大道至简的数据体系构建方法论

比如，公司要做绩效分析，需要员工的工龄、学历、项目数、项目金额、项目利润率等指标，其中工龄、学历在个人信息表里，项目数、项目金额在项目表里，项目利润率在财务表里，这三张表有个共同字段“员工编号”，通过这个字段把这三张表关联起来，这就是一个数据模型，一个绩效分析主题的数据模型。

4.制作数据报告

基于建好的数据模型，我们就可以开始制作数据报告了。

数据模型提供了基础数据和字段，按照需求将它们以公式进行组合，用合适的图表类型进行展示，将相关指标摆放到同一个报告页面上，配置好页面之间的层次关系和跳转关系。以下是基于永洪科技一站式大数据分析平台制作的Demo。

5.非功能需求实现

经过第4步之后，我们的数据系统已基本成型，剩下的就是实现上述的各个非功能需求了。这样，一个完备、友好、可用的数据运营系统就上线了。

上线并不是工作的终点，业务需求时刻都会变化或新增，需要能够快速迭代调整，数据处理、建模、制作数据报告等操作需要高度工具化，以保证灵活可配置。第三方工具对比自开发的优势也在这点上体现尤为明显。

归根结底，做数据的目的要么是为了提升管理(节流)，要么是业务创新(开源)。一个系统化的数据体系将是数据化运营的核心支柱。

编者按：由于时间关系和水平有限，文中或有不妥之处还请读者多多谅解。欢迎读者通过tylerwang@yonghongtech.com或微信号tyler_wangtong与作者取得联络，一起探讨数据分析方法论和数据体系构建方法论等相关话题。(转载文章请务必注明出处并附带这段作者信息)

（编辑：应用网_丽江站长网）

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