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而在面向“看图者”我们之前关注只是普通用户，这也是在2.0阶段后期使用人数一直在一个天花板上不去的原因，后来我们采取了“领导包围团队”的模式，在2.0阶段“截图”功能的基础上，衍生出了自动发布截图的功能，最后带来了流量的第一次爆发（详见《5个关于“效率”的故事，带你搞懂数据可视化产品》一文“故事4：运营效率——从领导包围团队，用认真留住用户”中说明）。
2. 数据型系统也要重视产品团队这一段内容可能比较敏感也备受争议，但因为前公司（甲方）和现公司（乙方）都或多或少存在一些问题，所以还是决定拿出来说一下。
不少公司数据产品归属于数据部门下，数据部门本身又是重视数据资产、计算的部门，而前面也提到了数据系统本身也包含复杂的数据逻辑，这些都会给数据部门的决策者蒙上一层滤镜：更关注技术（数据）！
其实在《5个关于“效率”的故事，带你搞懂数据可视化产品》一文“故事3：管理效率——由被动到主动，由抄袭到创新”中提到我重新设计了筛选器流程提升了分析师制作仪表盘的效率，可是在这个流程设计之前有一版开发主导设计的流程，他们会按照属性相关性在功能操作上进行绑定，把数据思维带入了流程设计中，从而让整个操作变得很难用。
一个规范的产品设计流程，应该让产品主导设计并收口，最后用结果和数据作为奖惩产品经理的依据。
而在乙方公司内，如果产品团队在公司侧和客户侧都不受到重视，那最终的结果会更加的糟糕。
我们直接看一个糟糕的数据吧：现公司给客户公司设计的9张主题域仪表盘已经下架了6张，还有3张会有被下架的风险。
这个结果是如何导致的呢？
首先是客户侧的问题，虽说很多传统零售行业寻求数字化转型，但是其实深入合作后发现比数字化转型难的是工作流的转型。
需求必须等客户公司安排才能进行调研、做完方案就必须移交给客户执行……
这些都是导致“在调研阶段需求采集不全面”和“仪表盘上线后运营不完善”的因素。
而在公司侧，不放权给身处客户内部的产品，而是交给远离客户项目的人，由信息不对称导致的理解偏差，最终会导致项目落地结果比较糟糕，也会降低身在项目内真正干活的人的热情。
三、创新是第二生产力数据系统如果囿于数据技术或商业化竞品，那最终难逃“抄袭”的标签，甚至无法解决自己系统所属用户的痛点，也会被用户吐槽诟病。
在两年的 BI数据可视化系统的迭代中，除了确保数据的效率、安全外，创新也始终伴随着整个迭代过程。在两年多的时间里，我们的创新主要围绕两个方向：系统内与系统外。
1. 系统内系统内，我们在功能、交互上都做了创新，举一个例子，作为企业内部的数据系统，我们没有直接照搬商业化 BI 可视化系统的功能流程（先选择数据源类型，如 clickhouse、hive 等，再进行数据源的网络连接配置），如下图是网易有数 BI 的功能操作截图：
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而作为公司内部的系统，在同一网络环境下我们可以接口的方式直接进行数据连接，就不需要输入服务器地址、端口等信息，所以我们按照如下方式进行了“数据连接”与“数据集配置”的功能一体化集成，使得分析师在配置数据集的效率有了更进一步的提升，如下图所示：
文章插图
2. 系统外系统外，3.0阶段我们把 BI 可视化系统定位成不仅仅是一个系统工具，而是想着提升其赋能的效率。
这块的创新是我们将系统进行了中台化改造，详情可以参考《5个关于“效率”的故事，带你搞懂数据可视化产品》一文“故事5：赋能效率——中台化，unicorn 不再是一个单纯的 BI 工具”中的说明，这里将不再赘述。
以上内容就是我对这款BI 可视化系统，从初版到后续迭代过程的感受，如果你有其他的想法或感受欢迎留言讨论~
#专栏作家#兮兮，微信公众号：孤身旅人（ID：gushenlvren），人人都是产品经理专栏作家。关注人工智能、toB产品、大文娱等领域。
稿源：(人人都是产品经理)
【傻大方】网址：/c/111YA2522021.html
标题：迭代|记一段数据可视化产品的迭代感受( 二 )