以“丁香医生实时疫情”为例,拆解数据产品搭建过程
疫情期间,不少企业推出了不少相关的数据产品,为用户了解疫情提供了数据支持与决策指导。而本文主要针对丁香医生实时疫情数据产品进行全拆解,从方法论入手,逐步拆解数据产品建设方法和路径。
自从爆发新型冠状病毒之后,我们的生活都受到了不同程度的影响,为了避免疫情扩张,不得不尽量宅在家里。即便不出门,我们还是依然关心疫情发展情况:
- 昨天新增确诊人数是多少?
- 周围小区有没有确诊病例?
- 春运期间所在地有没有大范围的人员迁移进来?
就是在这个背景下,我们数据人表现出了不一样的社会责任和快速反应能力 —— 一些不错的数据产品也逐渐进入人们的视野,他们为用户了解疫情提供了数据支持和决策指导,数据发挥的价值愈加明显。
那么,都有哪些不错的数据产品呢?让我们分别来看一下丁香医生实时疫情、唯智疫情通、百度迁移这三款数据产品。
实时疫情、维智疫情通、百度迁移
丁香医生实时疫情:
在严峻的疫情面前,权威及时的信息可以帮助大家了解事态变化,更好地保护自己和家人。因此,丁香医生制作了实时疫情数据可视化产品,帮大家实时了解新型肺炎的最新进展、实时播报、疾病知识等功能。
维智疫情通:
利用空间大数据和AI位置智能技术,有效帮助社区居民更快捷的通过自身坐标查询到周边实时人口及疫情情况,通过加载基础生活资料的分布指引,结合客流量、周边疫情等多方数据,让社区居民能够全方位了解到小区或者写字楼周边医疗、生活服务设施的信息,并给出相应的风险提示和出行安全建议。
百度迁徙:
使用百度地图定位可视化大数据播报国内人口迁徙情况的数据可视化产品,目前已开放300余个城市人口迁徙来源地、目的地、迁徙规模指数、迁徙规模趋势、城市出行强度等数据指标查询,保障用户准确、高效、安全地出行。
引言
1月21号的那个晚上,你有没有被丁香医生的疫情实时动态刷屏?
在本文中,将结合数据产品的建设方法论,以丁香医生实时疫情为案例,来全方位讲解在疫情之下,数据人是如何做数据产品的。
朋友圈被实时疫情功能刷屏
一、明确数据产品的价值与定位
在做一款数据产品之前,首先要明确数据产品的价值与定位是什么?我们为什么需要数据产品?数据产品可以为公司带来什么?
我想,这是每个数据产品经理都会思考的问题。在大数据时代,数据的价值越来重要,更多的企业希望能够通过数据驱动业务发展,在这个大背景下,数据产品的作用也越来越大,它会让每个想基于数据做决策的人能够更高效的获取自己想要的数据,并且让决策更正确和科学,促进业务不断发展,这也是数据产品的价值与定位。
在当前疫情环境下,需要一款数据产品,能够让各城市疫情实时数据动态展现,消解信息壁垒,减轻盲目恐慌情绪,更理性地分析周边疫情程度,让谣言无风作浪,为出行决策提供支持。
同时,作为一款数据产品,它可以为丁香医生这个品牌带来更多的知名度和流量,这也是丁香医生实时疫情数据产品的价值。
让我们看一下实时疫情的产品功能,大家可以感受下。
丁香医生实时疫情主要产品功能
二、明确数据产品应该达到的要求
一款数据产品要达到什么水平才算是合格的?数据产品要实现的产品愿景又是怎样的?我认为,要实现一款好的数据产品,应该满足如下几点要求。
1. 数据产品提供的数据必须是准确的
数据要质量高,数据要准确,指标口径要一致。特别是疫情当下,对数据的准确性要求极高,数据必须与权威机构保持一致,这是必须要达到的要求。
2. 数据产品提供的服务必须是安全的
数据产品要建立一个完整的安全体系,能够控制数据权限,做到没有权限的人不能访问。由于丁香医生是对公众开发的数据产品,因此,在数据安全性和权限上控制的可以不用太高。
3. 数据产品覆盖的业务数据必须是全面的
数据产品应该覆盖到各个数据生态环节,尽量整合所有相关业务数据,充分发挥大数据应有的价值。这也是丁香医生做的不错的地方,它能够把各城市的确诊、疑似、重症、死亡、治愈以及实时新闻播放数据整合在一起,实现了一个全面的数据产品。
4. 数据产品要让数据获取更加高效
这是数据产品的核心价值,工具类的产品一般都是为了提高效率而存在的,数据产品要提高大家取数效率,毋庸置疑,丁香医生实时疫情满足了这个标准,它让大家能够更快速的掌握疫情情况。
5. 数据产品要提供更智能的洞察
数据产品不应该只提供数据及报表的展示,还应该更智能的为业务提供指导,例如可以把人工智能、机器学习等领域的模型整合进来,让使用者更聪明快速的决策。
这方面丁香医生实时疫情还做的还不够好,可以结合每个用户的位置等信息给出一些更智能的建议和防护知识。
三、设计一款数据产品的方法论
在前期满足这些要求的背景下,我们如何去设计丁香医生这块数据产品呢?通过多年的数据产品工作经验总结,并结合5W2H分析法,在做一款数据产品前,我总结了下面四个步骤来回答如何做的问题。
5W2H数据产品建设方法论
第一步
思考数据产品的Why、How Much以及When。一款数据产品的核心是要解决某种问题的,那么它到底解决了什么问题,是否给公司或者用户带来了足够的价值。
针对丁香医生实时疫情来说,要解决疫情突发情况下,疫情动态信息获取的问题,可以帮助大家快速了解事态变化,防止恐慌蔓延,更好的指导疫情下的决策,同时,可以为丁香医生品牌带来更多的曝光和用户,也是针对公司的实际价值。以实时疫情的第一个MVP来说,应该开发了一周左右,在当时疫情环境下,决定了这款数据产品必须要快速上线。
第二步
要想清楚产品的目标用户是谁(Who),用户在什么场景下使用这款产品(Where),要站在用户的角度和使用场景下来设计数据产品。这步就不重点说了,在当前疫情形势下,应该大家都有使用,目标用户覆盖面很广,使用场景覆盖很广,频率也很高。
第三步
要解决的问题分析思路是什么(How)?
