很多信息，数据使用过程、结果反馈等是需要通过建立合作关系，由合作方主动同步的——这也是合作关系的建立。
共识1：现状。所谓现状是指“我们当前处于什么阶段，数据产品和数据技术可以提供什么类型的服务，提供到什么程度”。
共识2：需求管理方式。对不同类型的需求的响应周期和实现特征达成共识，流程、需求池和资源池要公开透明。基于共识1，要给业务角色一个最基本的可量化的需求实现标准，这一标准可以随着数据体系搭建的进展，逐年修改。
共识3：项目合作方式。项目合作的特征是通常需要跨很多部门。尤其是对于没有和数据团队合作过的项目经理来说，开始项目合作的时间要比想象中早得多。
逻辑层面，指标体系是核心；数据技术层面，数仓上层表的沉淀是核心。
在业务人员拿到数据之后，后续的使用情况需要通过某种方式反馈给你。在系统化不足的阶段，需要主动尝试建立这种信息反馈的行为习惯，或者养成回访的习惯。
有利于定期研究线上报表的使用情况（包括使用频率、人数）和使用者看数据的习惯（包括查询习惯、拆解逻辑等）。
用数据的方法研究数据本身，是一件非常有趣的事。从被高频使用的报表里，可以发现真正的“关键指标和关键维度”，也能从报表使用和近期需求的关系中，发现新的迭代内容。
当你发现一些临时需求其实是在补充报表缺失的维度，但是这个维度使用频率不高时，就会以一些散碎的临时需求的形态出现。这时就要把这个问题记录下来，等待在资源比较充裕的阶段，把这个维度补充进数仓的集市表里。
另外，当低频使用的报表过多时，就需要警惕了。你需要预先了解这些需求的需求方现状，然后询问当前的数据使用状态，找出这些报表被实现却没被使用的原因。
如果想要每一个问题的解决都是向前的一步，而不是永远见招拆招，那就要养成先把这些问题详细记录下来的习惯。
数据闭环是一种逻辑关系，而不一定是真实存在的某个系统。随时记录和随时反馈信息，便是数据闭环形成的关键。
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