上个世纪五十年，著名的原创媒介理论家马歇尔·麦克卢汉有这样一句名言“媒介就是讯息”。对这句话通常的理解是：讯息传播的方式会影响人们对内容的理解。他认为能对个体和社会发挥塑造和控制作用的在于媒介自身。

不过人们总是忽略媒介的意义。今天的商务智能实践者和业务分析师往往不注重仪表盘的应用。而在数据可视化的趋势下，对图表的需求越来越旺盛。但仪表盘上的可视化图表并不是越炫越好。

仪表盘的开发面临着这样两个基本的问题：不同的数据可视化技术是如何向用户传播信息的？不同的仪表盘开发者该如何选择图表？

通常来讲，任何一种可视化图表都有它的优点和不足。举一个很简单的例子：是圆形表格好呢还是条形表格好呢？两种方法都能够传递信息，比如统计拥有汽车的人群。但是如果用图形表格，就很难区分出不同人群的规模，如果人群规模相近，就更难直接比较了。这时就应该选用条形表格。那另一方面，条形表格难以表现某类人群在整体中所占的比例，而这正是图形表格擅长的。

如何选择数据可视化方式

由此观之，正确的选择数据可视化方式，即意味着在媒介和信息之间寻求一种平衡。这需要以业务指令和用户需求为基础。需要考虑由数据能够得出什么样的业务决策，数据分析师和业务用户可能面临哪些问题，以及哪种可视化方式能够更有效地解决这些问题。

首先，考虑一下组织中使用某种仪表盘的分析人员更想从数据中得到哪种结果：

• 关注特定值：比如有多少人在华盛顿这样的大城市开SUV
• 关注平均值：比如郊区平均每月小型车的销量。
• 关注交集：比如找到既有SUV又有小型车的家庭。
• 关注异常值：比如拥有超过10部车的家庭。
• 关注排序：比如按家庭平均收入给小区排序。
• 关注具有相似特征的值：比如分析买车者的年龄，性别和教育程度。
• 关注不同值之间的关联性：比如分析性别和汽车选择之间的关系。

其次，数据可视化方式的选择还取决于仪表盘的设计目标。包括：

• 用户反应。你期望用户有什么反应？是基于展现的信息开展某项业务，还是深究数据以期获得洞察力？不同的用户反应对应着不同的可视化方式。
• 用户复杂度。不同类型的用户对信息的理解方式不同，所以弄清楚你的用户是谁，用户构成是否复杂很重要。数据可视化方式的困难程度应该与用户接受程度相匹配，这样才能帮助用户理解表格。
• 设备需求。因为移动设备的广泛普及，用户可能用多种设备，多种系统访问你的仪表盘。你的信息需要能够适应智能手机、平板和电脑。

第三，要考虑数据可视化结构可能的应用场景。继续上面汽车调查的例子，汽车经销商可能需要这些数据来确定在哪种媒体上做广告，移动应用开发者可能需要这些数据为潜在消费者设计应用程序。

最后，测试不同的可视化方式，看哪种能够最好地满足业务需求。并不是越炫越酷的方式就越好。这让我想到《瓦尔登湖》作者大卫·梭罗留给我们的两个词：简化，再简化。