Erstellen einer Benutzeroberfläche für ein IoT-Datenprodukt:9 zu beachtende Dinge

Was ist ein Datenprodukt

Datenprodukte sind digitale Produkte, die mithilfe von Daten und Visualisierung Entscheidungsprozesse und die Steuerung komplexer Systeme unterstützen.

IoT-Systeme sind komplexe Datenprodukte:Sie bestehen aus digitalen und physischen Komponenten, Netzwerken, Kommunikation, Prozessen, Daten und künstlicher Intelligenz (KI). Benutzeroberflächen (UIs) sollen diese Komplexität für den Benutzer verständlich machen. Die Entwicklung eines Datenprodukts, das Benutzern Daten und Modelle verständlich erklären kann, ist jedoch eine unerwartet schwierige Herausforderung. Das liegt daran, dass Datenprodukte kein gewöhnliches Softwareprodukt sind.

Tatsächlich scheitern 85 % aller Big-Data- und KI-Projekte. Wieso den? Aus Erfahrung kann ich sagen, dass nicht die Technik, sondern das Design schuld ist.

Evelyn Münster

Evelyn Münster ist Datenvisualisierungsdesignerin bei Designation, München. Sie hat ein Händchen dafür, unglaublich komplexe Dinge wie maschinelles Lernen, Roboter, Big Data, Code, Statistiken, Prozesse und User Journeys für jeden leicht verständlich zu erklären.

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Wie erstellt man also ein wertvolles Datenprodukt? Die Antwort liegt in einem neuartigen User Experience (UX) Design. Bei Datenprodukten werden UX-Designer mit mehreren zusätzlichen Schichten konfrontiert, die in herkömmlichen Softwareprodukten normalerweise nicht zu finden sind:Es ist ein relativ komplexes System, das den meisten Benutzern unbekannt ist und das Daten und Datenvisualisierung sowie in einigen Fällen KI umfasst. Nicht zuletzt stellt es ganz andere Benutzerprobleme und -aufgaben dar als herkömmliche Softwareprodukte.

Lassen Sie uns die Dinge einen Schritt nach dem anderen gehen. Meine langjährige Erfahrung im Design von Datenprodukten hat mich gelehrt, dass es möglich ist, großartige Datenprodukte zu erstellen, solange Sie ein paar Dinge im Hinterkopf behalten, bevor Sie beginnen.

Stellen Sie als Auftakt des UX-Designprozesses sicher, dass Sie und Ihr Team die folgenden neun Fragen beantworten:

1. Welches Problem löst mein Produkt für den Nutzer?

Der Benutzer muss in wenigen Minuten den Zweck Ihres Datenprodukts verstehen können. Die Zuordnung zu den fünf Kategorien der spezifischen Aufgaben von Datenprodukten kann hilfreich sein:umsetzbare Erkenntnisse, Leistungs-Feedback-Schleife, Ursachenanalyse, Wissensschaffung und Vertrauensbildung.

2. Wie sieht das System aus?

Quelle:Bezeichnung

Erwarten Sie nicht, dass Benutzer bereits wissen, wie die Daten richtig interpretiert werden. Sie müssen in der Lage sein, ein ziemlich genaues mentales Modell des Systems hinter den Daten zu konstruieren.

3. Wie ist die Datenqualität?

Die Benutzeroberfläche muss die Qualität der Daten widerspiegeln. Eine gute Benutzeroberfläche führt dazu, dass der Benutzer dem Produkt vertraut.

4. Welche Kenntnisse hat der Benutzer in den Bereichen Grafik und Rechnen?

Führen Sie Benutzertests durch, um sicherzustellen, dass Ihr Publikum die Daten und Grafiken richtig lesen und interpretieren kann.

5. Welche Detailgenauigkeit benötige ich?

Aggregierte Daten sind oft zu abstrakt, um sie zu erklären oder das Vertrauen der Benutzer aufzubauen. Eine gute Möglichkeit, dieser Herausforderung zu begegnen, besteht darin, Details zu verwenden, die die Dinge erklären. Andererseits können auch zu viele Details überwältigend sein.

6. Haben wir es mit Wahrscheinlichkeiten zu tun?

Wahrscheinlichkeiten sind knifflig und bedürfen einer Erklärung. Die gängige Praxis, alle Unsicherheiten auszuschließen, macht die Benutzeroberfläche täuschend einfach – und gefährlich.

7. Haben wir einen Datenvisualisierungsexperten im Designteam?

Auf die Datenvisualisierung angewendetes UX-Design erfordert spezielle Fähigkeiten, die den gesamten Prozess abdecken, von der Datenanalyse bis zum Data Storytelling. Es ist immer eine gute Idee, einen Experten im Team zu haben oder alternativ jemanden zu haben, an den man sich bei Bedarf wenden kann.

8. Wie erhalten wir Nutzerfeedback?

Sobald der erste Prototyp fertig ist, sollten Sie durch Benutzertests Feedback einholen. Der Prototyp sollte Inhalte möglichst realistisch und konsistent darstellen, insbesondere wenn es um Daten und Zahlen geht.

9. Kann die Benutzeroberfläche unser Marketing und unseren Vertrieb fördern?

Wenn die Benutzeroberfläche klar kommuniziert, was das Datenprodukt macht und wie der Prozess abläuft, könnte sie eine neue Funktion übernehmen:Verkaufen Sie Ihre Produkte.

Zusammenfassend lässt sich sagen:Wir müssen anerkennen, dass Datenprodukte Neuland sind. Sie sind nicht nur ein weiteres Softwareprodukt oder Dashboard. Um ein wertvolles Datenprodukt zu erstellen, benötigen wir eine spezifische Strategie, neue Workflows und besondere Fähigkeiten:Data UX Design.