3个步骤，完成3D数据可视化大屏设计

3D数据可视化能够在多维度对数据进行管理和展示，受到了企业和管理者的欢迎。但相关的业务一部分产品经理可能还比较陌生，如何完成3D数据可视化大屏设计？本文作者分享了他的几点经验，供大家一同参考和学习。

随着现代信息社会的高速发展，人类在社会活动中产生越来越多的数据，由于这些数据过于庞大，以至于我们需要新的模式去处理才能高效实现数据最大化利用。

在To B市场中，具有一定规模的政、企单位已经不再满足于二维的数据可视化，追求效果更好的3D数据可视化去打造“数字孪生”的虚实动态结合。而3D数据可视化则也能够在更多维度去管理、展示数据，让管理者直观去认知数据，实现更有效的决策管理。

图1 3D大数据可视化（来源腾讯云RayData）

刚接触3D数据可视化的产品经理可能会一头雾水，偏向于UI侧的3D大屏场景该如何设计呢？以下是个人在项目中总结的一些经验，或许对你有些帮助。

01 明确需求

因为3D数据可视化对一般甲方用户来说还是比较陌生的，所以会出现用户无法准确表达出功能需求，加上我们对其业务领域陌生的情况，这就增加了我们需求分析的难度。

简单来说，我们先来问自己四个问题：

1. 用户想要做什么？
2. 做这个产品目的是什么？
3. 想要达到什么样的效果？
4. 最后是我们如何去做？

“搞清楚用户想要做什么”我们要去了解用户行业背景及其业务场景。比如用户需求就是“开发一款高校3D数据可视化大屏”，在产品经理眼里，这句话可能算不上需求，因为没有准确表达某个业务场景下的需求。

这个时候就需要进一步沟通，是哪些业务场景下的3D数据可视化，如教务、财务、安防、学生行为分析等；是学校层级还是学院，班级层级的。通过进一步沟通，假使我们得到的答案是“为XX班级开发一款全班学生成绩3D数据可视化”，这样我们就得一个大致需求。

“做产品目的是什么”即搞清楚用户为什么要做这款产品，目的可能有如下两点：

1. 发掘业务数据价值，通过精准数据可视化实现辅助决策、科学管理，实战性较强等；
2. 用来汇报演示，体现单位业绩、发展情况，注重3D效果展示等。

从马斯洛需求层次理论来说，其一是满足单位业务数据分析的“生理需求”，需要数据可视化的结果要求非常准确；而其二已经上升到单位“自我价值、能力”的展现，只是通过已有数据来展示单位的实力等，不需过多精准的业务数据展示，这一细微的需求感受可能会影响到产品功能点的优先级。

还是上面的例子,“为XX班级开发一款全班学生成绩3D数据可视化”是为了对每个学生成绩分析，提高学生学习效率或者改善教学方式；还是为了将本班学生总体以及优秀成绩以炫酷的3D效果对外展示呢?

在效果表达上，注重业务的数据可视化，3D模型比较写实，可能效果上不够炫酷，但能够切实反应实际情况达到业务数据实时准确展示；而注重效果呢，可能3D模型比较抽象，但数据也是满足客户的需求。

图2 与用户明确需求

02 获取数据

通过对用户需求的不断挖掘之后，我们得到了更详细的需求文档，这个时候，产品经理就要考虑“怎么去做”。我们要将用户需求转换为产品需求，切忌直接将用户需求堆叠到产品，最后开发出来惨不忍睹。那该怎么做呢？我们来分析一下。

首先，数据可视化需要大量的数据支撑；其次将哪些数据进行可视化；然后这些数据以什么方式接入系统；最后，以什么3D模型展示实时数据，图表该以什么样的形式去做数据分析。所以处理数据的步骤可以分为收集数据、筛选数据、分析数据。

图3 处理数据流程

我们根据业务场景向用户收集相关数据，此时拿到的可能是一个无序、无规律甚至格式不同的数据集合。在收集数据的同时，根据需求初步判断是否符合业务场景，如拿到的是学生成绩包含体育成绩、竞赛成绩、专业课成绩等，若只做专业课可视化的情况下，这样就可以摒弃其他没有意义的数据。

