1. 怎樣設計一個好的資料庫
資料庫設計(Database Design)是指對於一個給定的應用環境，構造最優的資料庫模式，建立資料庫及其應用系統，使之能夠有效地存儲數據，滿足各種用戶的應用需求（信息要求和處理要求）。
在資料庫領域內，常常把使用資料庫的各類系統統稱為資料庫應用系統。
一、資料庫和信息系統
(1)資料庫是信息系統的核心和基礎，把信息系統中大量的數據按一定的模型組織起來，提供存儲、維護、檢索數據的
功能，使信息系統可以方便、及時、准確地從資料庫中獲得所需的信息。
(2)資料庫是信息系統的各個部分能否緊密地結合在一起以及如何結合的關鍵所在。
(3)資料庫設計是信息系統開發和建設的重要組成部分。
(4)資料庫設計人員應該具備的技術和知識：
資料庫的基本知識和資料庫設計技術
計算機科學的基礎知識和程序設計的方法和技巧
軟體工程的原理和方法
應用領域的知識
二、資料庫設計的特點
資料庫建設是硬體、軟體和干件的結合
三分技術，七分管理，十二分基礎數據
技術與管理的界面稱之為「干件」
資料庫設計應該與應用系統設計相結合
結構（數據）設計：設計資料庫框架或資料庫結構
行為（處理）設計：設計應用程序、事務處理等
結構和行為分離的設計
傳統的軟體工程忽視對應用中數據語義的分析和抽象，只要有可能就盡量推遲數據結構設計的決策早期的資料庫設計致力於數據模型和建模方法研究，忽視了對行為的設計
如圖：
三、資料庫設計方法簡述
手工試湊法
設計質量與設計人員的經驗和水平有直接關系
缺乏科學理論和工程方法的支持，工程的質量難以保證
資料庫運行一段時間後常常又不同程度地發現各種問題，增加了維護代價
規范設計法
手工設計方
基本思想
過程迭代和逐步求精
規范設計法(續)
典型方法：
(1)新奧爾良（New Orleans）方法：將資料庫設計分為四個階段
S.B.Yao方法：將資料庫設計分為五個步驟
I.R.Palmer方法：把資料庫設計當成一步接一步的過程
(2)計算機輔助設計
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner
四、資料庫設計的基本步驟
資料庫設計的過程(六個階段)
1.需求分析階段
准確了解與分析用戶需求（包括數據與處理）
是整個設計過程的基礎，是最困難、最耗費時間的一步
2.概念結構設計階段
是整個資料庫設計的關鍵
通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象，形成一個獨立於具體DBMS的概念模型
3.邏輯結構設計階段
將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型
對其進行優化
4.資料庫物理設計階段
為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構（包括存儲結構和存取方法）
5.資料庫實施階段
運用DBMS提供的數據語言、工具及宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果
建立資料庫，編制與調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行
6.資料庫運行和維護階段
資料庫應用系統經過試運行後即可投入正式運行。
在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價、調整與修改
設計特點:
在設計過程中把資料庫的設計和對資料庫中數據處理的設計緊密結合起來將這兩個方面的需求分析、抽象、設計、實現在各個階段同時進行，相互參照，相互補充，以完善兩方面的設計
設計過程各個階段的設計描述：
如圖：
五、資料庫各級模式的形成過程
1.需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求
2.概念設計階段：形成獨立於機器特點，獨立於各個DBMS產品的概念模式(E-R圖)
3.邏輯設計階段：首先將E-R圖轉換成具體的資料庫產品支持的數據模型，如關系模型，形成資料庫邏輯模式；然後根據用戶處理的要求、安全性的考慮，在基本表的基礎上再建立必要的視圖(View)，形成數據的外模式
4.物理設計階段：根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，建立索引，形成資料庫內模式
六、資料庫設計技巧
1. 設計資料庫之前（需求分析階段）
1) 理解客戶需求，詢問用戶如何看待未來需求變化。讓客戶解釋其需求，而且隨著開發的繼續，還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。
2) 了解企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入輸出。
在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。
