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對于用戶來說好的產品是用戶體驗或者有新穎的立題等；對于產品的生產方來說數據的沉淀才是最重要的目的。有了可以成規模的數據，就可以用來建模，分析用戶行為，發掘目標客戶并進行靶向營銷，實在不濟，還可以將數據出售。

產品經理是產品出生時最重要的角色，從原型設計到產品上線時，他起到的作用是關鍵性的。產品從原型到落地則是產品實施的主責。上線前期和上線之后的 產品推廣是產品運營的主責。產品運維主要是系統層面上的運維，類似于倉庫管理員，只有他可以登錄生產環境，查看日志，做產品更新之類的。

一個產品能不能吸引用戶看產品經理，一個產品能不能生存看產品運營，一個產品能不能有很強的后坐力看產品實施。產品實施是數據積累的重要一環，因為 此時涉及到系統架構的搭建以及數據庫表結構的設計，系統架構使用的是否優秀會影響產品更新的便捷性；而數據庫表結構的設計，則會影響到數據積累。

數據庫所存儲的數據應該包含，業務生成到終結整個流程中所產生的所有數據，以及關鍵狀態遷移的時間點。同時應該全流程可追溯，并且可以不用他復雜的嵌套就可以查詢到自己想要的信息。

以網購下單為例做一下簡單說明，訂單狀態包括（未支付，已取消，已支付，已退款【只退款】，已發貨，已收貨，已退貨，已退款【退貨退款】）。不同的模式會有不同的訂單狀態，這里只討論單一訂單的情況，不涉及組合訂單等情況。

訂單的狀態的變化涉及到相關數據的變更。以唯品會的模式為例：
1、在商品為“未支付”狀態時，就虛占庫存，20分鐘內如果沒有變成“已支付”，系統會恢復庫存，此時此訂單變為“已取消”；這段時間產生的數據并未形成真實訂單。
2、 真實訂單的生成是“已支付”狀態為切點的。已支付時扣減庫存，已支付但未發貨時，可以發起退款行為，退款完結時會變成已退款【只退款】。支付完成后，賣家 發貨此時變成已發貨。貨物到達買家手中時變成已收貨。已收貨在可發生退貨時間范圍內可以發起退貨行為，退貨完結時會變成已退款【退貨退款】。

第一點中的數據都是流水數據，此時并未發生真實的商品交易。但這樣的流水數據對平臺來說依然是有用的?？梢愿鶕@些流水中所涉及到的產品對客戶做喜好分析。

第二點中的數據都是真實交易的數據。從付了錢那刻起就是真正的交易行為?！耙阎Ц丁睍r，買方賬戶會流出資金，賣方賬戶會流入資金，此時會產生資金交 易流水；“已發貨”時，賣方的商品會出庫，會產生出入庫流水，物流公司會產生物流信息；“已退款”時，買賣雙方的資金賬戶會流入和流出資金，會產生資金交 易流水；“已退貨”時，會產生物流信息數據。

“資金交易流水”，“商品出入庫流水”，“物流信息數據”都是伴隨著訂單產生的。可以從側面佐證交易的真實性。唯品會的模式中，是自建倉庫。加上巡 核庫基本可以保證交易的真實性。淘寶的倉庫不在自己手上，沒有真實的商品出入庫流水數據，所以會存在造假的情況。淘寶收集到的數據，在某些領域并不存在分 析的價值。如果跨領域的平臺間合作時，唯品會的數據更有價值。

一個真實的訂單數據，是可以根據訂單編號追溯到“資金交易流水”，“商品出入庫流水”，“物流信息數據”的。這些數據的數據源頭都是訂單，所以應該 可以根據訂單編號直接查詢出這些數據。譬如說我要查商品出入庫流水數據，先根據訂單號查出商品編號，和倉庫編號，發貨時間，載根據庫存編號，商品編號，和 發貨時間查詢出出庫流水。這樣的設計就是失敗的，而且無法避免并發的情況。還有一個關鍵點就是狀態遷移時需要蓋時間戳。這些時間對于一些指標分析是很關鍵 的尤其是效率類的指標。

數據的產生一定會存在源頭數據、過程數據、結果數據。這三種數據之間一定是需要一線串起來的。給這串數據打個標簽，可以根據這個標簽查詢出所有的相關數據。

最近在跟某個電商平臺做數據共享，其數據結構混亂，想要的數據沒有同時還有有些設計反人類思維，如數量*單價！=總金額。有感而發。