4. 整体对齐流程图：步骤概览、关键决策点、输入输出物流转关系

4.1 适用场景

本流程适用于以下三类典型场景：

• 跨部门指标需求评审：业务方（运营、市场）与技术方（数仓、BI）对同一指标（如“活跃用户”“留存率”）理解不一致。
• 新建数据看板/报表：需求从提出到交付前，需确认指标口径、维度和数据源。
• 存量指标修正：已有看板指标数据出现偏差，需回溯并重新对齐口径。

4.2 前置条件

• 已发起正式的需求工单（含需求背景、目标及预期效果）。
• 已指定需求分析师/产品经理作为对齐流程负责人。
• 已有初步的指标看板草图或字段描述。

4.3 操作步骤与输入输出物流转关系

整体对齐流程分为5个关键步骤，每个步骤均有明确的输入物、输出物及责任方。

步骤编号	步骤名称	输入物	关键操作	输出物	责任方
1	需求解析与指标识别	需求工单、业务背景文档	提取核心指标名词，圈定指标范围	指标需求清单	需求分析师 / PM
2	口径初稿与维度拆解	指标需求清单、已有指标字典	定义计算逻辑（分子/分母/时间窗口），拆解维度	指标口径初稿（含维度树）	需求分析师 / PM
3	技术评审与物理模型映射	指标口径初稿、数据模型文档	映射物理字段，确认数据粒度与ETL逻辑	技术口径确认单	数据开发 / 数仓工程师
4	多方评审与决策	技术口径确认单、预期看板样例	业务方与技术方对齐，记录异常分歧	口径对齐终稿（签字确认）	需求分析师 / PM + 业务方
5	归档与看板原型输出	口径对齐终稿、看板设计规范	整理口径说明书、绘制看板原型	最终SOP文档 + 看板原型图	需求分析师 / PM

4.4 关键决策点

4.5 整体流转关系图（SVG）

下图展示了从需求解析到归档落地的完整流转链路，其中标注了输入输出物及决策回退路径。

4.6 责任边界

• 需求分析师（PM）：主导流程推进，负责步骤1、2、4、5的全部输出，并对口径初稿的准确性负责。
• 数据开发/数仓：负责步骤3的技术评审，确保物理模型映射正确，对技术口径确认单的可行性负责。
• 业务方：参与步骤4的评审，对口径终稿的业务合理性负责，签字确认后即视为验收。
• 数据产品经理（若独立角色）：监督全流程的质量，并协调异常分歧。

4.7 记录材料

记录编号	材料名称	存储位置	更新时机
REC-01	指标需求清单（Excel / 飞书表格）	需求管理平台 / 知识库	步骤1完成后
REC-02	口径初稿（含维度拆解树）	协同文档（如语雀、Confluence）	步骤2完成后
REC-03	技术口径确认单（含字段映射表）	数据平台 / 项目Wiki	步骤3完成后
REC-04	口径对齐终稿（含签字截图/会议纪要）	需求管理平台	步骤4完成后
REC-05	看板原型图（Figma / 墨刀）	设计资产库	步骤5完成后

4.8 异常处理

4.9 验收标准

• 完整性：5个步骤的记录材料（REC-01 至 REC-05）均已归档。
• 一致性：口径对齐终稿中的指标定义、维度拆解与技术确认单完全吻合，无遗漏字段。
• 可溯源性：从需求工单到看板原型的每一步输入输出物均可通过流程ID追溯。
• 签字确认：业务方与技术方均通过邮件或平台审批确认终稿。

4.10 看板结构示例（基于已对齐口径）

以下是一个已完成口径对齐的指标看板结构片段，展示了维度拆解后的看板字段组织方式：

看板名称：用户活跃度监控看板 v1.0
所属业务域：用户增长

指标看板结构：
├── [活跃用户数] (口径：过去7天内至少登陆1次的用户)
│   ├── 维度1: 渠道来源 (自然量/付费投放/裂变)
│   ├── 维度2: 用户等级 (新用户/回访用户/忠诚用户)
│   └── 维度3: 设备平台 (iOS/Android)
│
├── [日活跃用户数] (口径：当日登陆且完成任意事件的用户)
│   ├── 维度1: 事件类型 (浏览/加购/支付)
│   └── 维度2: 时段 (0-8点/8-18点/18-24点)
│
└── [次月留存率] (口径：当月登录用户在次月仍登录的比例)
    ├── 维度1: 首次来源渠道
    └── 维度2: 当月活跃天数分层 (1-3天/4-7天/8天以上)