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标题: 数据从业人员如何管理需求? [打印本页]

作者: lsekfe    时间: 2023-6-6 11:07
标题: 数据从业人员如何管理需求?
需求的生命周期管理是一项难度不小,但实实在在值得去做的事情。数据团队也应该紧跟甚至需要超前于业务团队,做到「预见性规划,反思性总结」。对于数据从业人员,应该如何管理需求?这篇文章从FineReport/FineBI+数知鸟出发,或许能给到一些思考。
  1 需求流入
  在需求新建阶段,数据团队需要与业务团队充分沟通,了解业务需求,理解业务目标和KPI指标。同时,还需要对数据的可用性、数据来源、数据质量等进行评估,为后续的需求管理提供基础数据支撑。这时候需要确认以下要点:
  ·目标和指标是否明确
  · 数据的可靠性和完整性
  · 报表的实用性和可行性
  · 需求的重要性和紧急性
  · 报表的可持续性和可维护性

  在确认要点后,将相关字段落实到需求收集表单中,方便收到需求后,能快速补充上相关要点。

  2 需求开发
  在需求开发过程中,需要做好流程管理,数知鸟中的工作流能够帮助实现需求的流程管理,确保报表能够按时交付、明确责任,帮助开发团队在整个开发过程中保持高效率和协作。

  在流程中,还需要注意以下步骤要点:
  a. 在报表开发中阶段,数据团队需要按照规划方案进行数据开发,实现数据的采集、清洗、存储、分析等功能。同时,需要进行代码审查、单元测试等质量保证工作,以确保数据开发的质量和稳定性。
  b. 在报表测试中阶段,数据团队需要进行系统测试性能测试等测试工作,发现并修复数据问题。同时,还需要对数据的质量进行评估和监控,确保数据的质量和稳定性符合预期。
  c. 在报表验收阶段,业务人员在验收报表时需要注意数据准确性、逻辑关系、样式美观、功能完整和性能优化等方面,以确保最终报表满足业务需求,具有高质量和准确性。
  3 上线后
  新上线的报表业务方质疑数据不准确/数据真的异常,该怎么办?
  01 | 如何监控数据异常问题
  ·搭建便捷的需求反馈路径
  便捷的需求反馈路径可以帮助数据团队快速收到用户反馈,定位问题的根源,从而缩短问题的解决时间。
  帆软决策系统集成数知鸟后,能够在报表界面上直接反馈需求,并通过流程设置,需求可以自动流至报表制作人处,快速响应需求。

  · 数据异常提醒
  帆软决策系统+数知鸟,能够实现当帆软决策系统的「模板/报表」出现某个数据异常情况时,能够生成数知鸟需求,并提醒对应处理人查看该异常数据,进一步分析问题。

  02 | 如何排查
  数据人员需要及时采取措施,确认数据准确性并与业务方进行沟通,以便更好地解决问题。
  排查的思路可以从验证数据源、检查数据处理过程、重新生成报表、与业务方进行沟通、改进数据质量管理五个角度进行。

  4 需求生命周期
  业务数据需求上线后,是不是就结束了?不是的,每个数据人,都应该有这样的基本操守:「需求上线是开始不是结束」,至少还需要注意两方面事情:
  · 监控需求的稳定性:
  需求上线后,需要进行长期的监控和维护,确保需求的稳定性和可靠性。如果发现问题,需要及时进行排查和修复,以便确保数据的准确性和可用性。
  · 持续优化报表:
  报表上线后,需要不断地进行优化和改进,快速响应业务的变化和发展趋势,及时进行调整和优化,以便更好地满足业务需求。业务有优化和迭代的报表建议时,可以在报表界面上直接反馈,快速响应的同时,后续能够通过报表关联的需求,追踪报表变更。

  现今市场环境瞬息万变,业务随着市场变化而变化,这对任何一个数据团队都是巨大的挑战。常常一个月前非常重要、有很多人使用的模块/报表,一个月后就没人关注了,因为一切都在变化。需求的生命周期管理是一项不小的挑战,但确实值得去做。数据团队需要紧跟甚至超越业务团队,做到「预见性规划,反思性总结」。






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