数据协作：数据需求管理的重要性

数据协作 数据需求管理的重要性 优秀的数据应用来源于点滴积累 杨扬 帆软数知鸟负责人 为什么想起来做数据需求管理 报表里面的数据有问题，是什么情况? 我们对系统上线后的持续迭代，好像没怎么关注？ 指标冗余 报表里面指标怎么算的，需要去查找沟通，经常 重复开发 需求遗漏 数据需求大部分通过群聊、口头方式，记不住 需求返工 业务需求沟通不清楚，经常是先做再改，不断沟 通返工 量化困难 对上汇报团队工作，对下绩效考核，很多糊涂账 低代码加快了开发效率，却又没加快开发效率 指标资产需要沉淀下来了 持续增加页面的可读性和追溯 持续迭代单张页面的价值，而不是做更多的报表或BI页面 需求反馈需要有一定规范 Excel/在线文档OA/自己开发外部需求管理系统 坚持不下去了，太麻烦 需求方——高度自定义 提交途径需求类型 提交途径 提交途径——外链 提交途径——IM工具 需求类型——灵活定义 不同需求的字段、流程都可能有所区别 该简单的简单，该复杂的要复杂 需求类型——灵活定义 需求理一理再做 工具不是很简单吗，先做了再说 价值不清，不断返工，交接麻烦 需求梳理前 需求梳理 需求开发返工多需求上线周期长需求交接麻烦 历史需求背景遗忘 需求梳理后 返工减少30% 上线验证周期从1周缩短到1天需求交接资料完善，人员上手快 工作需要量化了 我这个需求很简单，你帮我做下吧 零散需求来了就做，多了之后，大量时间就被浪费了 平时量化带来的价值 减少周会汇报 绩效有据可依 高效分配需求 合理向上管理 •内置多维度统计看板，实时掌控团队需求处理情况， 价值总结 减少无效沟通 提高开发效率 提高运维效率 减少管理成本 增加系统价值 需求进度透明 需求逻辑清楚 指标计算透明 高效分配需求 规范指标口径 有效报表梳理 需求历史追溯 报表背景脑图 指标逻辑追溯 减少汇报材料 工作直观量化 向上管理客观 报表持续运营 业务问题清晰 聚焦数据价值 决策层 思而不做 业务层 看而不思 需求管理 IT层 做而不看 需求管理很累很难，需要长期主义 涓滴之水终可磨损大石，不是由于它的力量强大，而是由于昼夜不舍的滴坠。 ——贝多芬 扫码获取相关产品资料 |