互聯網產品，本質是一種高效的滿足用戶對數據進行增、刪、改、查等需求的方式和載體。
SaaS，適應云時代而生的一種產品形態。只需要一個瀏覽器或者客戶端即可以完成所需的數據流轉。
企業級SaaS，適用于大規模協同，實現多角色多組織之間共同對數據進行增、刪、改、查的產品。
隨著參與角色的增多，發生事件的增多，企業級SaaS除了在滿足業務需求的前提下，更要注重滿足管理需求。企業級SaaS中的數據中心，即是滿足業務需求，也是滿足管理需求。
以下六步可以大致的幫助產品經理來搞定數據中心的規劃與設計（為了將方法論更具象的表述，我會以智能客服SaaS來進行業務場景的舉例）。
（一）明確需求
B端產品需求獲取的辦法有很多，我總結了大概有四種，包括觀察法（看業務方的實際工作場景）、訪談法（詢問業務方實際工作中的需求點）、角色扮演法（有條件的去實際操作幾次業務流）、經驗萃取法（通過思考把感性的經驗量化）。
這四種需求獲取的方式在深度上依次遞進，看、問、體驗、思考。想做好B端產品，就很難將產品范疇的工作與業務范疇的工作割裂開，如果說C端產品講究用戶思維，那么做B端產品一定要有業務思維。
管理中常常提到HR要懂業務，其實產品經理也是一樣，要能聽到炮火聲才能知道仗怎么打。
然而很多時候產品經理獲取需求的辦法是——看看競品有沒有。
這并不是最可怕的情況，因為追趕競品也是一種不容易犯錯的辦法。
最可怕的是一不懂業務，二不看市場，憑既有經驗去臆想需求。
企業級SaaS的業務方一般有一線人員與管理人員兩種角色，經過對這兩種角色分別進行幾次需求調研之后，可以提煉出這些需求：
1、管理側需要實時查看正在產生的數據，用來進行調度或者決策；
2、管理側需要客觀數據進行統計和分析，用來進行流程優化或者產品改進；
3、管理側需要檢查歷史數據進行問題排查和質量管理；
4、管理側可以查看數據報表或者導出數據進行向上匯報；
5、業務側需要查看工作時間內的相關業務數據，用來調整工作節奏；
。。。。。。。
（二）搭建架構：
數據中心由數據構成，數據二字要分開來解釋，一類是日志（據），一類是指標（數）。前者是原材料，后者是衍生品。
按照時間維度數據又可以分為存量數據和增量數據，一定時間段內的數據變化，就是實時監控的范疇。
根據需求場景，數據中心應由實時監控、統計分析、系統日志三個模塊組成。并且要針對不同用戶組進行鑒權。
比如有系統管理員權限的客服經理可以看到整個系統的運轉情況，以及每個客服的工作完成情況。但是只有客服權限的一線客服只能看到整個系統的排隊情況，以及自己完成的工作情況用來掌握自己休息的節奏。
（三）構建系統日志：
數據指標的統計源，是系統日志。
系統日志是數據統計的依據。
我們首先要搞清楚有哪些數據流，產生了哪些系統日志，才能從這些系統日志里萃取出數據指標。
怎樣搞清數據流？
業務流的背后就是數據流，一套完整的數據流，包括角色節點、流轉規則、表單數據。系統中的用戶角色有哪些，他們之間的數據交互是怎樣的，有哪些表單數據產生了，搞清楚這些，數據流就搞清了。
一般企業級SaaS都有多個角色，包括visitor 、user、vip、admin等。我們要搞清楚系統業務側的服務對象是誰，管理側的管理對象是誰。數據中心的本質是記錄業務側的生產數據，為管理側提供決策服務。
哪些系統日志需要被記錄下來？
不是所有的系統日志都需要在數據中心里體現，只有跟業務相關的數據才有價值。
比如，用戶與客服的對話記錄、用戶排隊時間、客服響應時間等等是需要業務側和管理側關注的，但是每條query的傳輸時長，控件的觸發時長，系統的qps等這些后臺日志，與業務關聯度低，所以不用出現在數據中心。
這里要解釋一下我對前臺和后臺的界定范疇。
拿客服SaaS舉例，用戶與客服對話的界面相對于客服側屬于前臺，客服工作的界面相對于用戶側屬于后臺，相對于管理側屬于前臺。
整個客服系統相對于產品經理來講又都是前臺，支撐客服系統的底層架構才是后臺。這里指的后臺日志，是指底架構的后臺日志，而不是客服系統的后臺日志。
系統日志是數據統計與分析的基礎，數據統計的指標項取決于系統日志里是否包含這些字段。比如要查看用戶咨詢量的趨勢，但用戶進入時就沒有加時間戳，那顯然就只能呵呵了。
產品經理要根據業務場景把所需要的字段梳理出來給工程師進行開發，對于工程師來講，他們專注的是工程質量，而不是業務場景。這里并沒有什么約定俗稱的事情，文檔里沒有的，就默認為沒有。
產品經理要把每個字段的含義與取用規則寫理清楚，寫明白。具體的實現由工程師來完成。
以客服SaaS為例，核心的數據流是用戶與客服的對話，那么根據業務場景每一組對話應該有如下字段應該被記錄下來：
對話ID/對話內容/來源渠道/用戶ID/問題類別/客服ID/對話狀態/開始時間/結束時間/用戶評價/等待時長/是否被轉發
工程師會把這些字段組成一個表單，字段不同，表單也不一樣。
再比如，應用人工智能技術的客服系統，會有機器人客服的角色，人機對話的場景就會有區別。這些字段就需要被記錄下來：
