在数据产品项目的实施过程中，我们常常会遇到各种挑战和问题。如何有效地控制业务期望、扫清模糊认知、清晰服务对象和使用场景，以及明确数据的用途，是决定一个数据产品能否真正发挥价值的关键因素。本文将分享一些实用的经验，帮助大家避免常见的坑，确保数据项目的成功实施。
很多同学雄心勃勃想做个高质量的数据产品项目，可关于数据产品的诟病，从来就没有停止过，诸如：
“我们的中台就是把数据搬来搬去”
“我们的BI就是数据自嗨，业务从来不用”
“明明上线了数据看板，可业务还是打电话要数”
作为帆软特约专家，我经常参与BI项目的诊断与优化，特别总结出5条好用的经验，为大家的项目开展保驾护航。
如果业务方需求，涉及算法/统计学/运筹学方法，比如业绩预测、运力调度、任务优化等问题。这一类问题往往能无上限地内卷，比如预测，业务方希望你能99%准确预测业绩……听起来容易，实施可能难如算命。
接到此类问题，应及时和业务方沟通：
这样适当控制期望，避免希望越大，失望越大。
还有类需求，听起来简单，但模糊的地方非常多。比如
总之，遇到类似的“定义不明确，不一致，不统一”问题，千万不要想着懒省事，先把数据堆上去再说。事后验收的时候会被人质疑到怀疑人生的。在一开始，就得认真花时间讨论清楚，到底是啥。
当需求清晰到：
此时才可以安心开工。
服务于管理层的产品与服务一线的，设计根本思路不同。
管理层更喜欢多角度、系统看数据，因此一般会设计多关键指标+多维度交叉+多层级下钻，想看啥数据都有。但一线执行人员可没功夫废话，数据越简单清晰越好，给太多，反而会惹来一句：“都是数据在自嗨，我们想看的没有！”
这两种需求，有可能同时出现在一个项目里。比如很多公司喜欢做《销售战情看板》，追踪销售业绩。如果是给到管理层的，肯定是总部→区域→城市→销售团队，多个层级一层层下钻，分产品/分客户维度的收入、毛利、定量、商品发货等啥数据都有。
可给到一线销售，就不能这么纠结，一线关心的是：
直接列一个大客户清单，跟踪起来方便得很。如果搭配一个“订货还差XX万享第二档优惠政策”，就更好使了。所以做项目的时候，一定要清晰：给谁用！
比如同样是给管理层设计数据看板，在策划、监控、复盘阶段，功能设计也不一样。
在策划阶段，想法经常变，因此经常需要做各种指标组合。比如，取数要“购买过A商品3次且A+B组合购买满200元且连续3个月消费的用户”。运营部门尤其喜欢这么干。这时候用固定的指标+维度，它就不好使！“有了数据看板，业务还是不停地要数”就是这么来的。此时，建议直接开一个宽表给运营，让他们自己来拉数，还省心省力很多！
在监控、复盘阶段，看数据的顺序往往是固定的：
1、关键指标有没有达标
2、关键指标走势，是否向好
3、整体→部分，有没有哪个部分有问题
4、结果→过程，有没有哪个环节有问题
5、主指标→子指标，有没有哪个子指标有问题
此时就不能随意展示，而是严格地按从整体到局部的顺序。经常有人不注意这一点，在一页上铺陈了过多的数据图表，导致业务吐槽：“眼睛都不知道往哪里看”。
数据有用，终极衡量标准就是：这玩意真的天天有人在看它！所以大家可以统计下：
但凡有人用，它就是个好产品。用的人越多，用的次数越多越好！所以给自己的数据，找到一个业务高频使用的场景，是终极目标。
如果你做的数据在每个月经营分析会出现，那使用频率就是1月一次，使用人数就是经分会几位大佬。如果你做的数据在销售日例会出现，那使用的频率就是每天一次，使用人数是全体销售。只有深入到业务场景中，才能找到这种机会点。
有可能一点点的改变，就能带来巨大效果，比如运营活动报表是用excel推送的，每天早上起来看，如果做个移动端BI看板，领导在手机里随手看，那体验爽爆了……也能方便各路卷王随时发战报。这样就能把BI项目盘活。
可惜，并不是所有团队都有这个觉悟，比如去年有很多团队在卷AI+Chat BI，结果呢，人家业务要数还是打电话：“歪！这个数据老板要，你快点！”哈哈哈哈。
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