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业务协作
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业务协作
共 4 篇文章
数据治理
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观点
数据治理最怕的不是没人做,是做完没人用
很多公司做数据治理时会建指标字典、数据标准、血缘文档和质量规则,但业务仍然在群里问口径、导 Excel、临时找人解释。数据治理失败不一定是没人做,而是做完没有进入真实工作流。本文从一次治理项目复盘讲起,拆解治理没人用的 4 个原因和 3 个更小的落地入口。
数据分析
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方法
业务改了 3 次口径,真正该问的不是 SQL
数据同学最怕业务反复改口径:今天按下单,明天按支付,后天又要排除退款。很多人第一反应是改 SQL,但真正该问的是业务到底要用这个指标做什么。本文从一次复购指标争议讲起,拆解口径反复背后的 4 个问题,以及一张指标变更卡应该记录什么。
数据分析
·
方法
一个指标改了 3 次后,我才明白业务要的不是 SQL
业务一句“帮我看下复购”,数据分析师连续改了 3 次口径:按首购用户算、按下单用户算、按支付用户算,最后才发现问题不在 SQL,而在需求没有被翻译成判断任务。本文用对象、动作、时间窗口和决策用途 4 个问题拆解模糊数据需求,帮你在写 SQL 前少返工、少改口径。
PRO
数据治理
·
方法
别把数据治理做成填表:从一次指标口径争议开始
数据治理不是让全公司补字段表,而是从真实业务争议里建立可维护机制。本文用一次转化率和销售额口径冲突,拆解数据分析师、数据开发和业务负责人如何沉淀指标定义、责任分工、变更记录、下游影响和通知流程,把治理做成业务会继续使用、后续能持续维护的方法。
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