由于是一款数据产品,那么必然是要用数据说话,针对解决的问题,我们应该以什么样的思路来分析,需要整理出一套全面的分析框架,并且制定产品的实现路径。
针对这一点,丁香医生实时疫情要展现出确诊、疑似、死亡、治愈这些核心数据,以及变化趋势,并能够按照地域城市来分别展现这些数据,解除焦虑和打击谣言,普及防护知识,因此,主要包含疫情地图、辟谣与防护、实时播报、防护知识等模块。
第四步
对于问题需要用到哪些指标来核量(What),可以把指标组合为哪些模块?应该以何种方式展现?这一步主要思考产品具体的展现内容和形式。这一步会放在后面的实现路径里具体来讲。
四、数据产品实现路径
最后让我们来拆解下丁香医生实时疫情这款数据产品的实现路径。
丁香医生实时疫情实现路径
第一步,要明确数据从哪里来?丁香医生实时疫情的数据从哪里来的呢?
因为数据对准确性的严格要求,数据只能从官方渠道来,因此,丁香医生实时疫情的数据主要来自于国家卫健委、中国疾控中心、全国大部分省份医疗卫生机构,这样才能做到数据的准确性。
丁香医生实时疫情数据来源渠道
第二步,如何获取及清洗加工数据?
爬虫是第一生产力!只要爬虫做的好,数据才来的全,由于丁香医生实时疫情的数据来源渠道较广,数据来从多方爬取,然后汇总在一起,在汇总数据的过程中,要尽量保证数据格式的一致性,清洗掉脏数据,比如一些空数据、特殊字符等,这样,才能方便后面的数据统计和可视化。另外,由于是实时疫情,要尽量保证数据的及时性,不要今天才能看昨天的数据,要尽量保证实时性,爬虫的频率要来保证及时性。
第三步,应该展示哪些数据内容?
由于在当时疫情的局势下,需要快速上线一个版本,因此,要首先迭代MVP版本,展现人们最关注的内容,首先最应该展示确诊、疑似、死亡、治愈人数这些数据,因此,才有了在1月21日那天我们看到的MVP版本,同时,丁香医生在后续的时间里分别迭代了不同的版本。
丁香医生实时疫情迭代路线
第四步,应该以何种方式展现给用户?
1.BigNumber
BigNumber主要用来展现概览数据,可以一眼就能了解一起发展情况,同时,呈现各个指标的日新增等数据,更有利于掌握疫情态势。
BigNumber展现概览数据
2.地图
不得不说地图可视化的应用。特别是地图颜色的设计,丁香医生的颜色区分度比较高,一眼就能看到武汉是最严重的区域,呈发射状,越往外越轻微。在使用地图可视化的时候,有一点不得不提,一定要注意地图的完整性和敏感区域的归属问题,领土完整性一定要重视。
疫情地图可视化
3.折线图
再来看一下折线图的应用。针对折线图中的数据,要站在同一维度去对比,这样发展趋势要一目了然,例如新增确认和新增疑似要放在一个折线图去看,而不是把新增确诊和累计疑似放在一起,没有趋势对比意义。
折线图反映发展趋势
4.表格
表格是数据可视化中最常用的展现样式,在丁 香医生实时疫情表格可视化上,特别是在表格的头部,滑动时,头部要做固定,以不同颜色区分,三栏数据对应的含义一目了然。对于各地区数量明细这块,还增加了其他国家的动态,也是一部分比较关心的一个细节处的亮点。
表格展现明细数据
最后,你以为,这款数据产品就做完了吗?当然不是!!!
别忘了在规划产品思考产品价值的时候,有一点是通过数据产品来获取用户和流量,所以,千万不要忘了裂变运营:分享功能。
丁香医生实时疫情分享功能
在丁香医生实时疫情设计的分享方式主要分两种,一个是链接,一个是数据图形化传播。特别数据图形化传播,在分享到朋友圈的同时,快速了解到疫情数据和区域态势,增加扫码关注的方式,可以快速完成用户的转化。
五、总结
这就是针对丁香医生实时疫情这块数据产品做的全拆解,从方法论入手,逐步拆解数据产品建设方法和路径。
希望同为数据人的你,能够做出更多更优秀的数据产品,通过数据来指导大家更好的决策,通过数据让我们的生活越来越美好。
最后,希望疫情能够早点过去,大家终会迎来更美好的生活。
#专栏作家#
大鹏,公众号:一个数据人的自留地。人人都是产品经理专栏作家《数据产品经理修炼手册》作者。
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题图来自Unsplash,基于CC0协议
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