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“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”設(shè)計(jì)指南

本文作者: AI研習(xí)社-譯站 2019-03-04 11:26
導(dǎo)語(yǔ):什么是數(shù)據(jù)產(chǎn)品,而它又為什么值得你去關(guān)心呢?

“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”設(shè)計(jì)指南

本文為 AI 研習(xí)社編譯的技術(shù)博客,原標(biāo)題 :

Designing Data Products

作者 | Simon O'Regan

翻譯 | YuYuko           

校對(duì) | 呂鑫燦        審核 | 鄧普斯·杰弗       整理 | 立魚王

原文鏈接:

https://towardsdatascience.com/designing-data-products-b6b93edf3d23


“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”設(shè)計(jì)指南

Mountainous time series. Paul Gilmore on Unsplash

什么是數(shù)據(jù)產(chǎn)品,而它又為什么值得你去關(guān)心呢?

DJ Patil對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的定義是:“通過(guò)使用數(shù)據(jù)促進(jìn)最終目標(biāo)的產(chǎn)品”,

這一定義乍看起來(lái)涵蓋的范圍似乎相當(dāng)廣泛。畢竟,在大多數(shù)情況下,所有的Web產(chǎn)品都使用數(shù)據(jù)。它們都是使用數(shù)據(jù)來(lái)促進(jìn)最終目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。那現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上的一切都是數(shù)據(jù)產(chǎn)品嗎?

對(duì)此,我將指出二者之間存在的一個(gè)非常重要的區(qū)別;使用數(shù)據(jù)促進(jìn)最終目標(biāo)的產(chǎn)品和主要目標(biāo)是使用數(shù)據(jù)促進(jìn)最終目標(biāo)的產(chǎn)品之間的區(qū)別。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品,從某種意義上說(shuō)是需要有自己的類別,它們是以數(shù)據(jù)為主要目標(biāo)的產(chǎn)品。

“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”設(shè)計(jì)指南

定義數(shù)據(jù)產(chǎn)品

為什么要如此拘泥于細(xì)節(jié)---嗯,我個(gè)人的觀點(diǎn)是,數(shù)據(jù)產(chǎn)品,無(wú)論是面向客戶的完整產(chǎn)品還是部分后端產(chǎn)品,都具有與其他技術(shù)產(chǎn)品不同的特性。

雖然許多標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品開發(fā)規(guī)則都適用---解決客戶需求、從反饋中汲取經(jīng)雖然許多標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品開發(fā)規(guī)則都適用——解決客戶的需求、從反饋中學(xué)習(xí)、無(wú)情地確定優(yōu)先級(jí)等等——但有些微妙之處可能會(huì)使對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的思考有些不同。

上面的定義用于區(qū)分我們是否應(yīng)該像通常那樣考慮產(chǎn)品,還是我們是否需要考慮更適合數(shù)據(jù)世界的產(chǎn)品開發(fā)方面。


  一些實(shí)例

通過(guò)這種方法,我們來(lái)舉幾個(gè)例子。

媒體是數(shù)據(jù)產(chǎn)品嗎?根據(jù)我們的定義判定媒體并不是數(shù)據(jù)產(chǎn)品;它雖然使用數(shù)據(jù),但它的主要目標(biāo)是“…建立一個(gè)更好的發(fā)布平臺(tái)---一個(gè)允許任何人向世界提供他們的故事和想法,并幫助偉大的人登上首頁(yè)”。雖然數(shù)據(jù)將在這項(xiàng)任務(wù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用,但它不是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的主要驅(qū)動(dòng)力。也不是媒體的目標(biāo),對(duì)于媒體來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)是達(dá)到目的的手段。

如果我們對(duì)媒體平臺(tái)進(jìn)行再深入一點(diǎn)分析,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)那些通過(guò)使用數(shù)據(jù)來(lái)定義其目的的產(chǎn)品。媒體的搜索功能是一種數(shù)據(jù)產(chǎn)品。其目標(biāo)是將相關(guān)文章推薦給相關(guān)讀者,而數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。

媒體的文章訂閱功能怎么樣實(shí)現(xiàn)的呢?是的,數(shù)據(jù),再一次在決定向讀卡器顯示內(nèi)容時(shí)起著關(guān)鍵作用。

我們?cè)倥e一個(gè)例子:Gmail是數(shù)據(jù)產(chǎn)品嗎?不,Gmail是一種電子郵件服務(wù),其主要目標(biāo)是允許個(gè)人之間進(jìn)行異步的書面通信。然而,Gmail將我們的電子郵件分類成重要和不重要的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。主要目標(biāo)是對(duì)電子郵件進(jìn)行分類,這主要集中在自然語(yǔ)言處理上。

Instagram是數(shù)據(jù)產(chǎn)品嗎?并不是,但如果將其視為離散產(chǎn)品,則其大部分功能都是數(shù)據(jù)產(chǎn)品-,例如:標(biāo)記、搜索、發(fā)現(xiàn)。

