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『』表格改变字段时，该如何兼容历史数据？

当原有产品无法满足当前业务发展时 ， 有时候我们会通过改动表格中的字段设计满足业务新需要、服务新场景 。而改动“数据表格”的字段很容易引发数据冲突的情况 ， 所以我们有必要去解决“表格改变字段”后产生的数据冲突 ， 去兼容历史数据 ， 减少改动对数据产生的负面影响 。那么问题来了 ， 我们该怎么去兼容历史数据呢？
『』表格改变字段时，该如何兼容历史数据？
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业务是不断变化发展的 ， 产品也是会随之不停迭代的 ， 数据表格作为基本组件也常常需要变动 ， 这在我们的日常工作中是非常常见的 。
比如下面这个例子 ， 一款分析淘宝商家移动端店铺数据的产品 ， 其中菜单“流量来源”是对店铺流量的分析 ， 在店铺发展初期“淘内免费”、“付费流量”、“自主访问”能够支撑业务方对于店铺数据的分析 ， 但是随着店铺业务不断发展做大做强 ， 对于流量分析的颗粒度要求越来越细 ， 只是对流量的简单划分已经无法满足业务方的需求 。希望能对于淘内流量能有更细的分类 ， 帮助业务方对店铺流量有更细致的了解 ， 从而根据不同流量大小调整运营策略 ， 促进店铺销售数据的发展 。现状：淘内免费 付费流量 自主访问期望：手淘搜索 我的淘宝 淘内免费其他 手淘微淘 手淘扫一扫等需求：改动“流量来源”数据表格中的字段
当原有产品无法满足当前的业务发展时 ， 为了满足业务的新需要 ， 服务于新的场景 。不得不要求我们去改变最初的产品设计 ， 改动表格中的字段设计 。而改动“数据表格”的字段很容易引发数据冲突的情况 ， 包括数据类型冲突、数据格式冲突等 。
如果在改动表格字段时 ， 不去考虑数据冲突的影响 ， 不去考虑如何兼容历史数据 ， 会导致产品内的数据在完整性和一致性上出现问题 ， 比如上文中案例如果不进行历史数据兼容处理 ， 选择在3.19号上线新的统计功能 ， 关于流量的划分就会存在两种不一样的统计方式 ， 19号前的流量数据划分方式和19号之后不一致 ， 按月维度下没有办法对3月的流量数据做一个统一划分 。
历史数据一定意义上成为了“脏数据” ， 有句话说的好叫“垃圾数据进垃圾数据出” ， 数据质量对于分析结果的重要性甚至高于分析方式和模型 。混入脏数据后产出的结果对业务造成严重的影响 ， 甚至做出了错误的决策 ， 带来不可磨灭的损失
因此 ， 我们有必要去解决“表格改变字段”后产生的数据冲突 ， 去兼容历史数据 ， 减少改动对数据产生的负面影响 。那么问题来了 ， 我们该怎么去兼容历史数据呢？
01 历史数据都是需要保留的吗
表格改变字段出现数据冲突的情况后 ， 在我们去兼容历史数据之前可以先思考一个问题：历史数据都是需要保留的吗？一起来看下下面的两个场景 。
场景1
某电商to b产品 ， 在一次迭代中 ， 对“店铺销售”菜单增加了“客单价”字段 ， 那么历史数据中的客单价对我们有意义吗？
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场景2
我们设计了一套问卷用于统计“国内大学生的不同专业的就业情况” ， 投放问卷一段时间后对问题就行了修改 ， 那么收集的历史数据对我们还有意义吗？
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通过两个具体的场景 ， 我们可以发现“历史数据”在不同的场景下的保留策略是不同的：
场景1中的“客单价”能帮助复盘店铺历史的客单价情况 ， 和当前时间的“客单价”进行对比 ， 对店铺策略起到数据指导作用 ， 在此场景下历史数据具有重要意义 ， 需要保留 。


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