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當原有產品無法滿足當前業務發展時，有時候我們會通過改動表格中的字段設計滿足業務新需要、服務新場景。而改動“數據表格”的字段很容易引發數據沖突的情況，所以我們有必要去解決“表格改變字段”后產生的數據沖突，去兼容歷史數據，減少改動對數據產生的負面影響。那么問題來了，我們該怎么去兼容歷史數據呢？

業務是不斷變化發展的，產品也是會隨之不停迭代的，數據表格作為基本組件也常常需要變動，這在我們的日常工作中是非常常見的。

比如下面這個例子，一款分析淘寶商家移動端店鋪數據的產品，其中菜單“流量來源”是對店鋪流量的分析，在店鋪發展初期“淘內免費”、“付費流量”、“自主訪問”能夠支撐業務方對于店鋪數據的分析，但是隨著店鋪業務不斷發展做大做強，對于流量分析的顆粒度要求越來越細，只是對流量的簡單劃分已經無法滿足業務方的需求。希望能對于淘內流量能有更細的分類，幫助業務方對店鋪流量有更細致的了解，從而根據不同流量大小調整運營策略，促進店鋪銷售數據的發展。

• 現狀：淘內免費 付費流量 自主訪問
• 期望：手淘搜索 我的淘寶 淘內免費其他 手淘微淘 手淘掃一掃等
• 需求：改動“流量來源”數據表格中的字段

當原有產品無法滿足當前的業務發展時，為了滿足業務的新需要，服務于新的場景。不得不要求我們去改變最初的產品設計，改動表格中的字段設計。而改動“數據表格”的字段很容易引發數據沖突的情況，包括數據類型沖突、數據格式沖突等。

如果在改動表格字段時，不去考慮數據沖突的影響，不去考慮如何兼容歷史數據，會導致產品內的數據在完整性和一致性上出現問題，比如上文中案例如果不進行歷史數據兼容處理，選擇在3.19號上線新的統計功能，關于流量的劃分就會存在兩種不一樣的統計方式，19號前的流量數據劃分方式和19號之后不一致，按月維度下沒有辦法對3月的流量數據做一個統一劃分。

歷史數據一定意義上成為了“臟數據”，有句話說的好叫“垃圾數據進垃圾數據出”，數據質量對于分析結果的重要性甚至高于分析方式和模型?；烊肱K數據后產出的結果對業務造成嚴重的影響，甚至做出了錯誤的決策，帶來不可磨滅的損失

因此，我們有必要去解決“表格改變字段”后產生的數據沖突，去兼容歷史數據，減少改動對數據產生的負面影響。那么問題來了，我們該怎么去兼容歷史數據呢？

01 歷史數據都是需要保留的嗎

表格改變字段出現數據沖突的情況后，在我們去兼容歷史數據之前可以先思考一個問題：歷史數據都是需要保留的嗎？一起來看下下面的兩個場景。

場景1

某電商to b產品，在一次迭代中，對“店鋪銷售”菜單增加了“客單價”字段，那么歷史數據中的客單價對我們有意義嗎？

場景2

我們設計了一套問卷用于統計“國內大學生的不同專業的就業情況”，投放問卷一段時間后對問題就行了修改，那么收集的歷史數據對我們還有意義嗎？

通過兩個具體的場景，我們可以發現“歷史數據”在不同的場景下的保留策略是不同的：

場景1中的“客單價”能幫助復盤店鋪歷史的客單價情況，和當前時間的“客單價”進行對比，對店鋪策略起到數據指導作用，在此場景下歷史數據具有重要意義，需要保留。

而場景2中收集的“你的國家是什么”和場景題干“國內大學生”矛盾，問卷的修改也是為了解決這一矛盾才修改題目的，所以該題目收集來的歷史數據無效，不需要保留可以直接廢棄。

歷史數據是對過去業務情況的記錄和反饋，但并不是所有的歷史數據都是有意義的，也不是所有歷史數據都需要保留的。當需要考慮歷史數據兼容問題前，建議先從實際的場景出發去分析一下“歷史數據”對于業務的價值和意義，如果關聯不大或者本身就是錯誤的數據，直接廢棄歷史數據就OK了。對于要保留的歷史數據，才需要去考慮沖突在哪里，以及怎么去兼容

02 怎么去兼容歷史數據

在我們思考了歷史數據的價值和意義之后，確定要保留歷史數據，那么我們怎么去兼容歷史數據呢？首先，我們需要區分不同的數據表格改變方式，會帶來怎么樣的數據沖突，再根據不同的沖突情況去提出相對應的兼容方案

1. 增加字段

我們經常會遇到在表格上“增加字段”的情況，比如增加了新的業務字段，增加了新的統計項。

如果不做兼容處理，就會出現增加的字段有增加后的新數據，但是沒有歷史數據。這種情況下，需要我們判斷歷史數據能否被補全，若能，則補全歷史數據；若無法補全，新增的字段歷史數據空白展示。

