BI工具用户指南创建

仪表板创建与执行：简短用户指南

1. 明确目标与受众
- 明确业务问题与决策场景（监控、诊断、预测、行动）。
- 确定目标用户与使用频率（管理层/运营/一线，桌面/移动）。
- 定义核心KPI与阈值（示例：转化率、客单价、库存周转天数），确保可衡量且可行动。

2. 数据准备
- 确定数据源、取数范围与刷新频率（实时/小时/日）。
- 数据质量校验：唯一键、缺失/异常值、时间戳、口径一致性。
- 建模与口径统一：维度建模（星型/雪花），时间维、组织维标准化。

3. 指标设计
- 明确定义计算逻辑（分子/分母、去重口径、时间窗口）。
- 设定粒度与聚合规则（天/周/月、用户/门店/地区）。
- 维护指标字典与变更记录，避免口径漂移。

4. 可视化与布局
- 图表与问题匹配：趋势用折线，对比用柱状，占比用饼/矩形树图，分布用箱线/直方。
- 视觉层级：顶部呈现结论型KPI，中部趋势与对比，底部细节表格。
- 规范化：统一配色与单位、零基线、清晰标签与注释、异常标记。

5. 交互与可用性
- 提供全局筛选、下钻、联动高亮；预设常用视图/书签。
- 设计默认状态可直接回答核心问题，减少点击路径。
- 适配移动端与无障碍需求（高对比配色、文本替代）。

6. 性能与安全
- 优先汇总查询与列裁剪，限制一次加载行数；增量刷新与缓存。
- 计算尽可能下推至数据源；避免在可视化层做重计算。
- 实施行/列级权限，敏感字段脱敏与访问审计。

7. 测试与验收
- 数字核对：与基线报表逐项比对关键指标。
- 场景走查：关键用户任务应在3步内完成；空数据与极值展示合理。
- 权限与性能测试：加载时间目标<5秒（核心视图）。

8. 发布与维护
- 明确环境与版本控制；记录变更日志与回滚方案。
- 配置监控与告警（数据刷新失败、使用率、加载时长）。
- 建立反馈渠道与迭代节奏；定期复盘指标与版面。

9. 成功标准与常见陷阱
- 成功标准：口径一致、可用性高、加载稳定、关键问题可被快速回答、持续被使用。
- 常见陷阱：图表堆叠无重点、口径不统一、缺乏刷新计划、忽视不同角色的视角。

10. 快速清单（Checklist）
- 目标/KPI/受众已确认
- 数据源、权限、刷新已配置
- 指标口径已文档化并评审通过
- 图表选择与布局通过走查
- 性能、权限、异常场景测试通过
- 发布、告警、使用监控启用
- 用户培训与反馈机制就绪

按上述步骤执行，可在保证数据准确与性能可用的前提下，交付可解释、可行动、可维护的业务仪表板。

指标口径管理用户指南（执行版）

一、角色与职责
- 指标负责人（Owner）：定义与最终口径把关，批准上线与变更。
- 数据工程：数据模型、语义层实现与性能保障。
- 数据分析/业务方：需求提出、样例验证、UAT签署。
- 数据治理/架构：规范、模板、版本与血缘管理；合规审计。
- 平台运维：监控、告警、权限与发布。

二、标准模板（必填项）
为每个指标建立统一条目，建议字段：
- 基本：指标名（中/英）、唯一ID、所属域/主题、负责人、业务背景。
- 口径：业务定义（一句话+边界说明）、计算公式（伪SQL/DSL）、适用范围（渠道/地区/产品）、过滤条件、去重键。
- 维度与粒度：统计粒度（天/周/月/小时）、可下钻维度、时间口径（自然日/账期/时区）。
- 数据源：源系统/表、字段映射、刷新频率与延迟。
- 规则：单位/币种与汇率时点、聚合方式（sum/avg/distinct）、空值与异常处理、回溯/重算策略、有效起始日。
- 关系：指标树（父子/派生）、对齐指标（如GMV与订单量）。
- 质量与SLA：验收口径、阈值、SLA、敏感级别与权限。
- 版本：当前版本号、变更记录、发布日期。

三、执行流程（新建）
1) 需求评审：确认业务问题、目标决策、成功标准；查重避免重复指标。
2) 草案编写：按模板完善口径与边界，产出样例明细（10–50条）。
3) 同行评审：业务与数据双评；对齐分歧（如是否含取消/退款）。
4) 技术设计：语义层/数据模型、字段血缘、性能预估。
5) 开发与测试：构建计算逻辑；与样例及历史对账（容差标准）。
6) UAT与签署：业务确认可用；记录已知限制。
7) 发布：指标库登记、语义层注册、报表接入、权限配置、公告说明。
8) 监控：上线7–14天重点监控，异常回滚预案就绪。

