空间建网站,用新浪云做网站,做网站前台要学什么课程,域名是什么有什么用点击上方蓝色字体#xff0c;关注我B端通用批量数据导入方案设计文 | 3548字估计阅读 | 9分钟引题B端产品经常遇到大量数据录入的需求。如春季招聘完成后#xff0c;给新招的120个员工建立员工档案#xff0c;并创建员工帐号。如果逐条将大量的数据录入系统#xff0c;将花… 点击上方蓝色字体关注我B端通用批量数据导入方案设计文 | 3548字估计阅读 | 9分钟引题B端产品经常遇到大量数据录入的需求。如春季招聘完成后给新招的120个员工建立员工档案并创建员工帐号。如果逐条将大量的数据录入系统将花费用户不少的时间。新员工的员工信息通常会填写在一个excel表格中人力在汇总后录入系统。如果逐个录入每创建一个员工的员工档案有以下几个步骤1. 打开创建员工档案的表单页2. 对照着员工信息在表单中输入员工姓名、手机号、身份证号······3. 保存数据4. 打开新的表单页重复以上操作。如果录入1个员工需要1分钟120个员工就需要花费2个小时。与此同时用户在大量地、重复做同样的操作时犯错的概率也会增加。这导致录入的数据可能出现问题。将张三的身份证号错误地粘贴到了李四的员工档案中或者填写到其他的字段中。在批量数据录入场景下数据导入功能用户可以将正确的原始数据整理到表格中快速导入到数据库。有效解决“逐条数据录入效率低下”和“操作失误导致数据错误”问题。如何设计批量数据导入功能用户在批量导入数据前需要先将要录入系统的数据整理成导入文件。再将导入文件上传到系统中系统完成数据校验后再将导入文件中的数据写入数据库。从这个流程可以得出批量数据导入功能的核心点有合理设计导入模版、明确数据校验规则、异步导入数据、导入结果处理。▋1.合理设计导入模版由于excel具备强大的批量数据处理能力和便捷的操作体验用excel整理导入文件是最合适的方式。但用户自己并不清楚导入数据要如何整理导入文件中。因此我们需要设计一个导入模版按业务数据表的格式要求对要导入的数据进行格式规范确保要导入的数据合法。员工信息表中“性别”字段的要求是必填、枚举类型(男、女)。若导入表格中对应列的值出现了空值或“不详”则数据非法。导入非法的数据就会导致业务数据出现错误。在设计导入模版时要根据业务的实际情况梳理出所有的字段确定每个字段的格式要求并给出对应的提示信息。具体要求如下1. 明确字段格式关键字段都要有明确的要求以引导用户准确整理导入文件。如手机号字段必须是11位数字性别必须是男、女中的一个值2. 精确到最小颗粒导入模版中的每一列都要精确到最小颗粒尽量不要将多个字段混在一列中否则在校验数据时必须要先拆分单元格的内容才能对单个数据值进行校验增加数据校验的复杂度。如省、市、区应该分3列而不是一列导入3. 在表格中给出填写规范提示信息以减少用户填写错误的概率。在导入数据前要引导用户下载导入模版并按模版中的格式要求整理好需要录入系统的数据。▋2.明确数据校验规则2.1导入文件格式校验数据校验的第一步是校验导入文件的格式是否正确。如果导入文件格式只支持excel而用户上传了pdf格式的文件那导入一定无法完成。2.2导入文件表头校验格式校验没问题后再校验导入文件表头是否与数据表中需要导入的字段是否匹配。表头校验的方法是将导入文件的表头每个字段与数据表需要导入的字段逐一比对检查同一序号对应列的字段名是否一致。只有导入文件所有字段序号和字段名与数据表完全一致时导入文件表头校验才匹配。导入文件中第一列是“手机号”但数据表第一列是“姓名”即为不匹配导入文件第一列是“手机号”数据表第一列是“手机号码”也是不匹配。数据导入时系统会按照字段名进行匹配将导入文件中的数据写入数据表中对应位置的、同名的字段中。若不匹配在数据导入时导入文件中的数据无法找到对应的数据表字段从而无法导入。2.3导入文件字段值校验表头校验正常后再对导入文件中具体的字段值做校验确认其是否合法。如果不对字段值进行合法性校验直接导入到数据表中就有可能导致业务数据错误甚至引发严重事故。导入文件中“奖励积分”列的值本来应该填写奖励的积分数量但被错误地填入了用户手机号结果导致每个用户发放了100多亿个积分。