作為公司層面的重要資產，數據資產發(fā)揮著重要的作用。本文從用戶需求角度出發(fā)，分析如何更好滿足用戶對數據分析產品設計的期望。

數據作為公司層面的重要資產，更是用戶的關鍵核心資產。如果想要數據資產真正發(fā)揮作用，要從用戶需求角度出發(fā)，更好滿足用戶對數據分析產品設計的期望。

一、現狀分析

日常工作中，總結用戶可以利用數據資產的途徑共3條：

1. 前端功能頁面自帶數據查詢報表；
2. 向運維部門發(fā)起數據提取申請；
3. 數據產品研發(fā)部門開發(fā)的智慧駕駛艙類分析圖表。

• 第1種途徑面臨的問題是每個頁面都只能查詢特定狹窄范圍內的數據信息，用戶需要進一步分析的，需要將查詢結果分別下載后再次處理。
• 第2種途徑面臨的問題是由于公司相關各方對數據安全愈發(fā)重視，數據提取需要較長審批流，需求滿足周期較長，并且提取的數據結果行條目可能會超過一般數據分析軟件（例如Excel）可支撐范圍，造成用戶無法正常分析數據。
• 第3種途徑面臨的問題是從用戶梳理數據指標需求到數據產品及研發(fā)開發(fā)固化的數據圖表，需要較長的溝通、研發(fā)周期，并且如果數據圖表展現效果與用戶預期存在較大偏差的，又會重復用戶數據數據指標需求到數據圖表開發(fā)固化流程。

是否有更好的方式來滿足用戶？通過如上3種途徑的對比分析可知，新的更好方法應至少滿足：高效（快）、便捷（靈活）、數據安全等3個條件。工作中通過對存在數據分析需求的用戶調研可知，100%用戶具備使用Excel分析工具的能力，78%用戶只會使用Excel工具來分析數據，22%用戶具備使用專業(yè)數據分析軟件（例如帆軟BI、Tableau）的能力。

資源總是有限的，但用戶需求卻是無窮盡的。有限資源支撐無窮需求，就需要找規(guī)律、找共性，有抓、有放，方能達到多方的平衡。

從用戶需求出發(fā)，將不同用戶的數據需求分門別類，有些需求是存在共性的，各用戶或大部分用戶都會用到。有些需求卻由于各用戶業(yè)務使用場景存在較大差異，與其他用戶需求間不存在共性。綜上，可以將用戶數據分析需求歸為兩大類，分別為：

1. 共性通用數據分析需求；
2. 個性差異數據分析需求。從滿足用戶對數據分析高效（快）、便捷（靈活）期望出發(fā)，共性通用數據分析需求應提供智慧駕駛艙類圖表產品功能，數據產品和研發(fā)提前介入梳理共性數據需求，歸類數據指標及計算邏輯，并開發(fā)用戶可直接使用的圖表數據指標結果。個性化差異數據分析需求應為用戶提供自主數據分析的產品功能，支持用戶對權限范圍內數據可直接使用，并用于數據分析、展現并分享。（見圖1）

圖1 數據需求分門別類

業(yè)務數據流轉全流程中如何保證數據安全呢？

當前模式下數據應用全生命周期中存在極高的安全風險，數據可以大顆粒度劃分為敏感數據、非敏感數據。敏感數據是指泄漏后可能會給社會或個人帶來嚴重危害的數據，包括個人隱私數據，如姓名、身份證號碼、住址、電話、銀行賬號、郵箱、密碼、醫(yī)療信息、教育背景等；也包括企業(yè)或社會機構不適合公布的數據，如企業(yè)的經營情況，企業(yè)的網絡結構、IP地址列表等（引用自百度百科）。

數據應用特別是包含敏感數據的應用全生命周期缺乏必要顆粒度的數據跟蹤、監(jiān)控，源數據被隨意下載、源數據可任意傳輸、數據結果自由分享等，數據規(guī)范使用無法保證。

實際業(yè)務中如何定義敏感數據是從字段維度來處理的，敏感數據可以分為基礎敏感數據和復合敏感數據，基礎敏感數據在經過業(yè)務邏輯加工后生成的復合數據也是敏感數據。數據安全是保障數據資產至關重要的組成部分，如果能夠在數據應用全生命周期中對敏感數據字段有明確打標，并能夠對敏感數據流轉全流程進行嚴格記錄，那么如果敏感數據存在被風險使用的情況，則可以通過標簽和流轉記錄來及時預警、加簽相應審批等，從而保證數據應用全生命周期的安全。

