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「预见性规划，反思性总结」。对于数据从业人员，应该如何管理需求？这篇文章从FineReport/FineBI+数知鸟出发，或许能给到一些思考。
1 需求流入
在需求新建阶段，数据团队需要与业务团队充分沟通，了解业务需求，理解业务目标和KPI指标。同时，还需要对数据的可用性、数据来源、数据质量等进行评估，为后续的需求管理提供基础数据支撑。这时候需要确认以下要点：
·目标和指标是否明确
· 数据的可靠性和完整性
· 报表的实用性和可行性
· 需求的重要性和紧急性
· 报表的可持续性和可维护性
在确认要点后，将相关字段落实到需求收集表单中，方便收到需求后，能快速补充上相关要点。
2 需求开发
在需求开发过程中，需要做好流程管理，数知鸟中的工作流能够帮助实现需求的流程管理，确保报表能够按时交付、明确责任，帮助开发团队在整个开发过程中保持高效率和协作。
在流程中，还需要注意以下步骤要点：
a. 在报表开发中阶段，数据团队需要按照规划方案进行数据开发，实现数据的采集、清洗、存储、分析等功能。同时，需要进行代码审查、单元测试等质量保证工作，以确保数据开发的质量和稳定性。
c. 在报表验收阶段，业务人员在验收报表时需要注意数据准确性、逻辑关系、样式美观、功能完整和性能优化等方面，以确保最终报表满足业务需求，具有高质量和准确性。
3 上线后
新上线的报表业务方质疑数据不准确/数据真的异常，该怎么办？
01 | 如何监控数据异常问题
·搭建便捷的需求反馈路径
便捷的需求反馈路径可以帮助数据团队快速收到用户反馈，定位问题的根源，从而缩短问题的解决时间。
帆软决策系统集成数知鸟后，能够在报表界面上直接反馈需求，并通过流程设置，需求可以自动流至报表制作人处，快速响应需求。
· 数据异常提醒
帆软决策系统+数知鸟，能够实现当帆软决策系统的「模板/报表」出现某个数据异常情况时，能够生成数知鸟需求，并提醒对应处理人查看该异常数据，进一步分析问题。
02 | 如何排查
数据人员需要及时采取措施，确认数据准确性并与业务方进行沟通，以便更好地解决问题。
排查的思路可以从验证数据源、检查数据处理过程、重新生成报表、与业务方进行沟通、改进数据质量管理五个角度进行。
4 需求生命周期
业务数据需求上线后，是不是就结束了？不是的，每个数据人，都应该有这样的基本操守：「需求上线是开始不是结束」，至少还需要注意两方面事情：
· 监控需求的稳定性：
需求上线后，需要进行长期的监控和维护，确保需求的稳定性和可靠性。如果发现问题，需要及时进行排查和修复，以便确保数据的准确性和可用性。
· 持续优化报表：
报表上线后，需要不断地进行优化和改进，快速响应业务的变化和发展趋势，及时进行调整和优化，以便更好地满足业务需求。业务有优化和迭代的报表建议时，可以在报表界面上直接反馈，快速响应的同时，后续能够通过报表关联的需求，追踪报表变更。
现今市场环境瞬息万变，业务随着市场变化而变化，这对任何一个数据团队都是巨大的挑战。常常一个月前非常重要、有很多人使用的模块/报表，一个月后就没人关注了，因为一切都在变化。需求的生命周期管理是一项不小的挑战，但确实值得去做。数据团队需要紧跟甚至超越业务团队，做到「预见性规划，反思性总结」。
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