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引言
作为数据分析师，我们的日常工作中，“核对数据”在所难免；某些“命途多舛”的时节，甚至几天都在解决口径核对的问题。同样的一个指标名称，数值却千差万别；各方有各方的说辞，听上去都有道理，可凑到一起，除了“撕逼”再无其他。为了解决这样的困局，最近我开始介入到口径治理这样的项目中。折腾快一个月，发现自己最初也低估了事情的难度。打算边干，边总结，边写，写成一个数据质量系列。希望这段经验能为更多人所用。
原因剖析
一、对数据业务发展阶段没有准确的认知
我所在的是某互联网独角兽公司。在这样的公司，大家往往会产生“我们数据量很大=我们的数据很全面=我们的业务是数据驱动的=我们能用好数据=我们能把数据分析做好”的美好幻觉。说实话，这个幻觉只有第一部分准确，而往往是数据量极大，才会使得后面的问题更加突出。本文的目的并不是一一戳破幻觉，因此暂不展开。
数据业务发展阶段的认知
如上图，我是这么总结一个公司或者部门的数据业务发展阶段。要做到口径清晰，人人用对，至少发展到“分析师能描述&业务方懂量化”的程度。而现实是，我们还没有达到“分析师取对数&业务方要数据”的层次。
何谓“能描述”？即分析师能深入理解业务上下文，能构造一个或者多个信效度都优秀的指标，将业务问题准确表达。何谓“懂量化”？即业务方（数据结果的使用者），能够理解分析师构造的指标逻辑和目的，能够将指标的变化与业务变化对应上，并且在表达和应用中，保持“同名同意”。
二、数据基础设施不健全
取相同指标，10个人有10个数据源外加10种sql写法，3个环节都还会出错，要对齐，概率比中500万高不了多少。因此，在数据基础设施上总结起来就一句话：“异人，同源，同路，同法”。同源，即将数据分析师应用的数据源尽量减少。数据仓库的层次清晰：
- 最细颗粒度的底层表，不同主体具备唯一性，专人高频维护。
- 不同业务部门的数据汇总需求，做成主题式的表或视图，继承于唯一性的底层表。
同路，即指标维护有相应的平台；核心指标的口径和样例代码，长期稳定，变更要有严格审核流程。
同法，即不同的分析师遵照同一平台和规范，定义指标并写代码。
（数据基础设施完善是一个专题，会有专门讨论的文章。）
三、数据使用者高估自己的头脑
前面说到过数据量大造成的一系列幻觉。其中“我们是数据驱动=我们能用好数据”这个环节，尤其容易蒙蔽双眼。老板强调“数据驱动决策”本没有错，但并不意味着强调了，我们就掌握数据驱动。很营养的东西吃多了，并不会身强体健，而会消化不良。这当中有一个“学习消化”的环节。
训练自己的大脑，使其具备更清晰的逻辑思维能力，更多样化的思考框架，是应用数据的前提。现实情况中，我们总会发现，不管是分析师还是业务人员，面对着一堆数据、图表或者模型结果，不知所云；管理层听得似懂非懂，听众不懂装懂。我们大多数人（包括90%时间的我自己），面对问题和数据，只能应用最低效的思考方式，说好听点叫“启发式思维”，说难听点就是“想一出是一出，全靠蒙”。不训练，哪来的脑力提高？
举一个更具体的例子，我称之为“数据质量悖论”：
因为数据对不上的问题，许多业务人员没有安全感，会从多个数据源（多个分析师或者多个数据产品）取数核对，而多个数据源的计算逻辑是他们的“脑力”所不能支持的，因此会有更多核对不上的问题，造成更大的不安全感。这种不安全感会转化成对数据团队负面的反馈和评价，进而造成更多人的不安全感和数据团队的信心缺失，这个循环的波及面就会迅速扩大。
这个悖论，听上去让人很绝望，这就是数据对齐很难的一大核心原因。有解决方案吗？应该是有的，但我们正在寻找中。有一点可以明确，那就是控制自己脑子获取的数据量。我们都应该承认：我们是不够聪明的，而数据是复杂的（多指标交叉多维度）。所以，不要轻易“四处要数据”。
四、分析师没有规范&数据使用者没有质量意识
这一点，也许是目前困境的最直白表述。
目前，我们的某些分析师取数写码非常“想当然”，即只按自身理解来提取数据，完全不理会已有的数据平台上对于指标的标准定义和样例代码。加上业务方没有数据质量意识，拿了就用；再加上业务领导也没有数据质量意识，听了就信，信了就决策。。。
从这个角度说，我希望所有数据的使用者，拿到一个结果，先好好审核，有没有计算口径说明，是不是合理且标准的定义，多反问对接的分析师。以我的理念，在数据报告或者产品中，不写出口径定义的分析师，都是耍流氓，这是一种及其不负责任的行为。
许多分析师，总把注意力集中在模型、算法、业务决策、产品方案等看上去高大上的事情上，不是说这不对，但这需要根基。根基就是踏踏实实的数据质量：
- 高质量的sql代码：注释全面、口径明确、层次清晰。
- 严谨、负责的职业素养。
- 全面、及时的沟通习惯。
五、数据应用能力尚待提高
简单地说，就是所有人，都要多学习，而且是互相学习。如果人人都懂业务、懂数据分析、懂产品、懂开发，那我相信就没有这么多数据对不上的“幺蛾子”。但我知道这是不可能实现的。但人具备复合型的知识，非常有必要。我们不需要门门精通，但需要样样入门。锻炼我们的思维，梳理我们的逻辑，不要用我们既有的知识去理解发展当中的问题。
最后，入门数据分析，推荐我的书
《数据化运营俗称手册》
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