谷歌分析是一種數(shù)據(jù)產(chǎn)品嗎?是的,它的主要目標(biāo)是給用戶帶來(lái)對(duì)在線行為的定量理解。這里的數(shù)據(jù)是與用戶交互的中心,與目前提到的其他產(chǎn)品不同,它的使用是明確的。


  數(shù)據(jù)產(chǎn)品的類型

顯然,存在各種不同類型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。即使將可能的產(chǎn)品領(lǐng)域縮小到符合我們定義的范圍之內(nèi),這些產(chǎn)品之間仍然存在相當(dāng)大的差異性。隨著這種差異性在產(chǎn)品開發(fā)中進(jìn)一步微妙化。

我們可以將這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品分為5大類:原始數(shù)據(jù)、派生數(shù)據(jù)、算法、決策支持和自動(dòng)化決策。

一般來(lái)說(shuō),這些產(chǎn)品類型是根據(jù)日益增加的復(fù)雜性列出的。更具體一點(diǎn)來(lái)說(shuō),它們是根據(jù)不斷增加的內(nèi)部復(fù)雜性列出的,并且(應(yīng)該)用戶方面的復(fù)雜性較低。

換句話說(shuō),數(shù)據(jù)產(chǎn)品本身的計(jì)算、決策或“思考”越多,則用戶需要的思考就越少。

通常(但不完全)原始數(shù)據(jù)、派生數(shù)據(jù)和算法都有技術(shù)使用者。大多數(shù)情況下,他們往往是一個(gè)組織的內(nèi)部產(chǎn)品,但反例將包括廣告交流,或API套件。決策支持和自動(dòng)化決策產(chǎn)品往往具有更均衡的技術(shù)和非術(shù)用戶組合;盡管對(duì)于任何給定的產(chǎn)品,用戶組往往是其中之一。

“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”設(shè)計(jì)指南

原始數(shù)據(jù)。從原始數(shù)據(jù)開始,我們收集并提供可用的數(shù)據(jù)(也許我們正在做一些小的處理或清理步驟)。然后,用戶可以選擇使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù),但大多數(shù)工作都是在用戶完成的。

導(dǎo)出數(shù)據(jù)。在向用戶提供派生數(shù)據(jù)時(shí),我們?cè)谖覀冞@邊做一些處理。對(duì)于客戶數(shù)據(jù),我們可以添加其他屬性,例如為每個(gè)客戶分配一個(gè)客戶段,或者添加他們單擊廣告或從某個(gè)類別購(gòu)買產(chǎn)品的可能性。

算法。接下來(lái)我們有算法,或者算法服務(wù)。我們得到了一些數(shù)據(jù),我們通過(guò)算法運(yùn)行它-無(wú)論是機(jī)器學(xué)習(xí)還是其他-并返回信息或見解。谷歌圖片就是一個(gè)很好的例子:用戶上傳圖片,并接收一組與上傳圖片相同或相似的圖片。在后臺(tái),該產(chǎn)品提取功能,對(duì)圖像進(jìn)行分類,并將其與存儲(chǔ)的圖像進(jìn)行匹配,返回最相似的圖像。

決策支持。在這里,我們希望向用戶提供信息,幫助他們做出決策,但我們自己并沒(méi)有做決定。分析儀表盤(如Google Analytics、Flurry或WGSN)將屬于此類。我們做的大部分工作都是在我們這邊進(jìn)行的;我們的目的是以易于消化的格式向用戶提供相關(guān)信息,以便他們做出更好的決策。在谷歌分析的案例中,這可能改變編輯策略,解決轉(zhuǎn)換漏斗中的漏洞,或者雙倍降低給定產(chǎn)品策略。這里要記住的重要一點(diǎn)是:雖然我們?cè)跀?shù)據(jù)收集、新數(shù)據(jù)的派生、選擇要顯示的數(shù)據(jù)以及如何顯示這些數(shù)據(jù)等方面做出了設(shè)計(jì)決策,但是用戶仍然有責(zé)任,自己解釋這些數(shù)據(jù)。他們控制著對(duì)該數(shù)據(jù)采取(或不采?。┬袆?dòng)的決定。

自動(dòng)化決策。在這里,我們將給定領(lǐng)域內(nèi)的所有智能外包出去。Netflix的產(chǎn)品推薦或Spotify的每周發(fā)現(xiàn)就是常見的例子。自動(dòng)駕駛汽車或無(wú)人駕駛飛機(jī)更是這種閉環(huán)決策循環(huán)的物理表現(xiàn)。

我們?cè)试S算法完成這項(xiàng)工作,并向用戶提供最終的輸出(有時(shí)會(huì)解釋為什么人工智能選擇了該選項(xiàng),而其他時(shí)候則完全不透明)。


  數(shù)據(jù)的交互

到目前為止,我們已經(jīng)討論了功能數(shù)據(jù)產(chǎn)品的類型。

這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的每一種都可以以各種方式呈現(xiàn)給我們的用戶,對(duì)他們的設(shè)計(jì)有明確的影響。這些接口或交互是什么?