2. 減少字段

當出現“減少字段”的情況，如果不做處理，會出現減少的字段沒有新數據，但是有歷史數據。這種情況下，我們的處理方式是保留歷史數據，減少統計后該字段空白展示。

3. 原字段統計邏輯或規則改變

統計邏輯或規則被改變時，不進行數據兼容的話，因為新數據和歷史數據的統計方式不一致，會導致數據結果出現差異。這個時候，需要我們去判斷歷史數據能否按新的統計邏輯換算，若能，則按新邏輯重新統計；若不能保留歷史數據，并記錄統計邏輯的改變記錄。

4. 原字段下鉆或合并統計

這種改變會出現新字段和歷史字段是包含或者被包含的關系，需要我們去補全歷史數據，比如字段A被下鉆成了新字段B+新字段C，根據下鉆規則補全新字段B和C的歷史數據值。

而在實際的場景中，數據沖突會同時存在多種，所采用的方案也是多個解決手段組合的。

比如下面這個案例，我們對“客戶管理”模塊進行迭代，通過調研發現內部銷售團隊希望能在“客戶管理”菜單中增加“客戶微信”字段，并提供根據客戶等級自動計算出“下次回訪時間”，為此我們對“客戶管理”的字段進行了調整。

表格改動為：增加“客戶微信”、“下次回訪時間”字段，減少“創建時間”字段。這里就涉及到了“增加字段”和“減少字段”兩種情況，通過分析“客戶微信”和“下次回訪”字段對存量客戶具有重要意義，收集到客戶的微信聯系方式和具體的回訪時間，方便業務員展開業務，兩個字段的數據也有被補全的條件；而減少的“創建時間”字段對于業務影響不大，可以廢棄?；谏厦娴目紤]，我們對“客戶管理”菜單做了如圖處理。

迭代發布上線后，產品同學提出“下次回訪時間”直接展示時間，對銷售團隊來說不夠直觀，可以對“下次回訪時間”進一步處理，更加直接明了，因為“下次回訪時間”字段中原有的時間格式是支持現在的規則換算的，就可以對時間進行了換算處理。

對“下次回訪時間”的展示進行處理，計算“下次回訪時間”和當前時間的差值：

• 原統計格式：yyyy-mm-dd
• 新統計格式：X天后回訪；已過期X天

隨著業務的發展又遇到了“字段統計邏輯和規則無法轉化”的情況，“客戶管理”中“意向產品”的可選項從“商品1，商品2，商品3”變成了“商品5，商品6，商品7”，改動前后的數據沒有辦法去簡單的進行兼容，而前后數據對于業務來說都是具有意義的，那么我們需要在保留兩者數據格式的前提下，做一些文案上的提示，例如在操作日志記錄系統對于規則的更改。

從上面這個案例中我們發現，表格的變動不單單只有出現一種沖突，我們采取的解決方案也是多樣的。

03 兼容歷史數據的價值和場景

表格字段的改動會導致歷史數據和改動后數據的沖突，而數據沖突會導致在產品層面的數據沒有連貫性，進一步導致了用戶無法理解前后數據，對產品產生了疑問，以至于產生了負面情緒。

簡單的對表格字段進行增減，對于用戶的影響相對于較少，降低了用戶對數據的可讀性，比如上文案例中增加減少字段，不做處理的話，用戶會對部分情況有數據部分情況無數據產生疑惑增加了理解成本。

但是對于更改統計邏輯的，就不只是簡單用戶體驗上的問題了，會給業務帶來實際的影響，比如上文中意向產品中可選擇的產品變更了，如果不及時對于歷史數據進行兼容，做相關的變動說明處理，很容易給業務員帶來之前的商品仍然可以進行銷售的誤判，最終導致下錯訂單甚至下單后無法發貨，給公司業務帶來實質的虧損

由此可見，兼容歷史數據的價值，在于解決這一系列的數據沖突，既保證了產品層面的數據連貫性，也讓用戶了解到數據變動的原因，降低了用戶的負面情緒和理解成本。更重要的是，不僅可以 能幫助用戶復盤業務情況，對業務起到指導作用，而且避免事故和損失的發生

但是兼容歷史數據也不是在所有場景都適用的，當我們涉及到的改動非常大的時候，比如業務發生巨大的變化導致原有表格字段全部推翻重新設計時，就不建議采用上文的兼容方案，可以選擇新老數據交替過渡，原有的表格提供對老數據的支持，新建一個表格用于支持新字段的展示，通過這種方式，完成從歷史存量業務到新業務的過渡；又比如整體項目需要重構，可以選擇數據遷移方案

現在當我們再次遇到歷史數據沖突需要兼容的情況時，可以判斷如何選擇了嗎？

本文由 @晌午 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。