将业务需求转换为数据需求是一个涉及深入理解和分析业务目标,然后确定需要收集、处理和分析的数据类型的过程。以下是将业务需求转换为数据需求的一般步骤:
(1) 确定计算口径,理解需求。 要解决什么问题,需要哪个时间段的数据,数据提取的内容,是否有加过滤条件等等。这个环节非常重要、非常关键,需要和业务方不断的进行沟通确认,保证取出的数据符合需求和正确的关键;
(2) 根据需求理解对问题进行拆解。 需要在哪几张表中取,这几张表通过哪些字段进行连接,有哪些约束条件,需不需要进行分组,取出哪些字段等等,这部也非常重要,有些细节一定要跟得上,要不然也会导致取出的数据可能有误;
(3) 根据之前的理解写出对应的SQL脚本、调度脚本,以及报表 ;
(4) 验证数据结果的准确性。
将业务需求转换为数据需求可以通过以下步骤完成:
1.理解业务目标:
与业务利益相关者进行深入讨论,了解业务目标和目的。
确定业务目标背后的动机,比如提高收入、减少成本、改善客户满意度等。
2.识别关键性能指标(KPIs):
根据业务目标,确定可以衡量成功的关键性能指标。
确定哪些KPIs最能反映业务目标的达成情况。
3.分析现有数据:
审查当前可用的数据资源,了解数据的质量、格式、频率和完整性。
评估现有数据是否足以支持KPI的监控和业务目标的分析。
4.确定数据需求:
基于KPIs和业务目标,列出需要收集的数据类型,如客户信息、交易数据、产品数据等。
确定数据的来源,可能是内部系统、外部供应商或公共数据集等。
5.定义数据规格和结构:
明确数据的采集方式、所需的数据格式、数据的粒度(如日级、时级等)和数据的存储要求。
如果需要新的数据,规划如何收集这些数据,包括技术需求和流程设计。
6.制定数据治理政策:
确保对数据的访问和使用符合法律法规和公司政策。
制定数据质量标准和数据保护措施。
7.设计数据解决方案:
设计数据收集、存储、处理和分析的架构和流程。
确定所需的技术工具和平台,如数据库、数据仓库、数据湖、分析工具等。
8.规划数据分析和报告:
确定如何处理和分析数据以满足业务需求。
规划数据可视化和报告方式,确保利益相关者能够理解和利用数据。
9.沟通和反馈:
与业务利益相关者沟通数据需求和计划,确保理解并获得支持。
建立反馈机制,以便在实施过程中调整数据需求和策略。
10.实施和迭代:
实施数据解决方案,开始收集和分析数据。
根据初步结果和业务反馈,迭代和优化数据需求和处理流程。
针对业务人员的业务需求,可以将其转换为对数据的请求。例如,如果业务人员需要了解某只股票的历史走势,可以请求获取该股票的历史交易数据。如果业务人员需要对某只股票进行预测,可以请求获取该股票的基本面数据、市场数据以及其他相关数据。因此,需要根据业务需求,确定需要获取哪些数据。
在众多数据表中找到和目标业务有关的数据表,可以采用以下方法:
总之,需要根据业务需求确定需要获取哪些数据,并根据关键词在数据表中进行搜索,找到包含关键词的数据表,并确认数据表的可靠性和结构。