最近在做一个终端销售数据分析项目。
项目背景
终端销售数据是通过各市场专员，从客户那边收集回来的。通过excel方式回传到公司，再由公司销售支持人员进行汇总整理。
以往，这些数据都是人工收集整理存储，每个月数据汇总一份excel，存储在各大区的销售支持人员手中，要分析的时候，再汇总各大区数据进行手工分析。
这种传统近乎原始的处理方式，给他们带来很大的工作量，也非常的不方便。所以用户部门就想要进行信息化，希望通过系统的方式，来解决他们的数据收集存储和处理的问题。
又要快速实现，又要能灵活处理。
我就想着要不就用帆软的填报，来处理数据的收集功能。然后再通过报表的方式来做数据报表输出。
刚开始的时候，他们说都不要约束，先让数据都能导进来。好吧，为了快速完成项目，就先给他们开发几个导入的填报模板。挺顺利的，很快他们就把个地区的销售数据导入进来了，而且也能过滤查看，还能一起查询，基本满足了数据存储的需要。
又过了两三个月，他们发现数据存储了挺多的，可以发挥数据的作用了，就开始让我给他们做分析报表……按时间维度的分析、按区域维度的分析、按业务员维度分析、按商品维度分析……各种数据分析报表的需求
存储在数据库的数据如果没有分析是没有价值的。
在做分析报表的时候，才发现数据有各种各样的问题。
同一家门店，有多个名称，归属不同的客户，划分到不同的区域等等
商品同样也出现很多问题，同一个条形码对应不同的商品，同一个商品有各种不一样的商品编码。
数据分析过程困难重重
这就是没有做数据约束、没有建基础档案的一个大坑
优质的数据是要有规范、有约束的
而只有优质的数据才能提供价值
为了能更好的支撑后续的业务分析需求，现在只能重新梳理需求，建立数据档案库，重建导入功能
基础数据看着繁琐、然而这是整个业务系统的基础，没有打好基础，就建不成高楼大厦，切记。