舉例：假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和，你要保證其中包括了單獨的郵政編碼欄位而不要把郵政編碼糅進地址欄位里。
4) 創建數據字典和ER 圖表
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標準的對象命名規范
資料庫各種對象的命名必須規范。
2. 表和欄位的設計（資料庫邏輯設計）
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但Third Normal Form（3NF）通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF 標準的資料庫的表設計原則是：「One Fact in One Place」即某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
舉例：某個存放客戶及其有關定單的3NF 資料庫就可能有兩個表：Customer 和Order。Order 表不包含定單關聯客戶的任何信息，但表內會存放一個鍵值，該鍵指向Customer 表裡包含該客戶信息的那一行。
事實上，為了效率的緣故，對表不進行標准化有時也是必要的。
2) 數據驅動
採用數據驅動而非硬編碼的方式，許多策略變更和維護都會方便得多，大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例，假如用戶界面要訪問外部數據源（文件、XML 文檔、其他資料庫等），不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持表裡。還有，如果用戶界面執行工作流之類的任務（發送郵件、列印信箋、修改記錄狀態等），那麼產生工作流的數據也可以存放在資料庫里。角色許可權管理也可以通過數據驅動來完成。事實上，如果過程是數據驅動的，你就可以把相當大的責任推給用戶，由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。
舉例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性結婚後從夫姓等）。所以，在建立系統存儲客戶信息時，在單獨的一個數據表裡存儲姓氏欄位，而且還附加起始日和終止日等欄位，這樣就可以跟蹤這一數據條目的變化。
欄位設計原則
4) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位
dRecordCreationDate，在VB 下默認是Now()，而在SQL Server • 下默認為GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion，記錄的版本標記；有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因 •
5) 對地址和電話採用多個欄位
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有，電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表，其間具有自身的類型和標記類別。
6) 使用角色實體定義屬於某類別的列
在需要對屬於特定類別或者具有特定角色的事物做定義時，可以用角色實體來創建特定的時間關聯關系，從而可以實現自我文檔化。
舉例：用PERSON 實體和PERSON_TYPE 實體來描述人員。比方說，當John Smith, Engineer 提升為John Smith, Director 乃至最後爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不過是改變兩個表PERSON 和PERSON_TYPE 之間關系的鍵值，同時增加一個日期/時間欄位來知道變化是何時發生的。這樣，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能類型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。還有個替代辦法就是改變PERSON 記錄來反映新頭銜的變化，不過這樣一來在時間上無法跟蹤個人所處位置的具體時間。
7) 選擇數字類型和文本類型盡量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 類型要特別小心。比如，假如想看看月銷售總額，總額欄位類型是smallint，那麼，如果總額超過了$32,767 就不能進行計算操作了。
而ID 類型的文本欄位，比如客戶ID 或定單號等等都應該設置得比一般想像更大。假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把資料庫表欄位的長度設為12 或者13 個字元長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個資料庫就可以實現資料庫規模的增長了。
