如果你常常對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性而煩惱，大部分時間都用于處理數(shù)據(jù)而不是對業(yè)務(wù)進(jìn)行思考分析的話，那么你需要好好對數(shù)據(jù)進(jìn)行治理了。

一、為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)治理

不知道你是否有這樣的感受，看到數(shù)據(jù)后，一臉懵逼，不知道各個表和字段代表什么意思，再看看別的同事寫的SQL，一條SQL語句有幾百行，各種表關(guān)聯(lián)，然后問了其中一個同事，他說“別提了，數(shù)據(jù)都不準(zhǔn)，我快被數(shù)據(jù)折磨死了！”，此時你是不是“想死”！欲哭無淚……

究其背后的原因，是因為負(fù)責(zé)的人只是問題使然，哪有問題哪里去補(bǔ)，沒有整體的統(tǒng)籌規(guī)劃，一步錯，步步錯，數(shù)據(jù)最后是越來越重，查詢越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性還沒有人敢打保票，同時修復(fù)的難度也大大增加。

二、如何進(jìn)行數(shù)據(jù)治理

如果要想將數(shù)據(jù)治理好的話，需要遵循以下六大原則、合理制定數(shù)據(jù)中間表模型以及埋點(diǎn)采集到應(yīng)用全流程的把控。

1. 六大原則

原則1：關(guān)鍵概念多方共識

關(guān)鍵概念若涉及多方，比如成交客戶的定義，要確保公司內(nèi)部和客戶相關(guān)的所有業(yè)務(wù)人員理解一致。

你或許會說，成交客戶還不好理解么，就是購買了我公司產(chǎn)品且簽署合同的用戶就是一個成交客戶，但是實際情況遠(yuǎn)非如此，筆者當(dāng)時處理該塊的業(yè)務(wù)時，問不同的業(yè)務(wù)人員得到的結(jié)果都不一樣，這樣就造成了數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計的歧義甚至數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確。

1. 當(dāng)一個合同主體變換名稱（含工商注冊名稱變更、更換簽約公司等），那么這個客戶算一個成交客戶嗎？
2. 同一個 集團(tuán)/公司 下，不同的 子公司/業(yè)務(wù)線/部門 用同一個名字簽署多個不同合同，屬于單個成交客戶還是多個成交客戶？
3. 當(dāng)合同還在「待確認(rèn)」或未拿到合同編號時，如果客戶運(yùn)營人員已經(jīng)開始服務(wù)客戶，那么這個客戶算一個成交客戶嗎？……

原則2：某個類型的值經(jīng)常發(fā)生變動，則需要冗余一個通用字段冗余值

筆者是深受其害，以前每個月底都需要找開發(fā)、業(yè)務(wù)人員對一遍數(shù)據(jù)，舉個例子：

查詢原始指標(biāo)：soure_type為A，B的任務(wù)產(chǎn)出的金幣數(shù)額為消費(fèi)指標(biāo)，SQL已針對該指標(biāo)做了類型篩選。某一天業(yè)務(wù)運(yùn)營人 員上線新的任務(wù)，C類型的任務(wù)會貢獻(xiàn)金幣流水，但是開發(fā)未告知數(shù)據(jù)人員，導(dǎo)致原來的關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)值出現(xiàn)差錯。

處理過數(shù)據(jù)的同學(xué)都知道，某個指標(biāo)的實現(xiàn)可能和其它幾個關(guān)鍵指標(biāo)相關(guān)，那么該指標(biāo)的異常排查就需要逐個檢查是哪個相關(guān)指標(biāo)出問題了，查找到原因可能2，3天的時間就沒了，但如果事先開發(fā)人員冗余了一個通用字段代表該類消費(fèi)指標(biāo)，那么后續(xù)不管業(yè)務(wù)人員上線多少個消費(fèi)類型的任務(wù)，都不會對原來的指標(biāo)產(chǎn)生影響。

原則3：每個實體都有唯一、不變的ID，最好沒有實際意義

一是為了實體的唯一性，二是為了表關(guān)聯(lián)或更新時不受業(yè)務(wù)的影響。

原則4：涉及協(xié)作的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)問題要從修改源頭做起，保證下一次拿到正確的數(shù)據(jù)

協(xié)作的數(shù)據(jù)可以說是一個串聯(lián)的過程，源頭的數(shù)據(jù)會逐層影響下層的數(shù)據(jù)，不要為了一時方便，只修改目前發(fā)現(xiàn)問題的地方，要從修改源頭做起，方便他人即方便自己。

原則5：編寫操作清單，操作前請三思

數(shù)據(jù)間存在關(guān)聯(lián)，把數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系陳列清楚、注意事項標(biāo)注清楚，操作前一一核對，小數(shù)據(jù)量驗證無錯后，大數(shù)據(jù)量執(zhí)行。

原則6：系統(tǒng)工程的方法管理數(shù)據(jù)，盡可能使用系統(tǒng)，監(jiān)控數(shù)據(jù)錯誤并及時修復(fù)。

將使用數(shù)據(jù)的相關(guān)方都畫在一張系統(tǒng)循環(huán)圖中，觀察數(shù)據(jù)錯誤產(chǎn)生于系統(tǒng)哪個環(huán)節(jié)，如何影響后續(xù)各個環(huán)節(jié)，避免惡性循環(huán)的產(chǎn)生。

