EasyV×站酷｜专题策划：数据不止于美

我们常在思考，借助不同的设计形式能给人们带来具象物体上的视觉审美体验，但是那些抽象的数字呢，如何去展现？数据之美，美在何处？

什么是数据可视化？

数据可视化这近几年的互联网热词大家肯定都不陌生，它最早出现在二十世纪50年代计算机图形学的早期。搜索百度给出的词解为：

数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大；因而，最好是对其加以宽泛的定义。

数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

数据不止于美

对于设计职业来说，未来的设计师能力模型一定要脱离现有的边界局限，主动拓宽业务思维层的阈值，以主动变化姿态迎接未知同时也掌握了一定主导力。

仔细想想科技在进步，时代在改变，需求已经来到，未来想在这大潮中自由徜徉，设计师也能够感受到时代在召唤。

在此背景下，EASYV基于自身的数据可视化设计能力，受邀参与了站酷所举办的专题策划活动「数据不止于美-这一篇带你领略数据之美」

分享从初识了解、到具体展示以及价值体现和最终完成等方向，通过设计来更好表达出数据背后的魅力。

专题链接：

www.zcool.com.cn/special/exhibition/datavisualization

01

数据可视化展现的是什么？

以数据的视角去看待世界。

用具象示意图的形式来表现经过分析处理后的抽象数据信息。某个领域在某个阶段的成果和发展轨迹，辅助管控和决策。

02

对谁展示？展示场景？行业领域？

由于过往的数据分析报告很难以快速且明确的方式，来让人理解大量数据背后的信息。

而数据可视化能够将企业运行过程中产生的所有数据，以视觉图表的方式，清晰有效地传递出数据当中的重要信息。

很多企业管理层从实践中看到了数据可视化的价值，它能够使决策者能够解决难以快速读懂数据分析报告的问题，以数据可视化的模式来理解数据，以便做出对企业更好的决策。

常用应用场景：

· 指挥中心

面向业务监测、运营指挥、运维监控等应用场景。实时、直观地展示跟踪数据，异常出现时及时响应、为大型指挥中心的科学调动提供依据，起到实时监控的作用。

· 数字化展厅

业务数据、业务流程的可视化用于工作成功展示、参观视察等场景。结合企业自身文化，整理策划出独特的故事线，发布演示时效果显著。有助于展示企业经营能力，提升企业形象。

· 数字化管理

通过数据实时在线、数据关联分析、数据可视化为企业分析人员、决策者提供数字化管理服务。为企业提供数据辅助决策提供有力的保障。

03

数据可视化设计的价值体现有哪些？

– 设计的价值

设计形式会更加偏向于场景化和空间化的形式，更易于理解。这对于设计师的综合能力也就会越高，从二维的到三维的设计再到对业务的理解程度，都需要设计师去钻研。通过设计来增强数据，才能创造出对受众真正有用的数据可视化设计。

– 信息的价值

通过使用图形清晰有效地传达数据集，最佳的数据可视化效果更一目了然，轻松理解。可视化将获取到的复杂数据信息将其分解，从而使目标受众找准数据传递信息的本质并根据其最优决策。

“数据可视化设计的基本标准是它对内容理解的帮助程度” 尤其是数据可视化更应该遵循这个想法。

04

执行层：如何学习做数据可视化 ？

未来不论技术先行还是设计主导，都还是需要加强美学上的基本能力。

在游戏行业中谈的比较多是技术美学，做可视化这一块的技术人才也是一样。如果说技术本身拥有美感的话，实际执行中能大大提升做东西时的效率，包括减少中间的沟通成本，可以直接想到什么就做什么。不会受制于技术，从而更好的达到一个工作效果。

– 技术需要设计解决最大问题是设计美学上的把控

通常在做项目当中会涉及到许多比较感性的东西。不论二维还是三维，对于美感的设计有一定把握。纯技术出身的同学可以让设计师先提供一个设计稿，或者说给到大体的环境高保真原型设计图，技术根据设计师的效果图来进行整体的还原，能大大提高我们的效果把控能力。

– 可视化设计师和技术同事沟通效果的实现三大关键点

1、设计师心里要有谱，哪些元素切图即可，哪些元素必须用代码实现

例如弹出框背景上的一些光效、内阴影等，可以直接切图，不用开发绘制，但如果这个背景框要根据内容多少来自适应，那就需要尽量开发一下，不然直接拉伸切图会导致变形。

2、心里做好准备，设计软件里的效果，不一定能100%被开发还原

尽量在设计软件里控制影响效果的因素，有的效果可能是滤镜、后期效果等，但是要转换到开发的语境里，就没有这种滤镜和效果，所以这是影响还原程度的一大原因有时候，就算能实现，但实现的结果也不理想，而且可能会增加性负担，例如一些webgl里的一些灯光、光效，这时就需要取舍了。

3、要能为开发同事提供他需要的资源

例如：一个可以旋转的地球，需要设计师提供地球贴图，如果设计师是从网上找了地球素材来P图的，那就会在开发实现时抓瞎。

05

真正的数据可视化设计应该怎么学习？

可参考的设计维度：工业设计。对产品拆解结构以及工序流程化，会辅助行业新人在初入行中更快了解业务情况，理解业务并高效把控设计风格等设计决策。也有比较特殊的，例如raydata是按照333原则，33%游戏+33%影视+33%工业等三个行业里汲取灵感。

通过一些传统设计，绘画艺术、摄影艺术也是可以作为表现形式参考的维度，例如：道路边界的展现形式，方向标识等，在设计地理板块内容中可以运用，摄影艺术中的光影可以给设计增添氛围感，达到浸入式模拟场景设计。

– 了解流程，善于利用工具

完整的可视化项目大最少要经历这五个环节：

1. 首先由可视化设计师根据产品/项目经理所对接的需求，出视觉设计意向稿给到甲方进行确定

2. 意向稿确定后，交由前端工程师进行页面开发，进行可视化动态及交互效果的实现

3. 再到后端开发进行数据接入

4. 最后联调、测试跑通

5. 最终部署上线

通常会有3-5人左右共同负责一个项目，这样的标配下在很多时候，视觉设计到部署上线之间一定不会一稿通过。

从设计到图表库的选型，再到前后端功能实现、部署，通常需花费几周或几个月，涉及到修改流程重跑，要经历反复的内容修改。开发周期长，效果不可控，编辑修改成本高。

为了解决这类问题，提高我们的项目交付效率，根据过往的实施经验沉淀出了一些产品来帮助我们更快更好的进行数据可视化设计。

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美在何处？

· 美在于对业务的多维理解

不同行业不同领域展示内容的侧重点不同，找出跟主要业务相关的数据指标，

不同需求的颗粒度划分也不同，聚焦在不同粒度的场景情况

· 美在于丰富的展现形式

当了解业务需求之后，找出核心目标，如何展现需要设计师从内容、制作成本周期、用户实际需求和消费情况等做出设计决策。当业务理解越透彻，对于展现形式越有把握和思路清晰。是平面展示还是三维展示，静态还是动态，这时候是需要设计以业务需求出发，探寻最优解和制作方案了。

· 美在于艺术鉴赏能力

强大的视觉基因，也会决定了设计师的上限。艺术史的了解和学习能够给大家带来更辽阔的视野，不论从方法论还是技能提升都是受益颇多。不论东方写意还是西方写实，都是能够带来不一样的灵感。

需求已经来到，如果想要在这大潮中有一席之地，那么可视化这部分除了美之外的那些，EasyV站酷助你轻松拿捏。

来源：EasyV数字孪生可视化