企業搭建在線學習平臺中遇到的一個常見的功能問題——企業在線學習平臺數據報表不能滿足運營需求，如數據維度缺失、數據可視化差、數據報表不準確等等的問題，此問題常會為后續運營工作造成一定困擾，值得重視。關于此問題的產生，多是由平臺搭建前期需求調研不充分，重視度不夠引起的，接下來本文將以數據報表需求梳理視角來具體談一談此問題的規避和優化方法。

平臺個性化數據報表需求的梳理，平臺搭建者可以按照以下四個步驟進行：

步驟一：調研整理企業內部業務運營數據需求

在開發企業在線學習平臺個性化數據智能報表前，調研和整理企業內部業務運營數據需求是必不可少的重要環節，可通過以下三種方法進行：

（1）方法一：運營指標需求調研整理

從用戶和管理兩個角度，全系統梳理用戶行為軌跡和業務運營指標需求，將所有數據指標維度納入到數據分析報表中。

用戶行為軌跡突出用戶行為數據的統計分析，反應用戶個人行為，即用戶畫像；

業務運營指標突出全平臺各業務指標的數據統計分析，反應平臺各運營指標用戶的所有行為。

用戶行為軌跡構成業務運營指標，兩者的統計維度指標基本上是一致的，只是反應的運營指標對象不同。

圖1：運營指標維度（部分）示例

（2）方法二：嘗試撰寫年度總結報告數據部分提綱

采用倒推的方法，提前擬定年度總結數據提綱，以目標為導向，進行運營指標及其計算公式復盤，補充相關指標數據。這一方法是數據梳理行之有效的方法，主要從培訓運營管理的角度，提出運營數據需求，可以囊括一般的運營數據需求。

年度總結報告數據提綱，可以先羅列一級數據指標，再羅列二級數據指標。

圖2：年度報告（部分）提綱示例

（3）方法三：結合市場上各大數據分析平臺進行需求補充

根據在線學習平臺市場各大供應商和主流數據分析平臺，進行數據指標和計算公式確認和補充。供應商平臺主要供企業平臺運營者掌握在線學習行業數據研發現狀分析，主流數據分析平臺主要供企業平臺運營者數據分析維度啟發和分析方法參考，如中國數據分析行業網、京東大數據、企鵝智庫、騰訊大數據等數據分析媒體，這些媒體、網站集中了互聯網行業前沿的數據分析報告和數據分析案例，可從中總結數據分析的一般性方法和獨特視角。

步驟二：梳理平臺數據庫底層基礎數據字段

完成企業內部業務運營數據調研和整理后，應根據運營數據需求，多維度分析用戶行為和用戶數據，挖掘出眾多維度下數據之間的內在關聯，拉出底層基礎數據字段列表，并和技術部進行數據提取確認，確認的內容主要包括數據提取的字段、數據提取的周期、數據收集的來源、數據的儲存格式等。下面以課程學習指標底層基礎數據和分析維度示例，如下圖所示：

圖3：數據庫底層基礎數據字段（部分）示例

步驟三：歸納整理各維度業務指標數據報表需求

根據業務運營指標需求維度和與技術部確定的底層數據字段，結合數據計算方法、數據記錄要求、數據篩選條件（分析維度）進行各指標數據報表表單需求輸出。

步驟四：融合各維度數據報表進行原型設計

在歸納整理各維度業務指標數據報表需求后，需要對各維度數據報表需求進行融合，并進行原型設計，在融合和原型設計時需要遵循以下五大原則：

（1）邏輯性

報表設計邏輯上采取總-分的邏輯，明確總體數據與各維度數據的關系，滿足各維度數據報表需求和數據查詢條件需求。

（2）唯一性

在融合各維度數據報表時，各維度數據字段和來源應是唯一的，保證聚焦重點。

（3）目標性

各維度數據報表中的數據經過分析，皆可呈現相應結論；

（4）實效性

各維度數據報表滿足培訓數據提取需求及收集要求；

（5）靈活性

各維度數據報表的數據可根據各種篩選條件靈活提取。

最后根據最終的數據原型需求，遵循重要緊急優先排序逐步進行數據報表的開發、上線與測試。

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