数据管理和表研制前排查数据源问题和比照规矩确认可满足程度

完结标签体系初版并与事务共识确认后就开始进入研制阶段，如果是0-1的项目就要通过数据收集、管理等环节，在收集数据、管理、表规划环节就可能会出现一些数据源数据缺失、异常事务流程数据、数据规矩细节等与事务需求不符或需细化等状况会需求调整规矩在IT和事务间重复交流的状况，一次到位的抱负状况基本不太可能，能做的是通过更好的项目管理最大程度提高功率、防止重复，总结了以下4点。

2.2.1 清晰、详尽、全面的规矩阐明

这块主要是对标签体系表中的【取数规矩】【计算规矩】【数据来历】字段，事务反应的通常是正向常规流程规矩，但是在编撰规矩是需求有严谨的逻辑把数据流程中各种影响的分支流程，异常流程出现时的均考虑并写下，必要时加以场景举例，这些规矩会极大的影响后续表的合计研制。

2.2.2 数据管理和表研制前排查数据源问题和比照规矩确认可满足程度

不管是IT仍是事务团队主管，着重清晰问题和可实现在进入研制前排查确认清楚，并在正式进入研制前有对所有需求探查过数据源和技术方案规划而非部分，因为在研制后再发现问题需求中止再一次规矩交流、事务交流、技术方案规划，非常耗时简直必定影响进度。

2.2.3 关键环节邮件或正式方法告知项目成员，职责到人

这个主要是对项目管理没有清晰流程管理纯靠线上线下交流的安排，邮件或其他正式告诉方法是抵抗人幸运和惰性非常必要的环节，以清晰正式的信号阐明当时的项目进程，确认的事项加强保证各环节的事项到位和出现问题可追踪链路

2.2.4 清晰整个流程中交流的环节与对象

目初始时阐明，阐明在初版、收集数据、数据管理、表规划会有一到两次交流，让项目参加人员脑际中有清晰的推动地图，知晓参加节点和效果，事先知道必定比项目中突然的要求能让项目推动的更顺畅。

03 门店标签体系使用

门店标签体系中心可使用于主要两个方面，一是中心使用于构建门店选址算法模型，二作为相关事务场景对应体系的数据弥补，其使用价值的中心逻辑都是供给更细和全面颗粒度数据+算法，提高输出数据结论和决策建议精准度以到达达成事务提高目标，其间作为门店选址模型数据是我经历过的项目，使用作为数据弥补是我个人主意，辩证看欢迎评论。

3.1 智能门店选址

品牌连锁门店拓宽选址的逻辑如图，有门店拓宽整体规划，再具体到城市评估适合的商圈、街道、商铺匹配需求的流量拓宽匹配类别的门店。