2. 合理制定數(shù)據(jù)中間表模型

一款產(chǎn)品的存在是為了解決某類用戶群體的需求痛點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行盈利；數(shù)據(jù)分析的存在也是為了輔助挖掘和發(fā)現(xiàn)潛在用戶需求并進(jìn)行優(yōu)化和運(yùn)營。

而數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)查取的效率依賴于底層的數(shù)據(jù)采集和中間層的數(shù)據(jù)中間表的構(gòu)建。

關(guān)于底層的數(shù)據(jù)采集方法詳見：產(chǎn)品經(jīng)理給開發(fā)提埋點(diǎn)需求的正確姿勢

用戶的需求隱藏在用戶行為中，從聚合用戶行為的角度構(gòu)建數(shù)據(jù)中間表方便數(shù)據(jù)查詢和分析。

用戶行為分析模型

以用戶觀看短視頻這個用戶行為來說

• WHO：即觀看視頻的人是誰，可以唯一標(biāo)識用戶身份，如設(shè)備ID，注冊后的用戶ID。如果和第三方合作的話，可以對一個用戶生成一個唯一標(biāo)識ID，用戶串聯(lián)設(shè)備ID和注冊后的用戶ID。
• WHEN：觀看視頻發(fā)生的實際時間，一般會記錄客戶端時間和服務(wù)端時間。
• WHAT：即用戶觀看視頻這個行為。
• HOW：記錄用戶觀看視頻的方式，如所在頻道、觀看時長、視頻類型等等
• WHERE：記錄用戶在哪個省份、城市、IP下觀看視頻的，同時還會記錄網(wǎng)絡(luò)類型、應(yīng)用版本、操作系統(tǒng)等其它環(huán)境信息。

構(gòu)建包含完整用戶行為的數(shù)據(jù)中間表

構(gòu)建好的業(yè)務(wù)指標(biāo)體系的高效計算和快速有條理展現(xiàn)依賴于數(shù)據(jù)倉庫中間表的建設(shè)，若中間表設(shè)計不合理，就會導(dǎo)致滿足基本業(yè)務(wù)分析需求時一步不能計算出來且邏輯關(guān)聯(lián)多導(dǎo)致實時計算等待時間過長，這樣就增加了數(shù)據(jù)分析的等待成本以及業(yè)務(wù)人員查詢的成本。

所以一張數(shù)據(jù)中間表應(yīng)該包含用戶完整的行為信息和動態(tài)屬性信息，而要描述用戶的完整行為就需要按照用戶行為模型記錄上述信息，但實際情況是，我們所記錄的表數(shù)據(jù)是分割的。

比如，觀看視頻這個表一般只會記錄和視頻相關(guān)的信息，用戶的How、WHERE信息會分部在其它表中，這樣就增加了表關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度，邏輯復(fù)雜不利于分析，所以我們需要構(gòu)建一個用戶行為中間表，里面包含了上述5個方面的詳細(xì)信息。

同時通過事件名稱冗余某一類的埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)，如可將金融相關(guān)的埋點(diǎn)，作為值傳給事件名稱，這樣查和金融相關(guān)的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)時只查這一張中間表即可。

除了用戶行為類的中間表外，還有一張存儲用戶基本信息的，因為除了和用戶行為相關(guān)的動態(tài)信息外，還有專屬于該用戶的靜態(tài)信息，如年齡、性別、注冊時間、注冊地等。

3. 埋點(diǎn)采集到應(yīng)用全流程框架

數(shù)據(jù)中間表的數(shù)據(jù)底層來源于基礎(chǔ)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，而埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的采集往往會涉及產(chǎn)品方、數(shù)據(jù)方、業(yè)務(wù)方、技術(shù)方，四方配合不好的話，就會影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，到需要用數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集錯誤，只能等待下次發(fā)版修改，效率低下，延誤時機(jī)。

故需要梳理一套埋點(diǎn)流程規(guī)范，以提高整個配合過程的效率、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、業(yè)務(wù)支持的及時性。

若有數(shù)據(jù)產(chǎn)品角色，第二部分主要由數(shù)據(jù)產(chǎn)品負(fù)責(zé)，數(shù)據(jù)分析師要密切配合數(shù)據(jù)產(chǎn)品，因為最終需要分析數(shù)據(jù)的是數(shù)據(jù)分析師。

三、數(shù)據(jù)治理后的數(shù)據(jù)狀態(tài)是怎樣的？

我想，數(shù)據(jù)治理好后，起碼可以省50%的數(shù)據(jù)修改反復(fù)的時間，將更多的精力用在業(yè)務(wù)分析上，同時數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的，可以正確引導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。

另外降低了SQL復(fù)雜度，產(chǎn)品運(yùn)營等業(yè)務(wù)人員可以通過簡單的SQL查詢所要看到的指標(biāo)。常用指標(biāo)有：次數(shù)、人數(shù)、人均次數(shù)、總金額等數(shù)值指標(biāo)，再結(jié)合數(shù)據(jù)中間表中構(gòu)建的各種維度，就能實現(xiàn)多維交叉分析。

最后舉個SQL實現(xiàn)例子：

select ymd,cc,count(*) ,count(distinct uid) from table_name where ymd between ‘20190701’ and ‘20190712’ and event_type=’clicktask’ group by ymd,cc order by ymd desc;

作者：北極星，神策數(shù)據(jù)分析師，知乎專欄：數(shù)據(jù)分析方法與實踐，致力于通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)產(chǎn)品優(yōu)化和精細(xì)化運(yùn)營。

本文由?@北極星 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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