通過調研發(fā)現市場上數據血緣關系技術可以滿足數據安全要求，數據血緣關系是指數據在產生、處理、流轉到消亡過程中，數據之間形成的一種類似于人類社會血緣關系的關系（引用自百度百科）。

（見圖2）

圖2? 數據血緣的應用

二、產品構思

產品功能存在的價值是解決用戶痛點。結合如上更好滿足用戶數據分析需求的產品功能要求分析，除了將數據血緣技術作為全流程基礎應用能力外，新構建的產品能力還應滿足高效（快）、便捷（靈活）數據分析期望。產品核心包括兩套能力（大部分可共用），一套能力由數據產研支持使用并實現共性通用數據分析需求的開發(fā)實現；一套能力支持用戶可自主服務使用業(yè)務數據。

可支持用戶自主服務的產品功能模塊主要由研發(fā)層和用戶層兩部分組成（見圖3）。

圖3 數據分析產品功能設計

本產品功能設計目標為：專業(yè)的人做專業(yè)的事情，技術難題留給技術人員解決，用戶只需聚焦數據的自主靈活使用，考慮如何更好助力業(yè)務發(fā)展。從技術維度分析，抽取共性，搭建類數據中臺能力，并引入數據血緣技術，實現數據流轉全流程記錄。分析數據指標流轉全流程，防范安全風險的發(fā)生。

站在用戶使用數據的角度，產品功能設計需要滿足業(yè)務數據可識別、可抽取、可分析、可傳遞等要求，不同要求所需要具備的產品能力不同。

• 可識別—此要求在研發(fā)層處理，由數據產研支持實現。數據產研從數據源處將數據庫、數據表、數據字段等維度數據經過ETL處理后按照業(yè)務場景生成各種業(yè)務寬表。但此時數據寬表對用戶還是不夠友好，比如數據字段命名非中文，數據產研通過數據標準化模塊實現數據寬表數據的可被用戶識別，然后從數據安全保障角度，支持多維度數據權限管控，并通過規(guī)則定義模塊明確定義敏感字段，以及設置特定情況下數據審批流程，例如新增數據字段使用權限申請，敏感數據下載審批等。
• 可抽取—此要求在用戶層實現。以篩選條件可視配置的形式支持用戶多維度數據關聯(lián)，從數據權限范圍內獲取用于當次數據分析的源數據。
• 可分析—此要求在用戶層實現。從用戶日常數據分析使用習慣角度出發(fā)，對標Excel數據分析能力邏輯構建多維度數據分析產品功能，并支持數據多類可視化呈現。圖表呈現時用戶可以選取各種模板并建立數據與圖表的關聯(lián)關系，從而實現數據的周期性更新呈現，除此之外，PC端模板與移動端模板間建立映射關系，用戶只需搭建任一端圖表，即可實現多端數據圖表的呈現，有效提高數據應用效率。
• 可傳遞—此要求在用戶層實現。支持用戶通過多種方式和途徑與相關方交互數據分析結果。周期性計算的數據結果以報表/圖表形式同步到相關方，支持相關方在PC端和移動端方便查看。同時下載的各種格式數據結果應用水印技術，在數據下載以后階段繼續(xù)保障數據的安全。

三、收益淺析

如上產品能力構建之后，用戶數據分析需求的滿足模式會發(fā)生很大變化。（見圖4）

圖4? 用戶數據分析需求滿足流程前后對比

并且由于數據分析需求滿足模式的變化會產生很多收益，概要分析如下：

• 減少前端功能頁面自帶數據查詢報表開發(fā)工作量，降低用戶數據分析需多處查找的難處；
• 減少數據分析需求流程流轉節(jié)點數量，提高用戶數據分析需求響應效率；
• 支持用戶自主業(yè)務數據應用，提高用戶數據分析的效率和靈活性，間接提高用戶滿意度；
• 引入數據血緣技術和水印技術，提高數據分析全生命周期中業(yè)務數據安全性；
• 支持多途徑交互數據分析結果，提升業(yè)務數據分析應用場景和結果數據的查看便捷性。