1.4.3 大素材方法论与实践指南-体验治理（易用性&速度）

1.4.3 体验（易用性&速度）

1.4.3.1描述

在素材治理过程中，用户体验（UX）的核心目标是降低用户使用数据的门槛、提升资料使用效率、增强用户对信息的信任度，最终推动数据治理成果落地（避免 “治理归治理、使用归使用” 的脱节问题）

1.4.3.2实施&方法

围绕数据治理的全流程，结合不同用户角色（如业务用户、数据分析师、数据治理专员、IT 工程师等）的需求可分为以下 7 个核心维度

一、数据 “可发现性” 体验：让用户 “快速找到想要的数据”

数据治理的第一步是解决 “用户找不到资料” 的痛点，这是用户体验的基础。若用户无法定位目标数据，后续的治理价值无从谈起。核心关注以下内容：

1. 搜索便捷性

• 是否支撑多维度搜索（如数据名称、业务标签、所属主题域、材料负责人、字段关键词等）；

• 否有排序逻辑（如相关性优先、使用频率优先、数据质量评分优先）；就是搜索结果

• 是否协助模糊搜索、联想补全（降低用户记忆成本，尤其适合不熟悉数据命名规则的业务用户）。

1. 导航与分类清晰度

• 材料是否按业务逻辑（如 “营销数据”“财务数据”“用户数据”）或技术逻辑（如数据源、材料分层）进行结构化分类；

• 导航路径是否简洁（如 “主题域→资料资产→数据表→字段”，避免超过 3 层的深层路径）；

• 是否供应 “热门数据”“最近使用数据”“推荐数据”（基于用户角色或使用习惯，减少搜索步骤）。

1. 数据资产地图的易用性

• 否直观（如通过图谱展示数据间的关联关系）；就是可视化信息资产地图

• 是否协助钻取查看（如点击 “用户 ID” 可关联到涉及该字段的所有表）。

二、内容 “可理解性” 体验：让用户 “看懂内容是什么”

找到数据后，用户需明确 “数据的含义、来源、适用场景”，避免因理解偏差导致素材误用（如将 “订单金额（含税）” 误当作 “订单金额（不含税）”）。核心关注以下内容：

1. 元资料的完整性与可读性

• 业务元数据是否完整（如数据表的业务定义、字段含义、统计口径、计算逻辑、适用业务场景）；

• 技术元数据是否易懂（如数据源（MySQL/Oracle/Hive）、数据更新频率（T+1 / 实时）、数据分层（ODS/DWD/DWS），需用非技术语言解释，如 “T+1” 标注为 “每日凌晨更新前一天素材”）；

• 是否给出 “数据字典”“业务术语表”（统一术语，避免 “同数异名” 或 “同名异数”，如 “用户数” 需明确是 “注册用户数” 还是 “活跃用户数”）。

1. 数据血缘的清晰度

• 数据血缘是否可视化（如借助流程图展示数据从 “数据源→ETL 处理→目标表” 的流转过程）；

• 是否支持正向 / 反向溯源（正向：看数据流向了哪些下游表；反向：看内容来自哪些上游表，便于定位数据问题根源）；

• 否标注关键处理步骤（如 “此处对缺失值进行了均值填充”“此处关联了用户表过滤无效用户”）。就是血缘信息

1. 数据示例与说明

• 是否提供数据样例（如展示前 10 条信息，让用户直观了解数据格式、取值范围）；

• 是否标注 “注意事项”（如 “该数据不包括线下门店订单”“每月 1 号数据可能延迟更新”）。

三、信息 “质量信任” 体验：让用户 “敢用数据”

用户对数据的信任度是决定数据是否被真正使用的核心 —— 若用户认为数据 “不准、不完整”，即使治理流程再完善，也会抵触使用。核心关注以下内容：

1. 资料质量指标的透明化

• 是否展示关键质量指标（如完整性（非空率）、准确性（与基准数据的一致性）、及时性（是否按时更新）、唯一性（无重复值））；

• 否有评分或等级（如 “优秀 / 良好 / 合格 / 不合格”，并标注评分标准，如 “非空率≥95% 为优秀”）；就是质量指标

• 是否展示历史质量趋势（如近 30 天的数据准确率变化，让用户判断数据质量的稳定性）。

1. 数据困难的知情权

• 数据存在问题时（如某字段缺失率突然升高），是否主动通知相关用户（如借助系统消息、邮件）；

• 是否说明困难原因、影响范围及修复进度（如 “因数据源系统升级，2024-05-20 的支付数据缺失，预计 2024-05-21 12:00 前修复，暂不影响历史数据使用”）。

1. 质量问题的反馈闭环

• 用户发现数据质量困难时，是否有便捷的反馈渠道（如在信息详情页直接点击 “反馈质量问题”，无需跳转多平台）；

• 反馈后是否有进度跟踪（如 “已受理→处理中→已修复→用户确认”），并告知用户处理结果。

四、数据 “运用便捷性” 体验：让用户 “易用信息”

解决 “找到、看懂、敢用” 后，需降低用户 “采用资料” 的操作成本，避免因技术门槛或流程繁琐导致用户放弃。核心关注以下内容：

1. 素材获取的便捷性

• 是否拥护多种获取方式（如在线查询、下载（Excel/CSV）、API 调用、直接对接 BI 器具（如 Tableau/PowerBI））；

• 数据权限申请流程是否高效（如角色匹配的自动授权、方便申请的 “秒批”、繁琐申请的流程可视化（“申请人→部门审批→信息负责人审批”），避免审批流程过长（建议普通权限≤1 个工作日））；

