如何记录数据

数据文档化的目标很简单：帮助用户找到正确的数据，理解如何使用它，并信任其准确性。

但这并不意味着你需要记录所有内容。在许多情况下，良好建模的数据本身就具有解释性。

就像“好代码本身就是文档”一样，优秀的数据建模也能承担大量工作。如果你的表和列具有表达性且一致的名称，它们将更容易被理解。

一个名为“dbo”的数据库是模糊和令人困惑的。但“sales_prod”或“finance_reporting”能立即为用户提供上下文——特别是当附近还有“sales_dev”或“marketing_staging”时。

因此，数据文档化始于良好的命名——但这并非终点。

利用数据库层级结构自上而下地记录数据

利用数据系统的结构创建自上而下的文档。这意味着从以下层面开始组织文档：

5 steps to document data correctly

这种层级结构帮助用户了解全貌，探索相关数据，并理解不同部分之间的连接方式。当你以这种方式记录数据时，人们可以更轻松地浏览你的数据环境，而无需四处询问。

你不需要做得过火。以下是如何在不感到不堪重负的情况下有效记录数据的方法：

✅ 完整记录前3个层级：系统、数据库和架构

✅ 关注你的数据堆栈中使用最频繁的前10%的表。如果你正在使用Metabase，请查看使用情况分析，以根据人们实际探索和查询的内容进行优先级排序。

✅ 设定规则：新的表、视图或模型在创建时必须包含基本文档

💡 专家提示：如果一个列不值得记录，那它可能就不属于这个表。

对于核心报告表和广泛使用的数据产品，务必严谨。这些应包括详细的列级文档和对每个字段含义的清晰描述。

有时数据文档化最困难的部分是选择正确的词语。它是客户、账户、公司、用户还是站点？像LTV、ARR或CAC这样的缩写词对每个人来说都清楚吗？

为了减少混淆，你的数据文档工具应该支持一个术语表——一个集中定义关键业务术语的地方。然后，你可以在整个文档中一致地引用这些定义。