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“以用户为中心”
传统的数据平台往往是技术驱动的，设计重心在“如何管理好数据”。而现代的数据平台体验设计则必须转向用户驱动，关注点在于：
用户是谁？ 识别不同角色的用户（如数据工程师、数据分析师、业务运营、管理者），他们的目标、技能水平和痛点是完全不同的。
用户要做什么？ 不仅仅是“查数据”，而是“发现问题”、“验证假设”、“预测趋势”、“做出决策”。
用户在什么场景下工作？ 是日常报表、临时探查、还是会议中的即时数据支持？
案例展示
-分层体验设计模型-
感知层 第一印象与可访问性
视觉设计 保持清晰、专业、一致的设计语言。合理运用色彩、排版和留白，区分不同类型的信息。
性能体验 查询和加载速度是体验的基石。设计需要包含加载状态、骨架屏、分页等，管理用户对等待时间的预期。
框架层 清晰的信息架构与导航
模块划分 清晰地规划出“数据目录”、“数据开发”、“数据分析”、“运维监控”等核心模块。
全局导航 提供固定且易于理解的导航菜单，让用户始终知道自己身在何处，能去往何方。
业务层 核心工作流的赋能
数据发现流程 搜索- 预览-查看元数据/血缘- 收藏/订阅。
数据分析流程 选择数据-低代码加工-选择图表类型- 生成看板- 保存/分享。
任务监控流程 任务列表-状态可视化（成功/失败）-日志查看 -告警处理。
价值层 从功能到洞察与决策
智能推荐 基于用户角色和行为，推荐相关数据、分析模板或洞察结论。例如：“根据您的浏览历史，您可能对‘用户流失率’指标感兴趣。”
自然语言交互 允许用户用普通语言提问（如“上个月华东区的销售额是多少？”），平台自动生成答案和图表。
主动洞察 平台自动检测数据异常、趋势变化，并主动推送给相关用户，变“人找数”为“数找人”。
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