然后根据MECE原则按照对数据进行细分业务场景归类，这样我们得到的是一个有规律、杂而不乱的数据集。当数据有规律可循时，方便我们进行数据筛选，进一步筛选哪些数据放在3D模型中展示合适，哪些作为平面图表展示更为合理。

最后从空间、时间等多维度进行专业的数据分析，为数据在3D场景中展示做基础。

03 构造场景

1. 结构设计

在数据得到合理筛选之后，此时就可以来构造一个3D场景。这个3D场景可以从概念上分为3D场景与2D场景，“场景”一词不易于理解的话，我们可以将其理解为PhotoShop中的“图层”概念，即3D图层和2D图层。

• 3D场景是一个基于x,y,z坐标系建立的3D模型与数据结合的场景，也就是说在3D场景以模型为主，所有单元都具有高度，承担着实时数据动态呈现、虚实结合动态交互的责任。模型本身承载着大量的数据，如根据GIS、BIM系统做出的模型，此外还有各种物联网设备的实时数据接入等；
• 2D场景是基于x,y坐标系建立的平面图形图表场景，通常用来展示数据的统计分析结果及预测为主。3D模型场景中通常接入的是模型本身和其他实时数据，不能够直观展示统计分析出来的数据，因此2D场景主要承担着专业数据分析的责任。

图4 3D与2D场景介绍

2. 模型设计

3D场景中主要是模型与数据结合的设计，如在“为XX班级开发一款全班学生成绩3D数据可视化”项目中，我们可以在原型中设计一个3D教室的模型草图，每个书桌模型/人体模型代替学生个体。

将学生个体的成绩信息与每个模型对应，当我们点击模型时，在3D场景中弹出该生信息等；甚至是呈现人体动态模型，实时展示该生身体状况及预警（前提是有物联网设备检测并传输数据）这就实现了简单的3D数据可视化。

可以从模型中获取的信息如下：

1. 动态成绩排名：假设排名规则为“左上角座位的同学排名为班级第一，依次往下，‘S’型顺序排名。”，学生的排名通过模型直观展示出来所在位置
2. 学生个人成绩：点击3D模型时，弹出学生个人成绩信息
3. 成绩动态变化：从在3D场景中，可以通过设计一个时间轴，来实现拖动观察学生成绩排名的变化。
4. ……

图5 3D场景白模草图

图6 3D场景常用交互操作

3. 2D场景设计（图表设计）

图表设计是尤为重要的一环，上文中提到：

2D场景是基于x,y坐标系建立的平面图形图表场景，通常用来展示数据的统计分析结果及预测为主。3D模型场景中通常接入的是模型本身和其他实时数据，不能够直观展示统计分析出来的数据，因此2D场景主要承担着专业数据分析的责任。

关于图表的设计，像AntV、ECharts等数据可视化图表组件已经给出专业的设计规范，结合业务数据设计出符合场景可视化图表。在设计图表之前，最关键的是数据分析，这将决定展示出来的数据是否专业合理。

图7 3D白模场景+2D图表原型图

04 总结

在大屏设计过程中，还有其他更多细节没有赘述。3D数据可视化大屏产品设计比较特殊，因为技术实现、业务场景不同，可能导致设计思路的不同。我的整体设计思路为：

1. 先进行需求分析，明确用户想要得到的产品形态及功能；
2. 其次是获取基础数据，分析场景所需数据，筛选出合理数据；
3. 最后是构造场景，结合已有数据，对模型和图表设计，实现3D数据可视化。

图8 设计思路

《数据之美》这本书这样去阐述数据可视化：

绝大多数时候，我们不是追求数据本身；我们感兴趣的是数据的真正含义。这个微小的区别，却是非常重要的一点。这个需求要求系统能够处理个人数据流，高效准确地处理这些数据，把这些信息通过易于理解且有用的方式分发给非专业人员

这也正是我们在设计3D数据可视化应该所遵守的一点。

作者：Shawn（微信公众号：一只弹吉他的程序猿），一个正在学习成长中的数据可视化产品经理。

本文由 @Shawn 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。

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