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业务方成天提一些很“奇葩”的报表需求，啥啥说不清，数据没来源，还张嘴马上要；我们费九牛二虎之力做出来，业务又不怎么用！想知道怎么破局？
一方面，业务方积怨已久，我一天累死累活的就是要个报表，你IT排期很久不说，还让我填一大堆说明！但反观自己纵然最懂业务但拿不到数不会量化分析确实无能为力，也深感被IT绑架。
另一方面，数据方也牢骚满腹：要数要表就是上下嘴皮一碰，规则口径数据质量乱的一批，需求变来变去不过大脑。年底公司总结，功劳靠边站，背锅第一名。
更有甚者，业务逼急了向上投诉，IT从此更不配合……以上情况非常不利于企业的数字化转型落地以及公司长足健康发展。
那么如何破解在数据需求上，业务技术的供需矛盾？笔者结合在业务+IT都干活过的双重经验叠加沙龙大家的集思广益，尝试抛个砖。所谓屁股决定脑袋，解铃还须系铃人，如同夫妻弄矛盾，破局还得两边分别往前迈一步。
如果你是IT/数据团队，做到如下5个方面：
1、理解业务，同频共振：与业务团队保持密切的沟通，倾听并深刻理解业务需求。理解业务不是流于表面，而是要尽可能做到深刻。具体有五看三行动的方法。只有深刻理解业务，才能把有价值的东西真正放到高优先级。
2、清晰需求，规范流程：IT要有明确的需求支撑流程，最好是线上化提交需求。这样才能让需求透明化、规范化。需求提交些什么、需求评审做什么、数据质量、数据权限谁来声明，统统梳理好并宣贯给业务部门。报表需求确保业务回答灵魂三问。
3、自助BI，授之以渔：一方面为业务团队提供自助报表工具和相应的培训，让他们能够自行生成报表、灵活分析数据分析。另一方面要提升分析思路的培训，因为并不是每个业务分析人员都进行过严谨的MECE和分析思维培训。
4、优化方案，组件复用：通过提升平台能力、提升分析组件复用行、提升数据底座能力来提升交付效率。比如构建指标体系、数据集市、可复用的分析组件、算法模型等。
5、善于沟通，换位思考：通过高频互动，一是让业务了解数据团队的能力和限制（比如源头数据质量不好，其实是业务本身管理问题或者是系统建设问题，数据未必解决得了）。二是让业务充分了解支持数据需求的投入，比如开发一个复杂报表要多少底层工作，有多少人天，折算是多少万元的投入（一个报表开发成本3W，使用一次，这个ROI值不值呢）。三是要善于沟通，不能说业务听不懂的专业术语，而是要多用比喻说业务能听懂的话，即使支持不了，也给想个别的办法。
如果你是业务团队做数据分析的，做到如下5个方面：
1、说清业务价值：在提出报表需求之前，业务团队应该仔细考虑需求的价值。比如，如果帮我做了这个表，就可以节约我多少人天、支持我什么行动、带来多少收入、支撑什么决策。如果是高优先级需求，要让本部门老大来助力
2、清晰数据需求：在提出报表需求时，尽可能清晰化分析目标、分析思路、指标规则、数据来源。要提供足够的上下文和业务背景、业务逻辑，帮助IT团队能够准确理解报表的目的和预期结果，减少返工。
3、预判数据可行性：IT最怕无源之水无本之木。所以如果要做报表分析，尽可能先做一轮可能性分析，包括数据源、数据质量、数据计算逻辑等。换句话说，如果excel跑个样例数据都搞不出，别指望IT做出能用的表。
4、学习BI工具：靠人不如靠自己。要尽早参与公司组织的自助BI培训，让命运掌握在自己手里；如果公司没有这类培训和工具，只有明细表，那就下载一些免费的个人版BI工具，解放自己。
5、换位思考：一是理解IT团队的技术能力和限制非常重要。通过与IT团队进行沟通了解他们的工作流程、资源状况以及技术要求，二是理解IT团队小伙伴通常是直接简单不善于沟通的，不要嗔怪他们有时候不近人情的表达；三是要学会与IT团队一起制定报表需求的优先级和合理的截止日期；四是记得要多多给IT点赞，对他们的帮助表达感谢。
