数据报表系统

1. 同一业务KPI，可能存在非常多元的提取逻辑

　　- 数据源不同，存在数据收集层面的差异；

　　- 业务定义多样，不统一；  两份报告中的同一KPI有不同的意思

　　- 同一定义，但在某些报表中因特定需求，存在特别限定。

 

2.每个单独报表求全，全都要，重复开发

3. 综合级KPI指标定义，存在大量重复造轮子，更新定义时维护难

4. 大量沉淀报表在数据定义更新时，历史的报表回溯翻新是个老难题，耗时费劲产出感低

5. 报表整体使用率底下，监督困难

6. 报表的业务使用场景难以反馈跟踪，数据分析人员对报表的价值感受不明显

7. 数据层面上，数据耦合严重，相互引用，一旦出现错误，会连续传导多份报告

8. 报表开发完成后，一般会使用较长时间，在handover的过程中，一些关键的业务背景知识及开发逻辑会丢失

9. 业务人员更新导致单独解释跟查询成本

 

考核方面

1.简单采取新报表数量，开发人员会倾向于开发新报表，同时对老报表的挖掘利用无动力

2.价值评估难

 

几点解决的方案

1.  数据字典  -  易用性，易查询，更新方便

2.  建立通用的定义平台（如代码库），统一定义，统一引用，统一更新

2.  对所有的报表按业务模块，或者主题进行统一管理 - 新开发时，进行旧表review，避免全新开发重复的KPI

4.  建立对报表使用率的log，对查阅率进行更新

7.  报表原始数据之间的引用，建立一个易查询的表格，引用数据，supporter，更新时间，data的FAQ

8.  详尽配套的开发文档，包括业务背景，原始business practise等

 

标签：定义,实践,更新,业务,数据报表,开发,KPI,过程,报表
来源： https://www.cnblogs.com/leoyes/p/13673379.html