数据驱动的前提，数据质量

“这个指标有问题？”，这个数据不是这样的“，”你的计算逻辑有问题吧“等等，这是是我们数据开发人员最怕听到的话，却在日常的工作中经常听到，有些开发商的 BUG 还可以避免，但是如果是源系统的问题，开发人员也是爱莫能助？你以为这样就可以把锅甩出去吗？

错了，源系统的问题，那是上游的问题，给数据服务方没有关系，数据服务方只看需要的数据，数据仓库能不能提供，能提供，就你好我好大家好，如果不能提供或者提供的不是他们想要的，那就是现在的开发这都是啥啊？这些都搞不定？这些数据我用 Excel 都可以搞？一系列话都在等着我们呢，这时候，数据质量就尤为关键。试想，如果业务提出一个场景，开发了半个月，之后看源系统基本及不维护了，数据杂乱无章，这个数据如何实现场景落地？

所以说，一直谈数据驱动，数据怎么来驱动是有多方面因素，但是有两个最重要的，数据得有并且能够拿到（采集），二是数据必须可用（质量、新鲜度），只有满足这些才可能实现数据驱动，如果数据采集、数据质量都不能保证的话，那做再多的工作也是多余的。类似于一个金字塔，底层肯定是数据，不过这个数据要加上定语，就是有效的数据，要保证数据从生产、采集、存储、加工、清洗、分析到数据服务全过程的数据质量，确保流程中每个节点的数据都是可信的，这样才有资格给业务谈数据驱动。