“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”設(shè)計(jì)指南

API。對(duì)于API,我們假設(shè)一個(gè)技術(shù)用戶。我們?nèi)匀粦?yīng)該遵循良好的產(chǎn)品實(shí)踐,并確保API的使用直觀,有良好的文檔記錄,能夠滿足用戶的需求,并且值得我們使用。

儀表盤和可視化。對(duì)于儀表盤和可視化,我們假設(shè)在處理數(shù)字方面具有一定的統(tǒng)計(jì)知識(shí)或能力。在最極端的情況下,我們可以為用戶做很多繁重的工作,并努力確保我們只以易于理解的格式呈現(xiàn)最相關(guān)的信息。通過(guò)選擇要顯示的信息,我們正在影響決策,但它仍然將解釋和決策留在用戶的手中(或頭腦中)。

網(wǎng)絡(luò)元素。在過(guò)去5年左右的時(shí)間里,用戶最不常見的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的技術(shù)接口就是網(wǎng)絡(luò)元素。最近,這些接口的應(yīng)用被廣泛擴(kuò)展,包括語(yǔ)音、機(jī)器人和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等。雖然這些新接口的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)都是明顯不同的,但其中有相當(dāng)大的重疊,因?yàn)樗鼈兌紘@著向用戶展示決策結(jié)果,也許還傳達(dá)了人工智能實(shí)現(xiàn)決策的原因或方式。


   了解我們正在建設(shè)什么

根據(jù)可能的接口繪制數(shù)據(jù)產(chǎn)品的類型,我們得到一個(gè)橙色點(diǎn)矩陣,每個(gè)點(diǎn)代表不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣-不同的產(chǎn)品需要不同的方法。

“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”設(shè)計(jì)指南

數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣——不同的產(chǎn)品需要不同的方法

矩陣中的每一個(gè)元素都要求設(shè)計(jì)注意事項(xiàng),無(wú)論是在用戶需要什么方面,還是在我們用于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的設(shè)計(jì)過(guò)程方面,都會(huì)有很大的不同。

從左上角的圓圈(原始數(shù)據(jù)API)斜向右下角的圓圈(自動(dòng)決策Web元素)是指從技術(shù)、工程驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品轉(zhuǎn)向更典型的軟件產(chǎn)品(即產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計(jì)師更直觀的產(chǎn)品,往往出現(xiàn)在書中的產(chǎn)品、雜志和文章)


   困難&方法

根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),當(dāng)團(tuán)隊(duì)將人性化設(shè)計(jì)方法應(yīng)用于更多的數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí),他們就會(huì)遇到大問(wèn)題。當(dāng)然,這并不是說(shuō)工程師不是人。大多數(shù)是,而那些不經(jīng)常有一個(gè)不可思議的相似性。但是,HCD是一種整體的產(chǎn)品開發(fā)方法,當(dāng)設(shè)計(jì)師理解用戶的動(dòng)機(jī)和行為時(shí),它是一種很好的方法。對(duì)于技術(shù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,產(chǎn)品邊界通常被功能組織考慮人為地限制,并且產(chǎn)品和用戶體驗(yàn)團(tuán)隊(duì)通常不具備以下技術(shù):a)了解技術(shù)用戶行為的復(fù)雜性;b)不具備探索這些復(fù)雜性的能力。

那么,假設(shè)我們一直在閱讀的開箱即用設(shè)計(jì)思想或精益方法論是幼稚的。

然而,這并不是恐慌的原因。

盡管用戶研究的輸出可能與面向消費(fèi)者的產(chǎn)品或真正典型的SaaS產(chǎn)品有很大的不同,而且關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的定義可能在技術(shù)方面出錯(cuò),但設(shè)計(jì)思維和精益都具有足夠的可塑性,使我們能夠針對(duì)這個(gè)新領(lǐng)域調(diào)整我們的方法。

我的建議是,在將這些方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí),要確保問(wèn)題空間是根據(jù)最終用戶而不是直接數(shù)據(jù)輸出的用戶來(lái)定義的。很可能,這就意味著要擴(kuò)大團(tuán)隊(duì),將相鄰的產(chǎn)品及其經(jīng)理包括在內(nèi)。

同樣,如果用戶是一個(gè)技術(shù)性的用戶,那么我們就應(yīng)該適應(yīng)這種環(huán)境。要同情遇到工程問(wèn)題的用戶,可能意味著我們必須打開一個(gè)IDE并進(jìn)行編碼。

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豆瓣菜,使用HCD瘦肉組合開發(fā)。由馬庫(kù)斯·斯皮斯克拍攝

這篇文章形成了我在2017年都柏林的產(chǎn)品罐會(huì)議上發(fā)表的一個(gè)演講的一些內(nèi)容。

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