、全方位、全过程地掌握运营动态、把握运营方向，做出有效的运营决策。

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