在之前的博客中，我们研究了遵循IBCS这样的可视化标准的商业价值，我们研究了标题、消息、时间和结构等主题的第一组建议。

这次我们将研究前5项，物联网开发，这是关于图表的。

我相信你们中的很多人现在都有一个非常长的图表类型列表记住并开始思考所有那些"漂亮的"图表，例如Sankey图表、和弦图表、斜率图表等等。

但是……这就是IBC所谓的"划一条线"的地方，并将重点放在一小部分图表类型上作为建议。让我们看看推荐的图表类型，以及这些图表类型的场景是什么。

正如您在上面看到的，整个图表选择集减少到只关注图表类型，如列、条形图、线、面积和瀑布图。你可能已经注意到，一个典型的仪表盘和一个典型的项目符号图表，你可能已经经常在仪表盘上看到，不在建议的图表列表中。

你们大多数人都会看到这个图表选择器，甚至可能会跟随它：

来源：\u a\u good.html

我相信你们中的大多数人也曾经从斯蒂芬·利弗那里学到过子弹图(https://www.perceptualedge.com/articles/misc/Bullet\u Graph\u Design\u Spec.pdf)或者在他们的仪表板上使用过某种形式的仪表。

我想在此强调，我们讨论的都是建议，大数据的4，好淘客，让我们记住，所有的意见都是同等价值的。

所以如果你喜欢子弹图，云服务服务器，请继续使用它–但也许我们可以从不同的角度和方法来看待子弹图上的Rolf Hichert和Juergen Faisst，以及如何用条形图和方差来分享相同的信息，请看这里的文章。

IBCS子弹图评估

这里的链接更详细的幻灯片：

https://www.slideshare.net/JrgenFaisst/ibcs-evaluation-of-bullet-graphs

那你为什么要考虑这种方法呢？

这让我们回到我们开始的地方，我们研究了遵循可视化标准的价值。

降低仪表盘的整体复杂性，减少整体视觉元素的数量，将有助于用户更快地消费信息，更快地识别和回忆事物，大数据说，而不是"阅读"数据仪表板。坚持一个标准化的视觉元素列表，甚至坚持一个较小的图表列表，也将有助于减少总体开发时间，因为您将能够更多地利用模板作为开发过程的一部分。你可以指出，通过使用一组更小的视觉元素，你可以生产出更高质量的仪表盘，但我也相信，这是一个观点，一些人会不同意，也许我们可以回到这一点，当我们看看一些具体的例子，以及我们将如何"重新设计"他们遵循IBCS的建议。

附加信息：

SAP分析云和可视化标准-为什么？

SAP Analytics Cloud和IBCS–第1部分

SAP Analytics Cloud和IBCS–第2部分

SAP Analytics Cloud和IBCS–第3部分

openSAP–语义符号