前几天听了组里大佬的年终复盘，大佬们的思路很值得学习，于是自己也按照这样的思路对自己的工作进行了一定的思考和总结。
      思考的背景是希望能够提升数据运营工作的效率，准确率，提高数据质量，确保数据可追溯，使数据运营工作者从繁杂而琐碎的数据基础工作中抽挤出来。将更多的时间用于数据分析，监控，和策略制定等提升运营效果的工作上。
      做这个优化的目的，也是一个未来的方向，就是希望数据运营工作不再是一个数据的中转站，而是数据的管理者，各个业务部门，在需要数据时。了解从哪里获取想要的数据，如何获取，这样获取数据更及时，准确，也能提升部门之间的协作效率。第二点就是希望从数据中获取的信息能够指导运营决策和方案优化，数据中的信息不仅仅是一个结果，其实是可以透过结果反应问题的。
      第一，日常的数据处理，我发现在日常工作中，我处理了很多的excel文件，excel操作不像写代码，出错了可以很好的去追溯，对数据处理的步骤很难追溯，处理的越多越容易出错。并且数据很琐碎，导致有很多时间被用于对excel文件的处理，很难有时间去进一步的思考。对于这个问题，我觉得解决的方向可以是，对于那些能够形成模板的形成模板，不能形成模板的形成sop，形成模板也就是利用函数对数据进行处理，达到一种直接把原始数据填入模板中，就能得出想要的结果。这样的方式不容易出错，而且大大提升了工作效率。对于不能形成模板的，输出一个sop，这样能够理清自己的思路。同时，也能提升工作效率和准确率。
      第二，数据的传输过程，这一点前面也有提到，就是数据运营通常是各种数据的中转站，我们从业务方获取原始数据，整理，再输出。这中间可能有一个数据的损耗。数据运营应当是数据的管理者，我们可以制定相应的数据提交的标准，大家在提交数据时，上传哪些数据，按照什么样的格式。我们不对数据加工或只进行少量加工，这样可以保证部门之间数据流通的质量。
      第三，针对一些特殊情况的处理，在工作中，通常会遇到某个数据由于特殊原因无法参与指标计算与排名，这些特殊情况加大了我们处理数据的难度，可以建立特殊数据处理事项登记表，以供数据工作人员查漏补缺。
      第四，在支持看板上线的过程中，我们和研发反复沟通，即使已经拉齐SQL口径，仍然存在数据结果不符合业务实际的情况，针对这些情况，我们提出问题，和研发沟通解决，然后研发改完我们再次校对，再改，再校对…这样反复校对和修正对我们双方来讲都是时间上的损耗，并且会影响到正常工作。对比，我觉得每日进行10分钟左右专项沟通，和研发拉齐口径，研发给我们一个预计的完成时间，这样我们双方才能做好时间规划，何时做自己的其他工作，何时去做看板的修正。

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