关于数据大屏可视化的设计流程与发展趋势的分析研究

张开智 万向 陈亚民

摘   要：数据可视化领域的起源，可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。数据可视化的概念一直处于不断演变之中，其边界在不断地扩大，慢慢延伸出了当下流行的数据大屏可视化。本文将描述数据大屏可视化设计流程，包括大屏物理特性、业务指标梳理及数据收集、确立指标分析维度及展示图形、分析展示图形可实现程度、页面布局划分形成原型稿、大屏设计制作、设计开发配置及测试、上屏演示和客户确认;研究和分析数据指标风险预测、智能业务分析、日常巡检监测分析、企业品牌文化宣传、大屏动态艺术设计5个发展趋势。

关键词：数据可视化  大屏可视化  监测分析

中图分类号：TP311                                  文献标识码：A                       文章编号：1674-098X（2019）09（c）-0130-04

如今人人都知道数据的重要性，企业运营中也会产生大量生产数据，但大量的数据难以整合和加以理解分析使用，使其食之无味弃之可惜。从生物学原理来说，大脑传输的信息90%是图像，65%的人都是视觉学习者，人对图像的记忆力比对文字的记忆力高6万倍。

数据可视化是通过可视的方式，将相对复杂、抽象的数据让人们更易理解的一系列展示手段，更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。在当前软、硬件支持下，大屏作为数据可视化主要展示载体，“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏在观感上给人留下震撼印象，便于营造独特氛围，打造仪式感，调动参观者情绪、引发共鸣、传递企业文化和价值。数据可视化也拥有“可视、可交流、可互动”的特点，使用户更容易对监测数据及时分析预警，在企业生产运营过程中起到了保驾护航的作用。

1  数据大屏设计流程

1.1 大屏物理特性

大屏通过拼接技术将一个或者多个投影机的图片显示在一个屏幕上。根据用户体验以及观看视角分析，多个大屏之间也是有主次之分，可提前规划好主要、次要、辅助内容的布局，如图1所示。

规划好大屏布局后，需明确大屏分辨率，以便接下来设计工作的开展。分辨率是屏幕图像的精密度，指显示器所能显示像素的多少。小屏幕横向及纵向拼接数量决定了大屏整体物理分辨率。点对点投放时精度达到最高，这样出来的设计图不容易失真。

1.2 业务指标梳理及数据收集

根據客户需求和预期成效，业务人员开展故事线和业务指标梳理，一般需对所有业务指标进行“主次辅”定义分类。由于大屏承载数据多，为避免观者迷失，大屏信息呈现应有焦点与主次之分。可通过对比，先把核心数据抛给用户，待用户理解大屏主要内容与展示逻辑后，再逐级浏览二级、三级内容。收集整理业务指标数据，对数据收集困难或质量不合格的业务指标进行替换或增加备选指标。

1.3 确立指标分析维度及展示图形

大屏设计应避免为了展示而展示，排版布局、图表选用等应服务于业务，应充分了解业务需求后开展大屏设计。“横看成岭侧成峰”，同一个指标的数据，从不同维度分析就有不同结果。很多时候做完可视化设计，发现可视化图形并没有准确表达业务意图，也没能向观者传达出应有的信息，可视化图形让人困惑或看不懂。选定图表应遵循易理解、可实现原则。也可根据客户需求随机应变，增加一些新颖的图形、图表供客户选择，如图4所示。

1.4 分析展示图形可实现程度

项目开展过程中，一切不能实现的想法皆是空谈，应结合项目周期与成本预算，抓住重点、有取舍、不钻牛角尖。设计人员应常与开发人员沟通，一些可视化效果通过代码开发更容易实现，比如设计师用Ps/Ai/Ae这些工具模拟时会发现比较困难，相反有些设计容易但开发比较困难，应规避英雄主义，设计人员和开发人员互相配合实现展示效果。同时也需要明确哪些地方设计师可以尽情发挥，哪些地方需要谨慎设计，减少不必要的风险。

1.5 页面布局划分形成原型稿

其实到这一步，大屏的初步原型图已做到心中有数，根据整理好的业务指标来布局展示图表，体现主次之分、关联关系、提高传递效率，然后进行汇报交流和客户确认即可。汇报主要确认业务指标是否合理，数据是否可收集可使用，记录客户对业务指标的修改意见，并深层次理解客户想要的风格样式，为下一步设计工作开展奠定基础，如图3所示。