四、变更管理
- 分类：非破坏性（描述澄清、文案优化）；破坏性（公式/范围改变、输出集变化）。
- 影响评估：血缘追踪受影响报表/API/任务；用户清单。
- 版本策略：语义化版本号（主.次.修），生效日与并行期；回退与重算方案。
- 执行：灰度发布、样本对账、阈值监控；到期切换并清理旧版。
- 沟通：变更摘要、一页说明、迁移指南、FAQ。

五、质量控制
- 校验规则：完整性（行数/覆盖率）、唯一性、数值范围、突变率、时效性。
- 基线对比：环比/同比/同口径旧版；容差阈值与自动告警。
- 对账：与权威系统（财务/CRM）定期核对；差异闭环。
- 复核频率：关键指标至少月度复核，季度口径审计。

六、血缘与可追溯
- 登记：源字段→中间层→语义层→报表的全链路。
- 可见性：用户可一键查看口径、版本、血缘、近30天健康度。
- 审计：口径变更与访问日志留存。

七、统一发布与可用性
- 指标目录：可搜索、分域、打标签（核心/实验/退役）。
- 语义层：统一口径对外服务（SQL/BI工具/API）。
- 权限：按敏感级与角色分层授权；默认最小化权限。
- 赋能：上线说明、使用示例、常见误解提示。

八、退役管理
- 申请与评估：影响范围、替代指标。
- 执行：标记“即将退役”，并行期告知；到期下线与资产清理。

九、常见口径要点（优先在模板明确）
- 去重：按用户ID还是设备ID；多渠道合并规则。
- 订单边界：取消/拒收/退款是否计入；实付与应付。
- 时间与汇率：时区、自然日/账期、汇率取数时点。
- 聚合方式：先汇后算或先算后汇；滑窗口径（7/14/30天）。
- 回溯：历史重算的触发条件、范围与公告方式。

十、快速检查清单（上线前）
- 是否查重并绑定唯一ID？
- 业务定义与边界是否清晰且可被非技术读者理解？
- 公式、维度、时间口径、过滤、去重、单位/币种是否完整？
- 数据源与血缘是否登记完备？
- 样例与历史对账是否通过，容差是否记录？
- 监控与告警是否配置？
- 版本号与生效日是否确定，破坏性变更是否有并行期与回退？
- 权限是否正确，敏感数据是否脱敏？
- 发布说明与FAQ是否准备？
- 指标库、语义层、报表是否一致展示？

执行要点
- 统一模板先行，所有指标一处登记，一处发布。
- 先定义再开发，先评审再上线。
- 变更有版本，影响可追踪，质量可监控。

Data Export User Guide (Brief)

Purpose: Enable clean, compliant, and efficient data exports for reporting, analysis, or downstream integration.

1) Prepare
- Confirm access rights to the source dataset and destination location.
- Define export scope: time range, entities, columns, and grain (detail vs aggregated).
- Check compliance: exclude or mask PII where not required; apply data retention rules.

2) Configure the extract
- Source: select dataset, schema, and any required joins or views approved for export.
- Filters: apply date filters, status flags, segments to limit data to the required subset.
- Columns: include only necessary fields; ensure consistent field names and types.
- Timezone and calendars: standardize to a single timezone; align fiscal vs calendar periods.
- Deduplication: define unique keys and remove duplicates if needed.

3) Choose format and destination
- File type:
  - CSV: broad compatibility; good for BI and spreadsheets.
  - XLSX: small, human-readable reports; avoid for large datasets.
  - JSON: nested structures; APIs and applications.
  - Parquet: columnar, compressed; large-scale analytics and data lakes.
- Encoding and structure: UTF-8, headers included, consistent delimiters, date/time format (e.g., ISO 8601), explicit null representation.
- Compression: enable GZIP or ZIP for large files.
- Partitioning: split files by date or size for easier handling.
- Destination: direct download, secure cloud storage (e.g., S3/Blob), SFTP; store credentials securely.

4) Execute
- Run a small sample export first to validate configuration.
- Choose full vs incremental export:
  - Full: complete dataset; use sparingly.
  - Incremental: new/changed records by timestamp or change flag; preferred for routine runs.
- Monitor progress and system utilization; avoid peak hours for large jobs.

5) Validate
- Row counts and completeness vs source queries.
- Totals and key metrics reconciliation.
- Schema checks: data types, required fields, date formats.
- Spot-check samples for correctness and formatting.
- Log export metadata: job ID, time, filters, row count, file location.

6) Automate and govern
- Schedule recurring exports; include retries and alerts on failure.
- Maintain versioning and an audit trail.
- Document the export spec and change control process.

Key points
- Export only what is needed; standardize formats; protect sensitive data.
- Use incremental extracts and compression for performance.
- Validate every run before downstream use.

Conclusion
Following these steps ensures exports are accurate, compliant, and ready for reliable analysis or integration.