字段值校验的方法是根据数据表对各个字段值的格式定义逐个检查导入文件中的对应字段的值是否合法。字段值校验可能会遇到以下不合法的情况1. 基本要求不满足导入模版中有要求值的字符类型、字符长度、业务规则限制但导入文件就中的值不满足。若强行导入会导致数据错误。如导入模版要求是11位数字导入文件的值是中英文的字符2. 找不到匹配的值导入文件中的部分字段的值要求在已有数据表中存在但数据表中查不到。若强行导入会导致该数据找不到对应的归属主体。如导入文件中“用户ID”的值在用户表中找不到3. 与其他字段的值不匹配某几个字段的值之间有联动关系但导入文件中的值联动关系错误。若强行导入会导致对应数据错乱。如导入文件有员工籍贯所在地分省、市、区3列若省的值为广东则该条数据中市的值必须是广东省的地级市不允许出现了其他省的市。数据校验完成后根据数据校验结果决定是否导入数据或导入哪些行的数据。对于所有列的值都合法的数据行可以直接导入而数据行的任意一列的值不合法则该行数据无法导入。▋3.使用异步方式快速导入正确数据在批量录入数据的场景下用户的核心需求是快速将数据录入系统。产品方案应该要围绕该核心需求来设计。3.1 字段值完全正确的数据行可以直接导入在执行数据导入前我们有必要先确定导入文件中每一行的数据都完全正确吗其实并不需要。用户在整理导入文件时难免会出一些小错误。比如导入文件有100行数据某1行数据的某个值错误但剩下的99行数据的值都是正确的。如果要求所有数据都完全正确才能被导入那就会导致完全正确的大部分数据不能更“及时”地录入系统中必须要将其中极少数错误的数据修正后重新检验数据再尝试导入。更高效的做法是导入文件中字段值完全正确的数据行可以直接导入而错误的部分数据行提供下载功能让用户修改后重新导入。3.2覆盖更新已有数据在系统导入过程中若某条数据在系统中已经存在而导入文件也包含了该条数据此时应该如何处理在产品的角度看通常有三种处理方式1. 不允许导入。若用户需要更新该条数据就需要先删除已有数据再重新导入或到系统中修改2. 询问用户是否要覆盖已有数据。系统要找出已存在的数据标记两者之间的差异用户选择是否要更新后自动执行3. 直接覆盖已有数据。用户无需做任何处理。很明显第3种处理方式的用户操作成本及研发成本都是更低的。导入5月份的考试成绩时通过学号查询发现张三的成绩已经导入过了。此时将根据导入数据更新张三的成绩。采用这种方式默认了需要导入的数据比系统中已存在的数据更及时、更准确。因此我们必须要用户若检测到导入数据在数据表中已存在则更新该条数据。3.3 系统异步处理如果需要导入的数据量大且系统性能不足系统就要花费较长的时间来处理。在等待系统处理完成期间用户想关掉导入页面去做其他操作怎么办从研发的角度看系统处理数据通常有同步和异步两种方式。所谓的同步指发起请求后后端必须立即响应处理完成时返回结果。而异步指的是发起请求后后端会先接收请求并在“自己”方便的时候进行处理处理完成后再返回结果。如果使用同步方式就会导致用户等待时间过长甚至最后可能因为超时而导入失败给用户带来极大的负面感受。而使用异步方式导入用户上传文件后即可关闭导入窗口放心地去做其他操作且不会因超时而导入失败。异步导入既避免用户浪费时间等待又降低了导入失败的概率用户体验明显更好。▋4.显示导入结果引导下载导入失败数据数据导入完成后需显示导入结果告知用户导入成功了多少、失败了多少。对于导入失败的数据提供下载导入失败数据的入口并在导出文件中标记出不正确的值。这样用户可以在修正后重新导入。批量导入方案的优点上文描述的批量导入方案不仅能满足用户批量录入数据的需求还能低成本地复用到其他功能模块。使用异步的方式来导入用户将导入文件上传到系统后即可放心地去做别的工作数据导入完成后再来查看导入结果。大幅度提升了数据录入效率。当另一个功能模块也需要用到数据导入功能时只需要修改导入模版和字段值校验规则即完成产品方案设计和开发。有效提升了产品方案输出和功能开发的效率降低人力成本。总结批量数据导入能快速将数据录入系统降低企业的人力成本。在设计产品方案时应该在确保导入性能足够的条件下避免用户等待并降低产品和研发的人力成本提高用户和产品研发团队的工作效率。5年产品经理专注后台产品方向长按扫码加好友
