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你好，我是巡山貓！

我們?nèi)粘９ぷ髦薪?jīng)常接觸到的一個問題：我有個需求，幫我做一下唄。我們這兩篇就來聊聊需求。

今天先說說需求的分類和拆解方式，下一篇我們來說說需求的輸出方式及相應(yīng)的價值分層。

需求的定義與分類

關(guān)于數(shù)據(jù)需求，在DCMM（數(shù)據(jù)管理成熟度評估模型）中有這樣一個定義：指組織對業(yè)務(wù)運營、經(jīng)營分析和戰(zhàn)略決策過程中產(chǎn)生和使用數(shù)據(jù)的分類、含義、分布和流轉(zhuǎn)的描述。

舉個例子，業(yè)務(wù)方讓我們跑個數(shù)據(jù)，這個就是數(shù)據(jù)需求；業(yè)務(wù)方叫我們開發(fā)一個指標(biāo)，這也是數(shù)據(jù)需求；我們開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，上線數(shù)據(jù)系統(tǒng)，這個也是數(shù)據(jù)需求。

整體來說，從定義中可以看到，數(shù)據(jù)需求可以劃分為 數(shù)據(jù)分類，數(shù)據(jù)含義，數(shù)據(jù)分布，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)這幾種。

但是一般情況下，我們在做需求的時候，都不會這么去定義分類，也不會將需求分的這么細(xì)。而是根據(jù)干活兒的內(nèi)容，去定義相關(guān)的需求，也就是下圖這種情況。

“我需要一個XX數(shù)據(jù)，辛苦你幫忙跑一下數(shù)據(jù)”，“昨天上線了XX產(chǎn)品，辛苦幫忙做一個報表”，這種就是我們常說的臨時需求，這個在大部分同學(xué)的工作中占比也最高，我們常說的Sql Boy就是這個類型的需求占比達(dá)到了幾乎100%。

而“XX數(shù)據(jù)又下降了，幫忙看看啥原因”，“我們想要提升GMV，想知道該從哪些方向發(fā)力”，這種就是項目需求，也是我們常說的分析需求。這種需求無論對業(yè)務(wù)還是對自己，成長都很高，我們應(yīng)該多去做這種需求。

但是這時候，我們就有個疑惑了。我每天都被臨時需求堆滿了，成了所謂的表哥表姐，Sql Boy，根本做不了什么分析，都是雜活。不要急，這個就涉及到需求的拆解了。

需求的拆解與輸出

先說結(jié)論，大部分?jǐn)?shù)據(jù)需求，我們都可以由 “定 拆 比” 三個步驟來完成。

定：顧名思義，就是定性，定量。定性是指需求的目的是什么，以及需求本身是否正確。定量則是對需求有個初步的量化，即我們需要將需求的口水話，轉(zhuǎn)化為具體的可量化的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

很多時候，來了一個需求，我們馬上著手就做，這樣是不對的。因為我們至少要確認(rèn)兩件事兒，一個是需求對不對，因為不能業(yè)務(wù)說DAU下降就真的下降了，都有正常波動對吧。

另一個是，你告訴我下降了，你想要知道為啥下降，還是想要提升DAU？也就是說，定性分析的目標(biāo)，定量的量化需求，我們才能知道需求要什么 。

拆：也就是具體業(yè)務(wù)的拆分。我們可以將業(yè)務(wù)的理解，將需求拆分到可以落地的業(yè)務(wù)單元上，可能是一個商品，可能是一個頁面。只有需求拆解了，我們才能知道數(shù)據(jù)如何拿到，以及數(shù)據(jù)如何組合。

我們對于需求的描述都是基于一些大指標(biāo)。那這些指標(biāo)如何拆解，落地到業(yè)務(wù)單元上，由什么構(gòu)成，這個我們得清楚。拆分能夠?qū)I(yè)務(wù)現(xiàn)在的情況是怎樣的，從粗到細(xì)的描述出來。

拆分了之后，我們才知道各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的情況。知道該從那個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)上去做事情。也就是說，通過拆分，我們知道了當(dāng)前的業(yè)務(wù)情況是什么。

比：比就是對比。不對比，數(shù)據(jù)本身就是一個數(shù)字，比如我們說今年產(chǎn)品GMV100億，這個數(shù)字只是陳述了一個事實，并不能給出一個結(jié)論或者觀點。

因為我們不知道100億是多還是少。如果去年GMV是10億，那就是多，如果去年GMV是1000億，那就是少。如果競品的GMV也是100億，那么只能說我們也差不多。

基于對比，我們才能知道數(shù)據(jù)本身可以傳達(dá)出的信息的結(jié)論。當(dāng)然，這個對比，可以是和自己歷史比，也可以和競品比。

我們拆分出了數(shù)據(jù)，只能知道業(yè)務(wù)的情況是什么，并不知道每個業(yè)務(wù)的好壞。那也就不知道基于現(xiàn)狀，業(yè)務(wù)為什么會這樣，也不知道我們要怎么做。所以我們才要去對比，也就是去了解原因，及構(gòu)建基于原因的一些后續(xù)解法。