8) 增加刪除標記欄位
在表中包含一個「刪除標記」欄位，這樣就可以把行標記為刪除。在關系資料庫里不要單獨刪除某一行；最好採用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。
3. 選擇鍵和索引（資料庫邏輯設計）
鍵選擇原則：
1) 鍵設計4 原則
為關聯欄位創建外鍵。 •
所有的鍵都必須唯一。 •
避免使用復合鍵。 •
外鍵總是關聯唯一的鍵欄位。 •
2) 使用系統生成的主鍵
設計資料庫的時候採用系統生成的鍵作為主鍵，那麼實際控制了資料庫的索引完整性。這樣，資料庫和非人工機制就有效地控制了對存儲數據中每一行的訪問。採用系統生成鍵作為主鍵還有一個優點：當擁有一致的鍵結構時，找到邏輯缺陷很容易。
3) 不要用用戶的鍵(不讓主鍵具有可更新性)
在確定採用什麼欄位作為表的鍵的時候，可一定要小心用戶將要編輯的欄位。通常的情況下不要選擇用戶可編輯的欄位作為鍵。
4) 可選鍵有時可做主鍵
把可選鍵進一步用做主鍵，可以擁有建立強大索引的能力。
索引使用原則：
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。
1) 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
2) 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。
3) 不要索引memo/note 欄位，不要索引大型欄位（有很多字元），這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。
4) 不要索引常用的小型表
不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。
4. 數據完整性設計（資料庫邏輯設計）
1) 完整性實現機制：
實體完整性：主鍵
參照完整性：
父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值
父表中插入數據：受限插入；遞歸插入
父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制
用戶定義完整性：
NOT NULL；CHECK；觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於商務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：國家代碼、狀態代碼等。
5) 採用視圖
為了在資料庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象，可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理資料庫變更時給你提供了更多的自由。
5. 其他設計技巧
1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器，你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語（或者其他任何語言）而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼，可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般資料庫信息非常有用。在這個表裡存放資料庫當前版本、最近檢查/修復（對Access）、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤資料庫，當客戶抱怨他們的資料庫沒有達到希望的要求而與你聯系時，這樣做對非客戶機/伺服器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在資料庫中引入版本控制機制來確定使用中的資料庫的版本。時間一長，用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改資料庫結構。把版本信息直接存放到資料庫中更為方便。
5) 編制文檔
對所有的快捷方式、命名規范、限制和函數都要編制文檔。
採用給表、列、觸發器等加註釋的資料庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對資料庫文檔化，或者在資料庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣，當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本，犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂資料庫之後，必須用用戶新輸入的數據測試數據欄位。最重要的是，讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新資料庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查資料庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查資料庫。換句話說，針對每一種最終表達數據的原型應用，保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。
