IoTデータ製品のUIの作成：考慮すべき9つのこと

EvelynMünsterは、ミュンヘンのDesignationのデータ視覚化デザイナーです。彼女は、機械学習、ロボット、ビッグデータ、コード、統計、プロセス、ユーザージャーニーなど、非常に複雑なことを誰もが簡単に理解できる方法で説明するコツを持っています。

では、どのようにして価値のあるデータ製品を作成しますか？その答えは、新しいタイプのユーザーエクスペリエンス（UX）デザインにあります。データ製品の場合、UXデザイナーは、従来のソフトウェア製品には通常見られないいくつかの追加のレイヤーに直面します。これは比較的複雑なシステムであり、ほとんどのユーザーにはなじみがなく、データとデータの視覚化、場合によってはAIで構成されます。最後になりましたが、これは、通常のソフトウェア製品とはまったく異なる一連のユーザーの問題とタスクを示します。

一歩ずつ進んでいきましょう。私の長年のデータ製品設計では、始める前にいくつかのことを頭に入れておけば、優れたデータ製品を作成できることを学びました。

UXデザインプロセスの前置きとして、あなたとあなたのチームが次の9つの質問に答えることを確認してください。

1。私の製品はユーザーにとってどの問題を解決しますか？

ユーザーは、データ製品の目的を数分で理解できる必要があります。データ製品の特定のタスクの5つのカテゴリ（実用的な洞察、パフォーマンスフィードバックループ、根本原因分析、知識の作成、信頼の構築）への割り当てが役立つ場合があります。

2。システムはどのように見えますか？

出典：指定

ユーザーがデータを正しく解釈する方法をすでに知っていると期待しないでください。彼らは、データの背後にあるシステムのかなり正確なメンタルモデルを構築できる必要があります。

3。データ品質のレベルはどれくらいですか？

UIはデータの品質を反映する必要があります。優れたUIにより、ユーザーは製品を信頼できるようになります。

4。グラフィックと計算能力におけるユーザーの習熟度はどれくらいですか？

ユーザーテストを実施して、視聴者がデータとビジュアルを正しく読み取って解釈できることを確認します。

5。どのレベルの詳細が必要ですか？

集合体データは、説明したり、ユーザーの信頼を築いたりするには抽象的すぎることがよくあります。この課題に対処する良い方法は、物事を説明する詳細を使用することです。繰り返しになりますが、詳細が多すぎると圧倒される可能性もあります。

6。確率を扱っていますか？

確率はトリッキーで、説明が必要です。すべての不確実性を排除する一般的な方法により、UIは一見シンプルになり、危険になります。

7。設計チームにデータ視覚化の専門家がいますか？

データの視覚化に適用されるUXデザインには、データ分析からデータストーリーテリングまでのプロセス全体をカバーする特別なスキルセットが必要です。チームに専門家を配置するか、必要に応じて誰かに連絡してもらうことをお勧めします。

8。ユーザーからのフィードバックを得るにはどうすればよいですか？

最初のプロトタイプの準備ができたらすぐに、ユーザーテストを通じてフィードバックを収集する必要があります。プロトタイプは、特にデータと図に関して、可能な限り最も現実的で一貫した方法でコンテンツを提示する必要があります。

9。ユーザーインターフェースは私たちのマーケティングと販売を後押しできますか？

ユーザーインターフェイスがデータ製品の機能とプロセスの内容を明確に伝えている場合、製品の販売という新しい機能を引き受ける可能性があります。

要約すると、データ製品は未踏の領域であることを認めなければなりません。これらは単なる別のソフトウェア製品やダッシュボードではありません。そのため、価値のあるデータ製品を作成するには、特定の戦略、新しいワークフロー、および特定のスキルセット（データUXデザイン）が必要になります。