伴随着国内在线学习行业十几年的发展，目前60%以上的国内大型企业(人员规模在50000+)搭建了在线学习平台;随着平台应用逐渐深入，企业对在线学习平台由陌生到熟悉，特别是注重在线学习平台发展和应用的企业，也正因为作为真正使用者的他们加入，在线学习行业的需求及发展正呈现明朗化态势，在线学习企业和在线学习供应商相互反哺，共同推进在线学习方式的纵深化发展和应用。

在这样的大背景下，企业不断被市场教育，开始关注平台功能设计的合理性及实用性。本篇文章将从一个企业在线学习平台运营工作者的视角，来探讨一下企业搭建在线学习平台中遇到的一个常见的功能问题——企业在线学习平台数据报表不能满足运营需求，如数据维度缺失、数据可视化差、数据报表不准确等等的问题，此问题常会为后续运营工作造成一定困扰，值得重视。关于此问题的产生，多是由平台搭建前期需求调研不充分，重视度不够引起的，接下来本文将以数据报表需求梳理视角来具体谈一谈此问题的规避和优化方法。

平台个性化数据报表需求的梳理，平台搭建者可以按照以下四个步骤进行：

步骤一：调研整理企业内部业务运营数据需求

在开发企业在线学习平台个性化数据智能报表前，调研和整理企业内部业务运营数据需求是必不可少的重要环节，可通过以下三种方法进行：

(1)方法一：运营指标需求调研整理

从用户和管理两个角度，全系统梳理用户行为轨迹和业务运营指标需求，将所有数据指标维度纳入到数据分析报表中。

用户行为轨迹突出用户行为数据的统计分析，反应用户个人行为，即用户画像;

业务运营指标突出全平台各业务指标的数据统计分析，反应平台各运营指标用户的所有行为。

用户行为轨迹构成业务运营指标，两者的统计维度指标基本上是一致的，只是反应的运营指标对象不同。

图1：运营指标维度(部分)示例

(2)方法二：尝试撰写年度总结报告数据部分提纲

采用倒推的方法，提前拟定年度总结数据提纲，以目标为导向，进行运营指标及其计算公式复盘，补充相关指标数据。这一方法是数据梳理行之有效的方法，主要从培训运营管理的角度，提出运营数据需求，可以囊括一般的运营数据需求。

年度总结报告数据提纲，可以先罗列一级数据指标，再罗列二级数据指标。

图2：年度报告(部分)提纲示例

(3)方法三：结合市场上各大数据分析平台进行需求补充

根据在线学习平台市场各大供应商和主流数据分析平台，进行数据指标和计算公式确认和补充。供应商平台主要供企业平台运营者掌握在线学习行业数据研发现状分析，主流数据分析平台主要供企业平台运营者数据分析维度启发和分析方法参考，如中国数据分析行业网、京东大数据、企鹅智库、腾讯大数据等数据分析媒体，这些媒体、网站集中了互联网行业前沿的数据分析报告和数据分析案例，可从中总结数据分析的一般性方法和独特视角。

步骤二：梳理平台数据库底层基础数据字段

完成企业内部业务运营数据调研和整理后，应根据运营数据需求，多维度分析用户行为和用户数据，挖掘出众多维度下数据之间的内在关联，拉出底层基础数据字段列表，并和技术部进行数据提取确认，确认的内容主要包括数据提取的字段、数据提取的周期、数据收集的来源、数据的储存格式等。下面以课程学习指标底层基础数据和分析维度示例，如下图所示：

图3：数据库底层基础数据字段(部分)示例

步骤三：归纳整理各维度业务指标数据报表需求

根据业务运营指标需求维度和与技术部确定的底层数据字段，结合数据计算方法、数据记录要求、数据筛选条件(分析维度)进行各指标数据报表表单需求输出。

步骤四：融合各维度数据报表进行原型设计

在归纳整理各维度业务指标数据报表需求后，需要对各维度数据报表需求进行融合，并进行原型设计，在融合和原型设计时需要遵循以下五大原则：

(1)逻辑性

报表设计逻辑上采取总-分的逻辑，明确总体数据与各维度数据的关系，满足各维度数据报表需求和数据查询条件需求。

(2)唯一性

在融合各维度数据报表时，各维度数据字段和来源应是唯一的，保证聚焦重点。

(3)目标性

各维度数据报表中的数据经过分析，皆可呈现相应结论;

(4)实效性

各维度数据报表满足培训数据提取需求及收集要求;

(5)灵活性

各维度数据报表的数据可根据各种筛选条件灵活提取。

最后根据最终的数据原型需求，遵循重要紧急优先排序逐步进行数据报表的开发、上线与测试。

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