2. 建立資料庫的原則(怎樣建立一個好的資料庫
資料庫設計原則2007-05-2601:08一個好的資料庫產品不等於就有一個好的應用系統，如果不能設計一個合理的資料庫模型，不僅會增加客戶端和伺服器段程序的編程和維護的難度，而且將會影響系統實際運行的性能。一般來講，在一個MIS系統分析、設計、測試和試運行階段，因為數據量較小，設計人員和測試人員往往只注意到功能的實現，而很難注意到性能的薄弱之處，等到系統投入實際運行一段時間後，才發現系統的性能在降低
資料庫設計是建立資料庫及其應用系統的核心和基礎，它要求對於指定的應用環境，構造出較優的資料庫模式，建立起資料庫應用系統，並使系統能有效地存儲數據，滿足用戶的各種應用需求。一般按照規范化的設計方法，常將資料庫設計分為若干階段：
系統規劃階段
主要是確定系統的名稱、范圍；確定系統開發的目標功能和性能；確定系統所需的資源；估計系統開發的成本；確定系統實施計劃及進度；分析估算系統可能達到的效益；確定系統設計的原則和技術路線等。對分布式資料庫系統，還應分析用戶環境及網路條件，以選擇和建立系統的網路結構。
需求分析階段
要在用戶調查的基礎上，通過分析，逐步明確用戶對系統的需求，包括數據需求和圍繞這些數據的業務處理需求。通過對組織、部門、企業等進行詳細調查，在了解現行系統的概況、確定新系統功能的過程中，收集支持系統目標的基礎數據及其處理方法。
概念設計階段
要產生反映企業各組織信息需求的資料庫概念結構，即概念模唯消陪型。概念模型必須具備豐富的語義表達能力、易於交流和理解、易於變動、易於向各種數據模型轉換、易於從概念模型導出與DBMS有關的邏輯模型等特點。
邏輯設計階段
除了要把E－R圖的實體和聯系類型，轉換成選定的DBMS支持的數據類型，還要設計子模式並對模式進行評價，最後為了使模式適應信息的不同表示，需要優化模式。
物理設計階段
主要任務是對資料庫中數據在物指蠢理設備上的存放結構和存取方法進行設計。資料庫物理結構依賴於給定的計算機系統，而且與具體選用的DBMS密切相關。物理設計常常包括某些操作約束，如響應時間與存儲要求等。
系統實施階段
主要分為建立實際的資料庫結構；裝入試驗數據對應用程序進行測試；裝入實際數據建立實際資料庫三個步驟。
另外，在資料庫的設計過程中還包括一些其他設計，如資料庫的安全性、完整性、一致性和可恢復性等方面的設計,不過，這些設計總是以犧牲效率為代價的,設計人員的任務就是要在效率和盡可能多的功能之間進行合理的權衡。
一個好的資料庫產品不等於就有一個好的應用系統，如果不能設計一個合理的資料庫模型，不僅會增加客戶端和伺服器段程序的編程和維護的難度，而且將會影響系統實際運行的性能。一般來講，在一個MIS系統分橋汪析、設計、測試和試運行階段，因為數據量較小，設計人員和測試人員往往只注意到功能的實現，而很難注意到性能的薄弱之處，等到系統投入實際運行一段時間後，才發現系統的性能在降低
資料庫設計是建立資料庫及其應用系統的核心和基礎，它要求對於指定的應用環境，構造出較優的資料庫模式，建立起資料庫應用系統，並使系統能有效地存儲數據，滿足用戶的各種應用需求。一般按照規范化的設計方法，常將資料庫設計分為若干階段：
系統規劃階段
主要是確定系統的名稱、范圍；確定系統開發的目標功能和性能；確定系統所需的資源；估計系統開發的成本；確定系統實施計劃及進度；分析估算系統可能達到的效益；確定系統設計的原則和技術路線等。對分布式資料庫系統，還應分析用戶環境及網路條件，以選擇和建立系統的網路結構。
需求分析階段
要在用戶調查的基礎上，通過分析，逐步明確用戶對系統的需求，包括數據需求和圍繞這些數據的業務處理需求。通過對組織、部門、企業等進行詳細調查，在了解現行系統的概況、確定新系統功能的過程中，收集支持系統目標的基礎數據及其處理方法。
概念設計階段
要產生反映企業各組織信息需求的資料庫概念結構，即概念模型。概念模型必須具備豐富的語義表達能力、易於交流和理解、易於變動、易於向各種數據模型轉換、易於從概念模型導出與DBMS有關的邏輯模型等特點。
邏輯設計階段
除了要把E－R圖的實體和聯系類型，轉換成選定的DBMS支持的數據類型，還要設計子模式並對模式進行評價，最後為了使模式適應信息的不同表示，需要優化模式。
物理設計階段
主要任務是對資料庫中數據在物理設備上的存放結構和存取方法進行設計。資料庫物理結構依賴於給定的計算機系統，而且與具體選用的DBMS密切相關。物理設計常常包括某些操作約束，如響應時間與存儲要求等。
系統實施階段
主要分為建立實際的資料庫結構；裝入試驗數據對應用程序進行測試；裝入實際數據建立實際資料庫三個步驟。
