数据从业人员,该如何管理需求?


时间: 2021-07-30 10:56:20 人气: 8 评论: 0

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**前于业务团队,做到「事前感知,事后追踪」。

本文是个人工作中的一些心得,虽是「个人心得」,其实内容却不乏有数据工作中客观存在的事实,你躲不过也绕不开。主要面向于数据相关的从业者,如:数据分析师、数据工程师等。

在我们团队内部,有一个「需求流程」,虽然粗暴、简陋,但却简洁有效。我也将**从流程中的各个节点聊一聊。站在「陈述事实」的角度把需求流程这件事讲清楚,也希望能得到一个共鸣与修正。

下文按照「需求流程」讲解:「新建→规划中→开发中→测试中→上线」和「需求生命周期」。

一、新建中

这个环节是业务需求落实到具体「文档」最初始的阶段,也是数据产品经理最早跟需求有接触的阶段(当然不排除有些口头需求,业务及数据产品同学口头约定描述需求概况及可行性调研的部分),这时候数据产品需要做:

1.1 判断合理性

  1. 从需求的背景描述,以及与业务方的沟通中确定对方想要解决的问题是什么?数据是否可解决?
  2. 是否已有数据?因为有部分需求**因为不同业务方之间没交集而产生需求重复的现象,而且很多。
  3. 是否有数据产品工具可供业务方自行实现?有些数据产品工具就可解决业务问题,但产品却因为「信息不对称」而不为人所知。
  4. 需求边界问题,有些更适合业务团队自行实现的需求,被提到了数据团队,则需要过滤掉。

1.2 检验完整性

  1. 报表类需求:检验「维度x指标」是否完整合理,确认指标计算逻辑、口径是否完善。所谓巧妇难为无米之炊,没有给出指标精确的计算逻辑和所依赖的库、表,是没有办法启动施工的;
  2. 非报表类需求:如工具产品,赋能类等,需要判断业务方是否有足够的使用场景来支撑工具的开发。否则一个产品化的工具需求被开发出来,使用者聊聊无几,实在得不偿失。

1.3 确定优先级

最常见也最符合心理学的一个现象,是每个业务方提过来的需求都火急火燎,都把自己的需求优先级设为最高,这些多数需求只不过是在业务同学提出时恰好「被紧急」了。而实际上却并没有我们想象中的那么紧急,甚至被标记为最高优的需求,在隔日就被遗忘,一周内也不再被提起。这种就属于是「脑热型需求」。而另外却存在一类真实高优的需求,直接涉及到顶层决策。

我们该如何判断?

  • 需求受益方是谁,这是最直接的方法。比如是CEO的需求,那毫无疑问就是最高优,因为将**直接影响「顶层决策」。
  • 需求本身所覆盖的业务,是单业务还是多业务?如果是多业务,则缺少当前这个需求这一环是否**影响的是全局的进度?则需要酌情提高优先级。
  • 需求实现成本如何?需要判断需求实现的难易程度,如果是一个大型需求需要占用很多工时,若被提高优,那么则**直接影响开发人员手中项目的进度。若是简单的,「顺手」就能完成的需求,则亦可酌情提高优先级。

二、规划中

开发同学不理解需求怎么办,如何快速上手?关键字:学**提问。

当需求从「新建」移动到了「规划中」,则是完成了产品层面的把关。但这并不等于产品经理的工作就完成了。因为在规划中的需求,需要产品同学去推动开发人员给出明确的排期。开发人员对需求的排期能力也是考验自身开发能力的重要标杆,对于规划中的需求,开发同学需要知道:

2.1 是什么?

需求背景,要解决的问题是什么。

2.2 在什么时间,做到什么程度?

需求的优先级如何,数据的实时性及准确性有何要求?

2.3 怎么做?

  1. 能预估需求计算**依赖哪些数据库、表,计算逻辑的复杂度如何?
  2. 需要预估存储及计算资源的消耗如何?
  3. 其他。

三、开发中

如何避免蒙头做事?

3.1 评估

  • 是否有现成数据?因为有些现成的数据在产品层面根本不知道或没有能力知道,但开发间**相互知晓(例如:在服务器中,在仓库里,在某个只有开发人员才有权限的系统中)。
  • 数据是否已具备?(不具备则需要推动上游解决)

3.2 开发

依赖的相关指标,有没有其他同学计算过,逻辑是否可复用或可借鉴。

3.3 优化

有没有更巧妙,优雅的解决方案。这方面则需要长期不断的总结积累。你**发现同样的需求,开发人员能力的不同,最终的方案「优雅」程度也**不一样。

四、测试中

如何进行数据测试?

有些公司数据团队里已经配备专业的测试人员,**有严谨的测试用例,有的测试人员也**手写SQL及各种小工具来校验数据准确性。但如果没有配备测试人员,开发及产品同学需要怎么办呢?

4.1 精确

首先,务必要保证自己开发的逻辑与需求无偏差。如果是需求本身模糊,则必须要确认精确的逻辑。数据计算这事儿,只能严谨。

4.2 心中有数

开发好了计算逻辑,在校验数据的时候,需要开发人员自己心中有数。即无论是用户、交易、商品等范畴内的基础数据,也都要有最基础的业务量级感知,这能有助于快速判断一个数据计算结果是否合理(多看报表、邮件)。

4.3 校验

与线上或业务线相关指标做对比(前提是可比)。

五、上线后

5.1 新上线的报表业务方质疑数据不准确,该怎么办?

老铁稳住,别慌!对自己的开发逻辑要求严苛,然后有信心。

思考:为何业务同学**觉得数据不准确?无非就是两个方面:

  1. 用新开发出来的数据与历史同名指标数据作对比(逻辑上可能**不一样,不具有可比性);
  2. 与第三方数据对标(数据源及计算逻辑无法确认是否一致,不具有可比性)。

以上两点思考完了,也就有了解决方案。

5.2 遇到数据异常怎么办?

需求上线一段时间后,某天发现数据产生异常了,该怎么办?

思考两点:

  1. 先从自身看,去快速思考数据流从上到下是否有问题。收集、ETL、计算、展现等,顺藤摸瓜
  2. 让信息对称(多问,多咨询,看看数据是否是因业务活动、渠道原因、不可抗力、竞品等导致)

六、需求生命周期

业务数据需求上线后,是不是就结束了?

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:

(1)告警及任务监控机制建立

(2)倾听业务反馈

  1. 需求上线后,是否对业务方有帮助?追反馈。
  2. 是否有优化空间?何时该下线?做加法的同时,减法如何做。
  3. 能不能做到自动化「任务/报表/邮件」的自动生命周期管理。

如今,整个市场瞬息万变,业务也**跟着市场的步伐在跑,这对任何一个数据团队都是不小的考验。你**发现一个月前还非常重要,还有很多人使用的模块/报表现在却没人理**,那是因为方向标变了,一切都在变。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**前于业务团队,做到「事前感知,事后追踪」

 

本文由 @ 黑夜月 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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