根據(jù)這三個步驟，我們來舉兩個例子，大家體感會更深一些。

對于臨時需求：

當(dāng)業(yè)務(wù)方叫我們跑個XX數(shù)據(jù)時，我們首先要明確他們?yōu)槭裁匆@個數(shù)據(jù)（定性），再明確下具體的數(shù)據(jù)口徑（定量）。

根據(jù)目的，我們是否能夠提出一些數(shù)據(jù)側(cè)的建議，因為可能業(yè)務(wù)認(rèn)為看產(chǎn)品PV能體現(xiàn)出用戶對產(chǎn)品的喜好，但是可能產(chǎn)品的留存率是一個更好的指標(biāo)。

之后再基于需求去開干。當(dāng)然，我們得到數(shù)據(jù)后，也需要基于業(yè)務(wù)方的目的去有針對性的分析相關(guān)數(shù)據(jù)，直接產(chǎn)出相應(yīng)的需求結(jié)論會大大提升我們?nèi)蘸蠊ぷ髦械脑捳Z權(quán)。

對于項目需求：

當(dāng)業(yè)務(wù)告訴我們GMV下降得有點多，想知道一下原因。我們應(yīng)該先定量的確定，下降了多少，以及基于這個下降值，定性的判斷到底多還是不多（也就是是否是異常）。

再去根據(jù)GMV拆分成人貨場（也可以按照公式拆分），去查看每個維度下的當(dāng)前數(shù)據(jù)情況，再對比分析得出相應(yīng)的下降因素，得到相關(guān)的結(jié)論，告訴需求方為什么下降。

當(dāng)然，如果你更往上做一點，你還可以告訴業(yè)務(wù)如果想要提升GMV，我們可以從哪些方向去改進(jìn)。

綜上來說，數(shù)據(jù)需求的處理過程也就是從  需求要什么，到描述現(xiàn)狀是怎么樣的，再到基于現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)為什么及怎么做的一個過程。

很多同學(xué)，都在覺得自己是Sql Boy，這個因為我們只做了拆的這一步。

來了一個需求，比如跑個XX數(shù)據(jù)，我們只是機械的去將想要的數(shù)據(jù)，拆分成各個數(shù)據(jù)口徑，用Sql 提取了出來。

我們既沒有去確定這個需求的目標(biāo)是什么，沒有這個數(shù)據(jù)是怎樣的，更沒有關(guān)心業(yè)務(wù)拿來怎么用。那你不是Sql Boy 誰是？！

數(shù)據(jù)分析的價值不在于，我們提供了數(shù)據(jù)。而在于，我們提供了基于數(shù)據(jù)事實的結(jié)論，并提出了自己的觀點，再往上我們還需要基于觀點給出可執(zhí)行步驟和收益損失預(yù)估。

我們只有不斷的提升數(shù)據(jù)的價值，才能有更多的話語權(quán)，才能從Sql Boy轉(zhuǎn)型到分析問題，輸出策略的道路上。當(dāng)然，這個就涉及到數(shù)據(jù)分析的輸出價值了，我們下篇再來說。

知識點總結(jié)

以上，就是關(guān)于需求的定義與拆分，我們來總結(jié)下知識點。

1、數(shù)據(jù)需求指組織對業(yè)務(wù)運營、經(jīng)營分析和戰(zhàn)略決策過程中產(chǎn)生和使用數(shù)據(jù)的分類、含義、分布和流轉(zhuǎn)的描述。

2、結(jié)合數(shù)據(jù)需求的定義，數(shù)據(jù)需求一般可以分為 數(shù)據(jù)分類，數(shù)據(jù)含義，數(shù)據(jù)分布，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。但是日常工作中，我們更愿意將需求分為臨時需求，項目需求，還有平臺需求。

3、完成一個需求，一般需要“定 拆 比”三個步驟。先定性及定量需求是什么，再去結(jié)合需求拆分具體業(yè)務(wù)，知道現(xiàn)狀是什么，之后再去對比業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，了解為什么現(xiàn)狀是這樣，才能告訴業(yè)務(wù)方，需要怎么做。

4、如果不想做Sql Boy，表哥表姐，那么需求到來時，我們一定要關(guān)心需求背后的目的，結(jié)合數(shù)據(jù)側(cè)的理解，給出相應(yīng)的數(shù)據(jù)建議；當(dāng)需求交付時，我們一定要給出相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)論和觀點。