另外，在資料庫的設計過程中還包括一些其他設計，如資料庫的安全性、完整性、一致性和可恢復性等方面的設計,不過，這些設計總是以犧牲效率為代價的,設計人員的任務就是要在效率和盡可能多的功能之間進行合理的權衡。
3. 決策支持類B端產品在設計過程中需要考慮哪些數據要求
隨著各行各業向數據化運營/精細化運營轉變，數據產品越來越被大家所關注。 作為B端產品的一個重要組成部分，數據慢慢成為產品設計和商業決策不可或缺的部分 。尤其是諸如智慧城市、智能建築等專業服務類的B端數據產品，也是為客戶提供數據運營和決策支持的。 這類數據產品本身的計算、決策越多 ，客戶需要的思考就越少 。所以作為這類數據產品的產品經理，要清楚的知道自家產品的數據特點，以便選擇正確的設計策略。
這類數據產品面向的是少量企業級客戶，核心訴求是 高效滿足他們的數據應用需求， 使其核心業務形成商業閉環， 帶來更加高效的理性決策 ，所以如何做好「 面向企業高層決策支持型 & 面向企業客戶數據應用型 」的數據設計是每一個B端產品經理都要面臨的挑戰。
數據層設計的核心是數據倉庫，目的就是能夠 讓客戶方便地訪問大量數據 ，允許他們 查詢自己想要的數據 ， 分析其中有價值的信息 。這就要求數據倉庫的設計必須滿意以下數據要求：
1．安全性
B端產品中含有機密和大量敏感的數據。為了能夠使用這些數據，必須有 適當的授權機制 。這意味著 只有被授權數據才能被特定用戶訪問 。
如果增加安全特性則會影響到數據倉庫的性能，因此必須提早考慮數據倉庫的安全需求。當數據倉庫已經建立完成並開始使用後，此時再應用安全特性會比較困難。在數據倉庫的設計階段，我們就應該進行如下事項：
數據倉庫中的數據對於最終用戶是只讀的，任何人都不能修改其中的數據；
劃分數據的安全等級，如公開的、機密、秘密、絕密等；
制定訪問控制方案，決定哪些用戶可以訪問哪些數據；
設計授予、回收、變更用戶訪問許可權的方法；
添加對數據訪問的審計功能；
2．可訪問性
能夠快速准確地分析所需要的數據是輔助決策支持的關鍵。有了數據的支持，業務就可以根據市場和客戶的情況做出及時地調整。這就 要求用戶能夠有效地查找、理解和使用數據。
數據應該是隨時可訪問的。這里數據可訪問性指的是 用戶訪問和檢索指定數據的能力 。數據倉庫的最終用戶通常是業務人員、管理人員或者數據分析師。他們對組織內的相關業務非常熟悉，對數據的理解也很透徹，但是他們大都不是IT技術專家。這就要求我們在設計數據倉庫的時候，將用戶介面設計得盡量友好和簡單，使得沒有技術背景的用戶同樣可以 輕易查詢 到他們需要的數據。
3．自動化
這里的自動化有狹義和廣義兩個層面的理解：
狹義的自動化指的是 數據倉庫相關作業的自動執行 。比如 ETL過程、報表生成、數據傳輸 等處理，都可以 周期性定時自動完成 。
廣義的數據倉庫自動化指的是在 保證數據質量和數據一致性 的前提下，加速數據倉庫系統開發周期的過程。
整個數據倉庫生命周期的自動化，從對源系統分析到ETL，再到數據倉庫的建立、測試和文檔化，可以幫助加快產品化進程，降低開發和管理成本，提高數據質量。
4、准確性
想要數據倉庫實施成功，業務用戶必須信任其中的數據。這就意味著他們應該能知道 數據從哪來，何時抽取，怎麼轉換的 。更重要的是，他們需要訪問原始數據來確定如何解決數據差異問題，並且知道這些能訪問到的數據和他們日常提交的數據報表之間的轉換邏輯。實際上ETL過程應該總是在數據倉庫的某個地方（如ODS）保留一份原始數據的復制。
5、時效性
用戶的時效性要求差異很大。有些用戶需要數據精確到毫秒級，而有些用戶只需要幾分鍾、幾小時甚至幾天前的數據就可以了。數據倉庫是分析型系統，用於決策支持，所以實踐中一般不需要很強的實時性，以一天作為時間粒度是比較常見的。
6、可溯性
數據倉庫更多的價值體現在它能夠輔助隨時間變化的趨勢分析，並幫助理解業務事件（如「華北區的小張，談一單成一單，成交的這些客戶有什麼共同特徵嗎」）與經營績效之間的關系。這就是需要每一項決策結果都能溯源到原始數據。
原始數據往往是一些未經加工的數據表格，看起來單調枯燥，但是這些數據卻能很好的幫助我們挖掘出來符合業務問題需要的准確的表達方式，從這些數據中找到數據的變數、不同維度數據間的關系，這樣我們就能逐步的找到數據的層次結構以及合適的圖表化展示。
可溯性能通過這些源數據試圖找到幫助業務團隊、管理層所關心的那些問題的答案，這些洞察可以幫助於我們了解他的原始訴求和痛點，以便我們找到正確的解決方案。
7、可驗證
其實，數據產品本身的業務邏輯和產品設計已經很復雜了，再加上又是面向千人千面的B端企業客戶，讓這種復雜性又難上加難，所以在設計、測試和驗證時不能僅憑假數據就去模擬真實的使用情況。
客戶用我們的數據產品去解決現實中的復雜問題，所以我們要深入了解每個數據所代表的含義,理解每個數據之間的關系，各種可能的展示情況以及極限情況。所以， 如果我們胡亂填寫的假數據很可能無法反應真實的使用情況，從而將一些問題掩蓋掉。相反，使用真實的業務數據，客戶就會被帶入到自己的實際使用場景中去，並想像當下的數據方案是否能夠解決他們的問題。在此測試場景下暴露出來的問題才是客觀真實的。