在后台中，数据面板能够直观反映出业务变化，并有助于决策层发出业务调整与决策。那么搭建数据看板的时候，要如何搭建呢？又有哪些注意要点呢？

一、产品背景分析 1. 什么是数据看板

数据看板一般用作后台系统的首页，主要呈现公司当前业务相关或运营管理相关数据和图表，方便公司内部人员实时了解公司内情，掌握业务发展情况，并能够对数据变化做出业务决策。

2. 谁在使用数据看板

数据看板是公司内所有人员都会关注的，无论是公司高层还是基层业务操作者都会关注相关的数据指标。只是不同的角色的需求不同，如下图：

不同的角色的默认看板页面是不一样的，要设计多份看板页面，至于不同页面是否可以互通，这就要取决于公司业务数据是否属于商业机密，牵扯到RBAC权限模型的设计，这里就不多赘述了。

二、设计看板的前置条件——报表设计

设计看板可不是脑子一热就开始画原型了，那样得到的看板是不切合实际的，而且也不一定准确，尤其是对于数据大量且复杂的业务而言，需要先设计好报表。数据看板中有不少数据是需要后台去实时计算的，在数据量太大的情况下，筛选条件和统计项较为复杂时，图表加载速度会变慢，也会耗费大量系统资源。而如果先设计好数据报表，在数据看板中，查看图表的速度才不会收到影响。

不要急于数据可视化的设计，需要数据报表所呈现的数据经过多次测试没有问题，再经过至少一轮的迭代优化，再着手进行可视化方案的设计。

数据报表的设计需要经过以下流程：

1. 构建分析体系

面向业务结果的分析

b端产品经理不同于c端，业务是一切产品设计的核心，必须围绕业务进行产品设计。首先要明确分析目的，并进行业务诊断，最重要的是打通分析链路。

例如要分析利润曲线，与利润相关的数据有利润率、在架率、产品种类、报价策略、市场行情变动等

根据公司具体业务不同，明晰哪些是需要重点关注的，哪些是可以暂时搁置的，特别是要跟业务团队多沟通协调，共同商议出一个分析框架。

一般可采用枚举法，列举可能干扰到核心业务数据所有因素，再一一排查。

面向生产过程的分析

公司不仅要求分析业务结果等业务强相关数据，生产过程关系到每个人的工作效率和工作成果是否达标，生产过程同时也是对人员kpi的考核。

如对销售的拜访客户数、销售线索获取数量、签单客户数，贡献利润占比等

对客服的工单处理数量、客户评分、分钟会话数量等

该部分分析主要根据使用者的操作记录产生数据

2. 定义观察指标

进行维度下钻

定义好分析框架后，要进一步确定观察指标，主要是对观察维度进行拆分，逐渐细化，只有在更精细的维度分析数据才最有可能得到准确的答案。

比如在架率又可细分为日间在架率和夜间在架率，还可继续细化为某某产品在架率，甚至可以细化到业务员王二在日间12:33误操作某交易量极大的产品，造成利润损失。这样就打通了从业务结果——生产过程的分析链条。

又比如报价策略有可细化为具体sku的报价问题，该数据又可关联到上游供应商近期内价格调整频繁，而报价策略未结合该特点导致该产品报价过高/过低。

维度细化的过程中，可能会逐渐拆分为一级指标、二级指标……n级指标，但并非拆分中的每一个维度都要作为观察指标。是否作为报表使用要结合公司业务特点并且和业务部门多次沟通协调达成共识。

在维度下钻的过程中确定哪些维度是需要进行统计的，哪些是不需要用到的。

统一数据口径

数据口径指的是对于数据的定义，如果系统内部统计口径不一致，就会导致业务分析出错。如果不对数据口径进行清晰的定义，开发人员在调用数据时可能会直接采用已有的口径，这个已有统计口径不一定符合当前数据指标的需要。

产品人员应该单独书写一份关于数据口径的定义的文档，并上传至系统内部的文档共享系统，方便业务人员随时查阅。如果系统允许，尽可能与业务部门达成共识，形成一套标准的数据口径。

定义统计频次