1.6 大屏设计制作

由于生活经历、艺术素养、情感倾向、审美观念的不同，形成受到时代、社会、民族等历史条件的差异化风格样式。从理论上说，风格的差异应该是无限的，若客户没有明确风格样式，可使用我们定义Web页面设计风格时常用的方法，对业务指标进行情绪化设计，这种方法也是目前比较科学高效的风格定义手段，同时更具有说服力。在颜色使用方面则选取对比鲜明突出的色彩，背景则一般为暗色调，这样会使整个大屏不容易视觉疲劳刺眼，同时内容鲜明突出容易分辨观看。

根据定义好的设计风格与选定的业务指标图表类型进行合理的可视化设计，同时可以把设计过程分为几步来走，与客户不断沟通和修改完善，逐步实现完善精致。修改过程中宜多轮迭代、小步快跑，避免大修大改的情况。

1.7 设计开发、配置及测试

大屏可视同一个不规则的web页面，所以开发阶段需开展切图与标注，一般按照设计图1 ： 1切图，标注可采用插件工具进行制作。在开发配置过程中，设计人员应给予配合，避免效果与设计稿不一致。如有条件允许可进行上屏测试，比如视觉方面的测试：关键视觉元素、字体字号、页面动效、图形图表等是否按预期显示、有无变形、错位等情况;性能与数据方面的测试：图形图表动画是否流畅、数据加载、刷新有无异常;页面长时间展示是否存在奔溃、卡死等情况;后台控制系统能否正常切换前端页面显示，其他突发问题根据实际情况进行微调。

1.8 上屏演示和客户确认

到这个环节基本就是项目结尾了，上屏演示给客户并记录客户意见，进行最后收尾修改以及日常运维保障即可。

2  数据大屏可视化未来发展趋势

2.1 趋势一 数据指标的风险预测

数据可视化将不可见的数据现象、错综复杂、看起来无法解释和关联的数据，转化为可见的图形符号，建立起联系和关联，进而发现规律和特征，以获取更有商业价值的洞见和价值。随着数据建模算法技术成熟，可根据历史数据来预测未来，根据预测数据分析推测出下阶段发生事件，提前做好规划部署，真正实现数据自我解释、让数据说话的目的，如图4所示。

2.2 趋势二  智能业务分析

借助AI人工智能、机器学习法，可视化平台不断自我学习和记录使用者的操作习惯，平台智能分析能够根据整体数据集和搜索条件自动为用户推荐最佳分析方案，洞悉隐藏在数据中的全部信息，供用戶思考并做出进一步的探索。平台将做到提前准备用户所想、用户所做的事情，让数据能真正的智能分析。如：根据用户的搜索条件与用户分析操作习惯，平台智能分析自动将与搜索指标相关的一系列数据自动分析整理，便于用户参考使用。

2.3 趋势三  日常巡检监测分析

随着数据采集设备的发展，多种采集设备可互相协作，满足现场日常巡检数据实时采集，通过数据可视化的展示手段，进行现场实际场景建模监测。以满足电力设施、机房、地下管廊等主要设备的日常监测，有效提高巡检效率及准确率，降低意外事件发生次数，如图5。

2.4 趋势四 企业品牌文化宣传

大屏可视化不仅是单纯的监测分析数据，也可向内外参观者展示企业产品、品牌和文化。针对不同大屏的展示需求，通过展示主线的灵活定制，从不同角度介绍融入企业品牌文化，清晰传播公司的品牌形象和价值内涵，全面展现公司的发展理念、运营能力和管理水平。

2.5 趋势五 大屏动态艺术设计

随着时代进步和动态艺术的风靡，影视特效、动画CG、视频广告、UI动画等越来越多萌发更多的动态创造力。在大屏内容图像图表上做合理的动效设计，让单调无味的静态图变为传播能力较强的动态图表，让整个大屏效果焕然一新且充满科技感。毕竟静态的图文内容已经不再是绝对的主流，相反动态设计的先天优势更能契合发展时代下人们的感官诉求。

3  结语

数据可视化本质是围绕如何将相对复杂、抽象的数据，以可视化、易理解的方式给用户带来更优的体验、表达和分析预警。通过建立公司数据可视化大屏，建立数据与用户之间的辅助决策枢纽，令用户感到轻松愉悦;通过不断打磨数据可视细节，丰富真实表达出数据理念，实现精准定位问题和风险，最终实现数据与商业之间的完美结合。

参考文献

[1] 胡蓉.大屏数据可视化设计基础[J].项目管理技术，2019（3）.

[2] 淘宝设计.动态设计的起源、延续与趋势[J].设计趋势，2019（5）.

[3] UXBoy.大屏数据可视化设计指南[J].项目管理技术，2018（12）.

[4] 百度.数据大屏可视化.行业新闻，2019年5月10日.