04 | 软件：数据定义和数据工具，才是用好数据的关键
付晓岩
你好，我是付晓岩。
在上一讲我们提到，数据是最重要的新生产要素，并且会参与到分配中。要处理数据，光用好软件就够了吗？不是，还得有能力做好数据的定义。
举个例子。一个销售人员，要数用据来分析下这个月的工作结果。但是，除了销售数据，他发现自己需要的数据：打了多少电话，和哪个客户打了几次，哪个客户答应了但因为跟进不及时线索断了，几乎都没有。因为跟进不及时导致线索断了，这种事儿为啥就没个小助手提醒一下呢？
其实，这倒不是因为业务系统功能少，而是提供的数据和你想要的数据不一致。在我看来，要解决这个问题，我们作为数字时代的业务人员，得对数据敏感，在提需求的时候就得想清楚需要什么数据。否则，就会出现后期你查不到想要的数据的情况。所以，除了要有数据思维，还得具备定义数据的能力，才算是真正懂数据，才能掌控数据这个新生产要素。而数据定义和数据工具技能的叠加，就是大多人面向软件该具备的数字化工作技能了。
提升自己的数据定义能力
业务人员学习数据建模，可以解决啥问题？
数据定义有一个重要的方法，就是数据建模。你一定会问了，这不应该是技术人员而且是做数据的那一小撮人的事情吗？未必。我建议，所有业务人员都要去学习下数据建模。为啥呢？
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AI
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数据建模是数字化工作中必备的技能之一，它不仅能提高数据质量，完成更多数字化任务，还能提高资源利用效率。数据建模并非技术复杂，而是需要沟通和达成一致认知。因此，更多的个体应该掌握数据建模技能，以推动数字化。除了数据建模，掌握基本的数据工具也是必要的，如电子表格和BI工具。此外，学习一门编程语言如Python也能帮助创造分析模式。文章提到了一本经典的数据建模书籍《数据建模经典教程》，以及四个提升数据建模能力的要点。总的来说，数据定义和基本数据工具的技能是大多数人面向软件应具备的数字化工作技能。
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- 张一帆最近发现百度BI和腾讯云BI都还挺好用，能让本来很死板的工作显得非常高大上，配个做个ppt还是不错的
作者回复: 形象很重要👍
2022-08-11归属地：北京2 
DFighting软件只是一种工具，好的产品需要两个要素：优秀的数据模型设计和高效的软件开发，我觉得在数字化的时代，软件开发人员和业务人员或多或少都需要学习数据建模的基本知识，即一种把杂乱无章的现实世界用数据模型一步步划分与定义开来，这个呢是业务数据化的基石作者回复: 是的，新的生产要素要有新的认识，新的工具也要掌握更深入
2022-07-062
小嘟嘟老师讲得数据建模第一时间就想到了 DDD， 希望学完这门课让对数字有更系统、更全面、更敏感的认知作者回复: 感兴趣可以找我私聊，我公众号 晓谈岩说 ，里边有我微信
2022-06-191
Andy目前公司业务部门还是以电子表格离线分析为主，正处于表格到BI（QuickBI）的实现期，非常同意您关于结合业务流程看到数据定义的定义。 关于数据建模，您提到ER-Win，是否还有其它免费开源好用的工具吗？作者回复: 我当时只用过er-win
2022-06-09
周建勇你现在常使用的数据分析工具是什么、用起来方便吗：excel、clickhouse作者回复: 表哥表姐，yyds
2022-05-182
宋荣子百万条以内的数据用excel，千万级的用数据库+SQL处理，再多的还没学会。2022-08-24归属地：广东
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