在之前的文章中，我重點為大家介紹了以中臺為核心的產(chǎn)品架構設計，但是只有產(chǎn)品功能在日常的運營過程中還是不夠全面的，我們還需要另外一個輔助的工具。

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為什么需要搭建數(shù)據(jù)分析體系

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在進階的產(chǎn)品經(jīng)理工作中，我們除了去完成產(chǎn)品功能的架構設計之外，更重要的事情便是要去決定產(chǎn)品方向的走勢，在這里我們需要依賴的一個重要工具便是數(shù)據(jù)。

例如，我們需要用日活來反映產(chǎn)品當前的用戶數(shù)，需要用訂單中購買商品的分布情況來分析年初計劃中的核心品類銷量是否健康。

那么如何在一個從0~1的產(chǎn)品背后搭建起一套完整的數(shù)據(jù)分析體系，來支撐日常的產(chǎn)品數(shù)據(jù)需求，這便是進階的產(chǎn)品經(jīng)理工作之一。

也就是說進階產(chǎn)品至少需要具備兩個技能：

l從0~1設計產(chǎn)品架構；

l在搭建起的產(chǎn)品后建立數(shù)據(jù)體系；

要想建立起一套數(shù)據(jù)分析體系，很多人看到這可能就已經(jīng)開始犯怵了，因為在他們的印象中認為數(shù)據(jù)分析體系的建立是一個非常龐大的工作，而設計這樣一套數(shù)據(jù)分析體系更是無從下手。

但是事實上一套數(shù)據(jù)分析體系的完整建設過程確實是一個龐大的工作，但是只是設計的過程的話，其實并沒有大家印象中的這么麻煩。

接下來我便教給大家一個數(shù)據(jù)分析體系的三層設計法，幫助大家快速搞定一個最基礎的數(shù)據(jù)分析體系的設計。

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數(shù)據(jù)分析體系三層設計法

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搞定一個數(shù)據(jù)分析體系，其實只需要三步就可以進行完成。

也就是說任何數(shù)據(jù)分析體系都可以拆解為一個三層的三明治結構，如下圖所示：

（1）收集：數(shù)據(jù)源采集層：負責數(shù)據(jù)采集；

（2）處理：數(shù)據(jù)處理層：負責數(shù)據(jù)的規(guī)整化；

（3）使用：數(shù)據(jù)應用層：負責數(shù)據(jù)二次加工；

我們具體來一個個拆解看一下：

Part1數(shù)據(jù)源采集層

這一層的本質(zhì)目的就是去進行數(shù)據(jù)源的一個收集，我們需要將公司內(nèi)部各個節(jié)點產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都進行一個收集和集中，我們要做的工作主要是兩個：

（1）分析并定義公司內(nèi)部各個業(yè)務線所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有哪些？

eg：商品銷量數(shù)據(jù)，商品上下架數(shù)據(jù)，訂單數(shù)據(jù)，用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)。

（2）定義各個數(shù)據(jù)源的存儲方式以及集中存儲位置。

eg：建立數(shù)倉以及對應的數(shù)據(jù)表來存儲對應的數(shù)據(jù)。

完成這一步，我們就是對整個數(shù)據(jù)體系最基礎的原料來源完成了一個運輸管道的建設，如下圖所示。

Part2數(shù)據(jù)處理層

在收集齊了全公司的數(shù)據(jù)之后，我們要做的下一步也就是將以往分散在各個數(shù)據(jù)處理單元中都需要進行的數(shù)據(jù)標準化操作在這里需進行統(tǒng)一實現(xiàn)。

常見的操作分為如下三類：

（1）數(shù)據(jù)清洗：根據(jù)一定的數(shù)據(jù)規(guī)則，將數(shù)據(jù)中的異常值如負數(shù)、零等這些數(shù)據(jù)進行刪除，從而使數(shù)據(jù)變得合理化。

（2）全局數(shù)據(jù)口徑對齊：在很多時候我們經(jīng)常會遇到一個情況，就是不同業(yè)務線以及不同模塊之間對于同一指標定義的計算公式不同，但是數(shù)據(jù)指標卻相同，例如毛利指標的定義等，那么此時我們就需要將原來不同定義的公式計算出的數(shù)據(jù)結果，以一套標準的公式進行重新計算，得出一個唯一的結果。

（3）數(shù)據(jù)合并：在數(shù)據(jù)處理中，很多時候我們處理的數(shù)據(jù)是冗余的，所以我們需要對這些冗余數(shù)據(jù)進行一次合并，從而簡化數(shù)據(jù)體量。

經(jīng)過這樣一套統(tǒng)一的標準化操作我們就得到了全公司數(shù)據(jù)的一個唯一結果，也為我們上層應用去取用數(shù)據(jù)打好基礎，不會出現(xiàn)上層數(shù)據(jù)應用計算出的結果偏差巨大的現(xiàn)象。

這里我們的建設結果如下圖所示：

Part3數(shù)據(jù)應用層

在前兩步完成了基礎數(shù)據(jù)的統(tǒng)一收集，我們相當于擁有了一個可以獲取全公司數(shù)據(jù)的一個數(shù)據(jù)全集，之后也完成了數(shù)據(jù)的基本處理，相當于此時我們所擁有的數(shù)據(jù)便是公司內(nèi)部最全且最準確的數(shù)據(jù)。

此時我們就可以根據(jù)各個業(yè)務線的需求去打造對應的數(shù)據(jù)應用。

例如最常見的數(shù)據(jù)應用便是數(shù)據(jù)報表，我們將業(yè)務方想要看到的數(shù)據(jù)以一定的組織形式展示在一張報表中，例如訂單報表。用戶報表等等。

此外，還有一些基于數(shù)據(jù)的輔助決策類應用，例如，采購預測根據(jù)近期7天或近14天商品銷售的情況來分析出：

（1）哪些商品屬于暢銷類商品？

（2）商品的平均日銷量是多少？

（3）在下一周期中將要需要多少量？

（4）根據(jù)現(xiàn)有庫存減去預測量得到預測采購數(shù)量。

這里我們的建設結果如下圖所示：

可以看到經(jīng)過這三步的設計，我們就得到了一個簡單且又全面的數(shù)據(jù)分析體系框架，如下圖所示。

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最后

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在這個框架的基礎上，我們可以根據(jù)實際業(yè)務發(fā)展不斷去擴充。例如新的數(shù)據(jù)源加入到數(shù)據(jù)源采集層以及新的統(tǒng)一的全局數(shù)據(jù)處理方法，以及基于前兩者演化的新的數(shù)據(jù)應用。

可以說這個數(shù)據(jù)分析體系框架幫助我們?nèi)?~1搭建了一個可以參考，可以不斷擴展的數(shù)據(jù)分析體系容器，后續(xù)只需要不斷往里頭填充具體場景的解決應用即可，這便是我們的設計思路。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的三步拆解一个数据分析体系的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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