第2章 RICE评分前的数据收集清单

2.1 适用场景

数据收集清单用于以下典型场景，确保RICE评分前所有原始数据完整、可追溯、口径一致：

• 新产品功能优先级评估 — 对多个候选功能同时进行RICE量化排序前，统一采集各要素的底层数据。
• 季度项目组合评审 — 需要在不同部门、不同时间窗口提交的项目间做横向对比时，用清单固定数据来源和采集规范。
• 资源分配决策 — 当开发产能有限，必须从ROI角度选择投入方向时，清单保证Effort和Impact数据的可比性。
• 跨团队协作评估 — 产品、技术、数据、运营等多角色共同参与评分时，清单作为唯一的“数据契约”，减少口径争执。

2.2 前置条件

开始数据收集前，必须满足以下条件，否则清单的完整性和可用性无法保证：

• 已确定待评估的候选项目/功能列表（至少包含名称和简要描述）。
• 已明确RICE模型在本组织内的使用范围（例如：仅用于需求评审，或也用于技术债清理）。
• 各数据来源渠道已确认可访问（如GA账号权限、A/B测试平台、工时记录系统）。
• 评估团队已组建并分配职责（至少包括产品经理、技术负责人、数据对接人）。
• 上一章确定的RICE评分目标已书面化，避免数据采集与目标脱节。

2.3 操作步骤

数据收集共分为6个步骤，整体流程如下图所示。每个步骤的输出作为下一步的输入，不可跳过或颠倒顺序。

1. 步骤一：明确RICE四项数据需求
   动作：对照候选项目列表，逐项列出R（触达）、I（影响）、C（信心）、E（工作量）各要素需要采集的数据项。
   注意：数据项必须与上一章确定的评分目标严格对齐，避免采集无关指标。
2. 步骤二：识别各要素的数据来源
   动作：为每个数据项确定1～2个可靠的来源渠道（如GA、A/B测试平台、工时系统、历史项目库）。
   注意：优先使用官方/权威数据源；若使用估算值，需在来源中标注“估算”。
3. 步骤三：按来源采集原始数据
   动作：登录各数据平台，按统一时间窗口（如最近7天、最近30天）导出或记录原始数值。
   注意：保留数据采集时间和上下文备注，便于后续追溯。
4. 步骤四：执行数据质量校验
   动作：逐项检查数据的完整性（无空值）、准确性（与源系统核对）、一致性（单位/口径统一）。
   注意：对异常数据使用红色标记，并在备注中说明原因和处理方式。
5. 步骤五：录入标准化数据模板
   动作：将校验通过的数据按照本章2.6节的模板格式填入RICE数据收集清单。
   注意：所有数值单位必须统一（如“万人”“人天”“百分比”），不得混用。
6. 步骤六：输出完整数据清单
   动作：由数据对接人汇总全量数据项，经产品经理和技术负责人双人审核后，输出最终版清单。
   注意：审核未通过的清单不得进入RICE计算环节，必须返回步骤四重新校验。

2.4 输入输出物

2.5 责任边界

2.6 记录材料 — 数据收集模板

以下模板是RICE数据收集的标准化格式。所有评估项目必须使用该模板，不得自行增删列或更改单位。

2.7 异常处理

数据收集过程中可能遇到以下异常情况，请按对应规则处理：