数据从业人员，该如何管理需求？

需求的生命周期管理是一项难度不小，但实实在在值得去做的事情。数据团队也应该紧跟甚至需要超前于业务团队，做到「事前感知，事后追踪」。

本文是个人工作中的一些心得，虽是「个人心得」，其实内容却不乏有数据工作中客观存在的事实，你躲不过也绕不开。主要面向于数据相关的从业者，如：数据分析师、数据工程师等。

在我们团队内部，有一个「需求流程」，虽然粗暴、简陋，但却简洁有效。我也将会从流程中的各个节点聊一聊。站在「陈述事实」的角度把需求流程这件事讲清楚，也希望能得到一个共鸣与修正。

下文按照「需求流程」讲解：「新建→规划中→开发中→测试中→上线」和「需求生命周期」。

一、新建中 这个环节是业务需求落实到具体「文档」最初始的阶段，也是数据产品经理最早跟需求有接触的阶段（当然不排除有些口头需求，业务及数据产品同学口头约定描述需求概况及可行性调研的部分），这时候数据产品需要做：

1.1 判断合理性 从需求的背景描述，以及与业务方的沟通中确定对方想要解决的问题是什么？数据是否可解决？是否已有数据？因为有部分需求会因为不同业务方之间没交集而产生需求重复的现象，而且很多。是否有数据产品工具可供业务方自行实现？有些数据产品工具就可解决业务问题，但产品却因为「信息不对称」而不为人所知。需求边界问题，有些更适合业务团队自行实现的需求，被提到了数据团队，则需要过滤掉。

1.2 检验完整性 报表类需求：检验「维度x指标」是否完整合理，确认指标计算逻辑、口径是否完善。所谓巧妇难为无米之炊，没有给出指标精确的计算逻辑和所依赖的库、表，是没有办法启动施工的；非报表类需求：如工具产品，赋能类等，需要判断业务方是否有足够的使用场景来支撑工具的开发。否则一个产品化的工具需求被开发出来，使用者聊聊无几，实在得不偿失。