作为管理者，最大的焦虑是不能及时透明掌握公司运营情况。对于数据分析师和业务人员来说，一项日常工作是根据业务需求进行数据看板设计与制作。该如何构建指标体系，梳理出可行的数据看板？如何进行数据看板设计？九数云认为，大致可以分成3个阶段：发现问题、需求梳理、数据看板制作。

（九数云-门店业绩分析数据看板）

一、数据看板设计前提：发现问题

做数据分析，我们很容易陷入一个圈，即为了分析而分析，看到一个问题，会想可以用xx模型、xx技巧、xx模板来分析了。使用了一圈的技能+复杂的过程+密密麻麻的公式等，感动了自己，迷茫了需求方，在实际业务中其实并没有办法使用。

因此，我们必须站在业务角度想问题，从实际业务需求想问题，哪怕只是做了一些很基础的分析和计算，也可能会给业务带来很大的便利。

二、需求确认与梳理

1、确认需求背景

需求产生的原因：为什么会有这样的需求？

需求要达到的目标：此需求期望在什么时间通过什么样的方式达到什么样的目标？

2、确认指标口径

需要确认清楚这个需求涉及什么指标，哪些是核心指标哪些不是核心指标。每个指标的口径是什么，最近有没有更改口径。

比如客单价，即使大家都知道客单价=GMV/用户数，但是不能想当然以为需求方肯定知道，需求方也以为你肯定也知道，双方未核对口径直接开工干活。这样会存在两波客单价口径不一致的风险。分子什么维度、分母什么维度，都需要对清楚。

3、确认数据维度

数据维度可以理解为研究数据的角度，比如地区、城市、用户名等。

• 需要什么维度的数据？
• 此维度按照什么方式聚合？
• 去重还是非去重？
• 直接聚合还是累积聚合？
• ……

4、确认底层逻辑

需求怎么做？数据从哪里获取？

比如，需要看某个商品的七日复购率，数据库表中有七日复购率指标么？若有指标口径是否和需求方的口径一致？若无，需要从哪些数据库表进行关联得到所需数据？自己关联计算的逻辑需要数仓落表还是直接应用？

5、确认数据安全

1）数据权限架构设计

即使是同一个公司的人，各自的数据权限也并不一样，一般不允许非必要性情况下获取本职工作以外的数据。比如，两个部门做着类似的产品，有着类似的用户群体，也背负着各自绩效，数据不能相通。

2）明细数据是否涉及数据安全

三、数据看板设计和制作

数据看板设计方面，可以从核心指标、维度拓展、页面布局3方面来进行设计。我们可以采用九数云BI工具来进行数据看板的设计与制作。

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