• 是否支持 “数据订阅”（如用户订阅每日 / 每周的固定数据报表，自动推送至邮箱或系统，无需重复获取）。

1. 材料操作的低门槛化

• 针对非技术用户（如业务运营），是否提供 “零代码 / 低代码” 工具（如可视化查询界面，依据拖拽字段、选择条件生成 SQL，无需手动写代码）；

• 否易用（如帮助在线清洗、筛选、聚合，无需下载到本地用 Excel 处理）；就是数据处理应用

• 是否提供常用模板（如 “用户活跃率计算模板”“营销 ROI 分析模板”，减少用户重复劳动）。

1. 跨器具的集成性

• 数据治理平台是否与用户常用工具打通（如对接企业微信 / 钉钉（消息通知）、对接 BI 工具（直接调用治理后的高质量数据）、对接 OA 系统（权限审批同步））；

• 避免 “多框架切换”（如用户在 BI 工具中即可查看数据的元资料和质量信息，无需跳转至资料治理平台）。

五、数据 “流程效率” 体验：让用户 “少等、少跑腿”

数据治理过程中涉及的各类流程（如权限申请、数据问题反馈、元数据维护）的效率，直接影响用户体验 —— 流程越繁琐、耗时越长，用户的抵触情绪越强。核心关注以下内容：

1. 流程自动化程度

• 能否通过规则自动结束部分操作（如基于用户角色自动匹配基础内容权限，无需人工审批；基于元信息规则自动标注数据标签，无需手动维护）；

• 是否减少 “人工干预” 环节（如轻松的数据质量疑问（如字段名错误）可自动触发修复，复杂问题才流转至人工）。

1. 流程耗时的可控性

• 各流程是否有明确的时效承诺（如 “权限申请≤1 个工作日”“资料质量难题反馈≤2 个工作日响应”）；

• 是否提供流程进度查询（如用户可实时查看 “权限申请已到素材负责人审批环节，预计 1 小时内完成”）；

• 超时流程是否有提醒机制（如对超时未审批的节点，自动提醒审批人）。

1. 流程的简洁性

• 避免 “冗余步骤”（如用户申请某张表的查询权限，无需填写无关信息（如数据源 IP、表存储路径），仅需选择表名和权限类型）；

• 否清晰（如每个步骤告知用户 “需要做什么”“为什么需”，避免用户因不理解而停滞）。就是流程节点

六、“角色适配” 体验：让不同用户 “用得顺手”

数据治理的用户角色多样（业务用户、分析师、治理专员、IT 工程师），需求差异极大，需避免 “一刀切” 的设计，确保每个角色都能高效完成核心工作。核心关注以下内容：

1. 业务用户（如运营、产品）

• 核心需求：高效获取可用数据、生成方便报表、反馈数据问题；

• 体验设计：简化界面（仅展示 “数据搜索、素材详情、权限申请、问题反馈” 核心功能）、提供业务化术语（避免技术术语）、支持一键导出报表。

1. 数据分析师

• 核心需求：深度分析数据、关联多表数据、灵活处理数据；

• 体验设计：提供高级查询功能（拥护自定义 SQL、多表关联）、展示完整数据血缘（便于追溯素材逻辑）、协助对接分析工具（如 Jupyter Notebook）。

1. 数据治理专员（如内容管理员）

• 核心需求：维护元素材、监控信息质量、处理用户反馈；

• 体验设计：提供批量操作工具（如批量导入元数据、批量更新材料标签）、可视化质量监控面板（如质量问题分布、修复率）、用户反馈工单管理系统（如批量处理同类反馈）。

1. IT 工程师（如数据编写）

• 核心需求：对接数据源、部署数据流程、排查技术问题；

• 体验设计：献出 API 接口（便于自动化集成）、展示科技元数据（如数据存储路径、ETL 脚本信息）、协助日志查询（便于排查信息同步问题）。

七、“培训与承受” 体验：让用户 “会用、能用好”

即使软件设计再友好，用户若不了解数据治理的规则、设备的使用方法，仍会遇到障碍。培训与支持是确保用户体验落地的关键保障。核心关注以下内容：

1. 入门培训的易获取性

• 是否献出轻量化培训材料（如短视频教程、操作手册、FAQ 文档），且可在平台内直接查看（无需跳转至外部链接）；

• 是否针对新用户供应 “引导式操作”（如首次登录时的步骤指引，辅助用户完成 “搜索资料→查看详情→申请权限” 的完整流程）。

1. 实时拥护的便捷性

• 是否提供即时沟通渠道（如平台内在线客服、企业微信 / 钉钉群支持），解决用户使用中的突发问题；

• 是否建立 “数据专家库”（如标注各业务域的数据负责人，用户可直接联系专家咨询业务口径问题）。

1. 进阶能力的提升

• 是否定期组织内容治理相关培训（如 “数据质量标准解读”“高级查询技巧”）；

• 是否分享最佳实践案例（如 “某业务团队通过治理后的素材提升了营销转化率”），增强用户对数据治理价值的认知。

总结：用户体验在数据治理中的核心逻辑

“以用户为中心”，将数据治理从 “技术驱动” 转向 “用户驱动”—— 只有当用户愿意用、能用好治理后的数据，数据治理才能真正构建 “降本增效、驱动决策” 的目标，避免沦为 “技术自嗨”。就是数据治理的最终价值是 “服务业务”，而用户体验是连接 “治理成果” 与 “业务使用” 的桥梁。上述 7 个方面的本质

1.4.3.3度量指标

• 效率类​：工单处理时效、查询响应时间（目标≤1 秒）

• 满意度类​：NPS（净推荐值）、功能使用率（如 BI 工具使用率≥80%）