凯哥 ｜ 跟Netflix学习如何做数据门户

Netflix：全链路数据协同打造数据驱动的企业

Netflix是领先的数据驱动的企业，所有的业务都是利用数据来做分析，作判断和做决策。它从线下租赁DVD的传统企业走向数字化原生企业的过程中，数据自服务门户起到了非常重要的作用，构建了标准化、一窗式的企业级数据协同链路，实现了Netflix的数据民主化模式，也就是让所有的用户，不论是否有数据技能，都可以简单，充分地利用数据，参与到企业的数据生产中来。 

6.3.1 Netflix大数据自服务门户的四大设计原则

    Netflix的数据自服务门户是达成将数据能力赋予所有的员工，实现“数据民主化”的重要手段。

    每个业务人员都有对数据的想法和需求，但是并不是每个业务人员都有处理数据的技术能力；

    技术人员有工具，有方法，有能力去处理复杂的数据，但是技术人员缺乏对业务价值的判断，所以技术人员必须和业务人员去协作配合，才能让数据发挥价值。

    数据越多样，维度越多，价值越大，所以只有数据进行充分的融合，集成才能产生更多的业务场景，而如何能够让这些数据快速的融合，去碰撞呢？

    所有的这一切问题，靠传统的断点式数据处理，交换，整合的处理模式，是很难持续的也很难规模化，自动化地处理海量数据，所以如何能够让所有需要数据的人和提供数据的人以及拥有数据处理能力的人充分的协作沟通，在同一个环境，同样的一套标准体系下高效的共同生产数据，这是企业应用数据的基础能力平台。

    最早，Netflix有非常多的数据工具和平台，从数据的获取，存储，加工，处理，到应用，每个角色都有自己的一套，开始大家各干各的，但是随着数据维度和数据量的快速增长，很多人每天都要在各种工具和平台间切换，再加上多角色的协作需求更加凸显，于是，Netflix构建了一个企业级的平台，让企业的数据使用者能够在一个统一的入口上共同协作，能够方便地获取到他想要的数据和数据产品，能够快速地提出自己的需求，可以和相关的数据、技术人员进行协作互动，从而让每个人都能用好数据，从数据中获得新的洞察，启发和决策依据，Netflix将它命名为企业大数据自服务门户（Big Data Portal）。

    企业大数据自服务门户一经推出，就获得了员工们的关注，从高层管理者到一线业务人员，大家每天大量的时间都在这里进行查看，交流和工作，成了内部最受欢迎，大家访问最多的系统。

    Netflix的大数据自服务门户获得成功，很重要决定于它的四大核心设计原则，如图6-13：

图6-13 Netflix数据自服务门户的四大设计原则

1.将控制权还给用户

    数据自服务门户本身并不生产数据，它是一个汇聚中心，是一个交易中心，是一个典型的平台型产品，这意味着对于数据自服务门户来讲如何能够吸引更多的数据需求方和数据供给方，是一个数据自服务门户能否成功的最重要的要素。

    Netflix的企业数据自服务门户的产品团队最聪明的一点就是让每一个用户都感觉自己是这个门户的主人，因为他基本上拥有了所有能看得到的控制权。从门户的界面，栏目的定制，到他想看哪些栏目，关注哪些人的动向这一切都可以定制。门户有多达几百种的客户化设置的选项，用户完全可以按照自己的意愿客户化出一个跟别人完全不同的数据自服务门户，让他感觉，这个门户就是服务于自己的，是自己的专属工作环境。这样一来，用户就会毫无保留地将自己的数据，产品，需求都开放在门户之中，用得越多，沉淀越多，最后就离不开了。

    将控制权还给用户，不要让用户感觉被利用，这是打造一款聚合性产品的首要原则。

2.上手即用的体验

    Netflix的数据自服务门户功能非常多，但是使用起来却非常流畅，完全不需要任何的培训，上手即用的体验是一个平台级产品能够存活的根本。

Netflix的数据自服务门户整体设计非常简洁，不是从产品角度按照功能罗列菜单，而是按照用户的使用习惯和需求来组织的，如下图6-14所示：

图6-14 Netflix数据自服务门户样例

整个门户分成三大部分，最顶上是一级功能，包括查询，洞察，数据表，任务和分析这几个首要功能，中间是根据工作区，最下面是按照标签浏览的选择项。

在工作区，按照一般用户的使用习惯，首先看到的是该用户最近浏览过的工作空间，报表，可以快速打开。下面是根据用户的角色自己配置的工作区

    总结Netflix的数据自服务门户好的用户体验的关键点有以下4点，如图6-15所示：

图6-15Netflix数据自服务门户体验的四大技巧

（1）需求拉动

按照用户的使用需求来呈现功能，并不一股脑地摆摊一样，让用户一下子看到所有的功能，而造成迷失。就像进入一个花园，用户要根据自己的需要，喜好一层层地打开数据自服务门户里的各种功能，通过使用去体会这些功能的价值，在这个探索和需求拉动的过程中，用户逐渐地就沉浸其中，自己发现的有价值的功能，会让他不断地深入，有很强的获得感。

（2）少即是多

大数据小展示，尽可能地把功能和结果简化展示。让用户减少思考，减少选择的困惑，聚焦关键的业务目标。很多产品希望凸显专业性和强大性，而Netflix的数据自服务门户则尽可能把自己的功能控制在最简洁，他们还通过分析用户的使用路径，访问链路不断地优化数据自服务门户的菜单，充分体现了“少即是多”的设计理念。

（3）预测行为

当用户在使用一个功能的时候，有的时候，数据自服务门户会出来一个小提示，推荐一些与当前功能相关的菜单，比如，访问了这些报表的用户都会查看下面的报表。

这样的行为预测，一方面能够减少用户的操作行为，另外一方面也能够让用户感觉到自己受关注，数据证明，这样的非侵入式推荐，能够大幅提升用户停留的时间。

（4）一切可关联

大数据自服务门户的功能都是相互关联的，通过一个菜单，经过一层层的关联，跳转，能够访问大部分的其他功能，这样的结构看上去很清晰自然，但是背后是设计人员精心的设计。

3.以场景为中心

Netflix的数据自服务门户的体验卓越同时还体现在以场景为中心的设计理念上。不同角色的用户进来后，门户的界面是完全以这个角色的业务场景为中心组织的，如下图6-16所示：

图6-16 Netflix数据自服务门户样例

    这是一个全球支付分析的界面，整个界面左边相关其他功能的连接，右边的核心区非常清晰地将全球支付分析的3个主要业务场景列示出来，让用户一眼就可以直接找到自己想要的数据产品。同时每一个产品的下放，还有关键的4个信息：这个产品最后一次刷新的时间，被多少人浏览过，都被打上了什么标签，以及这个产品的所有人。

    用户可以根据这些关键信息，快速决定是否要打开这个数据产品，非常大的提高了使用效率。

4.融入社交要素

    虽然数据自服务门户是非常专业的平台，但是Netflix的整体设计，让用户感觉不是那么的严肃刻板，甚至融入了一定大的社交要素，这样的设计让用户能够直接发现这些冷冰冰的数据，报表，各种产品的背后是谁做出来的，他是什么岗位，都有什么产出，从而能够直接连接到这个人。

    同时，数据自服务门户提供了论坛，即时通信等工具，能够让用户之间直接交流沟通。这样的体验，能够提高沟通效率，增强平台的黏性。

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