Изначально древовидное представление звучит круто, но уверены ли вы, что одна классификация сократит данные до управляемых наборов? Если 80% ваших данных классифицируются как «государственные ведомства», это не очень помогает.
Проблема в том, что вам нужны критерии, позволяющие пользователям быстро разбивать большой список на более мелкие наборы, которые легче использовать. Кроме того, должно быть достаточно гибкости, чтобы реагировать на изменения данных.
Я бы предложил использовать шаблон тегов, такой как iTunes. В моей библиотеке «рок» описывает 80% моей коллекции - но все еще является полезной категоризацией для чего-то вроде случайного перемешивания. У меня также есть возможность складывать теги, чтобы я мог использовать genre = "rock", десятилетие = "1990" и быстро сортировать свои данные в зависимости от того, что интересует.
В пользовательском интерфейсе я бы порекомендовал раздел, который позволяет пользователю применять «фильтры», которые являются не чем иным, как выбором определенных значений для тегов. Разбейте список на страницы и дайте им возможность увидеть список возможных совпадений.
Scenerio:
- Перейдите к экрану XYZ и увидите, что есть 10 000 компаний на выбор
- Нажмите «Классификация» и выберите «Правительственный департамент», и список обновится, чтобы указать, что сейчас их 1000.
- Нажмите «регион» и выберите «Юг», и мой список упадет до 200.
- Сортировать список по имени, а затем выбрать (или прокрутить, что угодно)