queryID/來源渠道/用戶ID/時間戳/query/機器人回復/匹配度
這些表單就組成了系統日志部分。每一個字段都可以作為篩選項，也可以通過一定條件對表單進行排序。一般會取時間戳作為排序條件，ID類字段作為查詢條件，其他字段作為篩選條件。這些條件構成了系統日志所需的查看方式。
（四）數據指標項的設置與分析：
系統日志搞完了，原材料就有了，那么數據指標應該怎樣設置呢？
指標項可以根據統計方式不同分為，計數項、運算項、時間項。
計數項：每個字段其實都可以作為計數項，是一種絕對值計數。例如對話數。
運算項：一種情況是兩個或兩個以上計數項進行交叉運算得出的值，比如求和，求差，求百分比，求平均值。例如用戶對客服的滿意度。
另一種情況是這個字段本身的屬性就是一個值，而不是文本。
這種情況常見于財務系統，例如基本工資這個字段。那么基本工資這個字段就可以作為序列項進行運算，比如拿月份作為分類項，年度基本工資總數，月度基本工資漲幅，單月基本工資占全年基本工資的半分比就是運算項。
時間項：一般指時長，利用相應的時間戳算出來的。可以是正計時，也可以是倒計時，還可以是累計時長。例如用戶等待時長。
這些指標項又該怎樣去分析呢？
根據業務場景選擇相應的字段作為篩選項，看這個字段涵蓋數據的計數項或者運算項，就是分析的范疇。
例如選擇問題這個維度，看不同問題分類所屬對話的分布，就可以看出哪一類問題是熱點問題。
應付復雜的業務場景，不僅要支持分維度，還要支持分類別。還是拿智能客服系統舉例子，統計分析可以分為對話維度、問題維度、渠道維度、又可以歸類為系統，客服，機器人三個類別。
具體的指標項設置和分析，是行業方法論的范疇。產品經理想要做好一個行業的SaaS，成為這個行業的業務專家是必要的。這些數據項按照時間維度構成的表單，就是統計分析部分。這部分的交互要支持靈活的篩選。
（五）可視化設計：
滿屏堆表單，不是一個好產品。我們要進行合理的可視化呈現。
數據可視化的方式有很多，網上有關于這方面比較成熟的方法論。圖表類型的選擇，我就不在這里過多敘述。我要補充的是產品經理如何寫一份可視化需求的文檔交付給設計師和工程師。
其實很簡單，每個圖表的背后都是一個表單。
文檔里要包含以下幾點要素：
1、圖表類型，例如趨勢圖、餅圖、雷達圖等。
2、分類項（X軸）的定義，例如取用哪個表單里的哪一個字段數據，或者直接用年月日時分秒。
3、序列項（Y軸/Z軸）的定義，例如取用哪個數據序列的值，值的格式（分數/百分比/小數點），刻度的單位（百/千/萬）。
4、圖表標題、圖例、數據標簽。
5、最后規定出你要強調的數值區間或者數據項即可。
（六）考慮一些業務功能：
1、實時監控
將一定時間范圍內的增量數據（包括日志和指標）單獨作為一個模塊展示，就是實時監控模塊。
這里可以用dashboard的設計，關鍵字段突出展示與可視化圖表相結合。
重點是要與工程師確認好刷新機制，在實時性和成本之間有個取舍。
數據項的計數一般取得是那個刷新節點的數據，類似快照的概念。
2、權限管理
不同級別的用戶組在數據中心的查看和操作權限是要有過濾的。
一般一線業務人員是沒有查看整個系統數據的權限，但是有些場景業務人員也要關注整個系統的數據流轉情況。
比如客服中心，客服也要掌握整個客服平臺的用戶排隊情況，來判斷自己的工作節奏。
這里的處理辦法是實時監控界面要有支持全屏的設計，每個工區都可以放置電視大屏用來進行實施監控的展示。
3、增加功能控件
數據中心除了支持查數據，也可以根據業務需求增加操作功能。
例如客服SaaS的實時監控模塊，可以通過查看，每個客服的狀態，負荷度，正在處理的問題進度，管理員可以根據需要進行問題的轉發，實現人員調度的需求。在每條數據的后面加個轉發問題的控件即可。
4、支持報表制作與數據導出
方便管理側進行報表制作與數據導出。
走完以上六步，數據中心就基本完成了規劃與設計。
總結
講透一個具體的點簡單，講透一條連貫的線很難，講透一個通用的面難上加難。
這是一篇我個人從業以來在數據中心的規劃與設計上的梳理和總結，我已是盡可能的以一個通用的面的形式去闡述。這也僅代表我個人的水平和觀點，不具備權威參考性。
為了使整篇文章更加有偏重和結構，我適當的把握了描述的顆粒度，有些細節并沒有完整的交代，在實際的產品設計中，還需要產品經理進行深度的思考和補遺。
高階產品經理應該關注的點在于業務邏輯和數據邏輯，所以我就沒有進行原型和交互示例，有這方面需要的產品經理可以私信我。
感謝pmcaff社區提供的這次交流機會（其實是給我挖了個大坑，我通宵碼了以上文字來填坑）。
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本文標題：企業級SaaS數據中心的規劃與設計
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