上次說完了Dataphin産品的功能完備性，今天咱們就來聊下功能體驗細節的易用性和界面設計。
功能易用性 評分：4.5分
點評：原創設計，越用越好用
概要：
主打的模組化研發功能，使用體驗獨特，如果說前面提到的正常大資料開發功能是編碼編輯器，那麼模組化研發功能就是智能電腦——5個工作日時間，2個ETL人員，完成Boss定的一個業務線的資料驗證（原來是3個ETL同學長期維護，業務報表需求已經供不應求），ETL快速熟悉怎麼使用之外，幾位主要業務需求方也開始躍躍欲試。
主要功能操作步驟如下，供參考：
Step1：基礎資料中心上雲
這個業務線ODS層表大概80張，團隊2個開發小哥大概用了2天半配置資料源、同步任務、Python任務，完成上雲第一步~
這一步還是比較簡單的，都是簡單的界面操作。
Step2：公共資料中心上雲
ODS層資料上雲後半程，自己參與，和另外一位分析師同學大概花了1天時間，仿照示例，走通了一個小場景，熟悉了産品操作。并在工作日結束之前，順利完成所有任務！
小場景大緻如下：
規劃：建構業務闆塊和資料域
這裡都是一些表單操作，按照界面操作就行。
規範定義：次元、業務過程
這裡也都是一些表單操作，按照界面指引就行，必填項填寫正确就行。
邏輯表：次元邏輯表/事實邏輯表
這裡也是一些表單操作，操作步驟有點多，但是基本上可以按照界面引導操作，也不會出錯。
大緻如下：
整體體驗還是挺好的：
比如添加事實模型的度量，這裡選擇表之後，直接勾選字段，右側會自動讀取中繼資料，生成添加的字段和計算邏輯。
規範定義和邏輯表：派生名額和彙總邏輯表
定義派生名額确實就像産品文檔介紹的，選擇幾個選項，就可以批量建立很多名額！大大提高資料生産效率。
不過，操作前，需要根據OneData的方法論，先分析和定義原子名額、業務限定，還需要将原子名額用到的來源邏輯表（問了技術支援，就是原子名額定義時，選擇的來源邏輯表）上定義關聯次元作為統計粒度，才能實作：
派生名額=原子名額+統計粒度+業務限定+統計周期
這樣的效果。
操作步驟基本阿裡雲的網站都有，這裡就大概分享下幾個典型頁面和操作注意事項，經驗傳承下。
原子名額，類似select的代碼片段。定義原子名額尤其注意下，資料類型會用到派生名額裡！謹慎定義！
業務限定，界面和原子名額差不多，更類似where條件的代碼片段，不需要定義資料類型和統計周期辨別。
派生名額，選擇所需選項，組合定義即可。已生成組合的派生名額，不會重複生成~~
值得一提的是，派生名額送出後，彙總邏輯表也會自動生成排程節點和代碼。
即席查詢彙總邏輯表，可擷取主鍵所屬關聯次元的次元邏輯表的屬性，也就是說，彙總邏輯表也類似雪花模型一樣，每個地方都可以通過邏輯表的關聯次元結構，周遊查詢資料。這樣防止次元邏輯表的資料，無意義備援~好評設計！
關于“潛水”功能的二三事
分享了這麼多操作步驟，大家可能和我有一樣的感受，功能有點太多，産品引導還不夠友好，是以會出現這樣的問題：
1）不知道功能怎麼用。比如公用計算邏輯，雖然界面有提示，但是缺少直接引導，還是因為其他産品問題咨詢，才從技術支援那裡得知這樣一個神奇功能可以用。
2）功能的選擇配置多，會有選擇困難症。比如事實邏輯表，區分周期快照表和事務型表之外，這裡還需要選擇有主鍵、無主鍵？選擇後，字段添加和校驗方式也不太一樣，如果沒有特定場景，功能使用會有點懵。
3）有些功能太隐藏！比如支援雪花模型這樣 “事實表.次元表.…….次元屬性”這樣查詢字段資料，這個很友善啊，但是沒有提示使用，偶爾情況發現使用。
其他期待
雖然功能有特色，總結下來，還是有些使用問題，大概如下：
1）概念太多，上面還沒提到層級次元、衍生原子名額，還有各種套路，需要慢慢琢磨。這些概念一開始暴露出來，對我們這些從0開始用的小客戶，有些不太友好，熟悉的過程雖然不長，但是一開始的使用體驗會有折扣；
2）初始化操作事項較繁瑣，為了最後1分鐘建立派生名額，業務CDM層還有較漫長的路要走，這裡伴随着各種概念和定義的糾結，對于普通的無數倉經驗的ETL人員，還是有些挑戰的；
3）一些細節功能還不支援：比如多事務的雙主鍵事實表，邏輯表也不支援小時排程（技術問題？），小時邏輯表也不支援；
4）運維配套功能缺少：邏輯表不好運維，缺乏全局的依賴關系及批量管理機制，全量調整來不及。
總的來說，這4.5分給得有點低，分低的主要原因——對于沒有采購專家服務的我們小公司來說，入門還是有點難度，踩了一些坑，有些輸在起跑線的感覺，應驗了一句“萬事開頭難”。
不過真的是越用越好。作為開發者，感覺Dataphin和傳統的ETL軟體大不相同，有設計感之外，從寫代碼角度，真的提升效率~後續找資料、查資料、資料體系運維都友善，畢竟命名和對象關系都清晰了~
産品界面設計 評分：4.8分
點評：科技感與設計感
之前聽UED提到站酷上有人分享ToB産品設計，思路獨特，設計有創意，參詳對比下實際産品，産品設計還原上還是達到設計師目标——
- 明亮多樣的色彩搭配
- 3D的icon設計
- 契合主題的動畫
- 點睛的界面切換轉場
- 活力界面
這些都讓原本枯燥的開發工具多了一些生氣與活力，用這樣的工具進行資料研發，心情也好些。
互動較友好
值得一提的是，産品的操作互動體驗也不錯，主要流程的必要引導、校驗和提示都恰到好處。
總結：獨樹一幟，值得嘗試
整體來說，好的點：
- 作為To B産品，比較成熟了，項目角色管理、編輯器、生産開發隔離、多雲多計算引擎這些功能也都可以支援，整體鍊路很順暢。
- Dataphin自動化研發是真的牛，這麼多One系列複雜概念，最終能實作開發、釋出、運維、資産一套，也是厲害的，至少說明OneData概念成功落地成體系化的産品了！
- 研發經驗和知識沉澱産品中，各種資料體系可以快速疊代，再也不用查各種文檔，維護資料也友善了。
- 業務視角管理，資料易查易回溯，比如出現問題，可以根據界面快速回溯源頭、追溯問題鍊路（派生名額→原子名額/業務限定/統計粒度→事實/次元邏輯表），資料污染之類問題，很好查以及修複。
目前不好用的點，主要在初始化使用難，但是使用上手一段時間，也就習慣了。
（這裡想提個需求，這些智能化過程也太黑盒了，有時候資料不太好驗證，是否有什麼方法可以對比界面配置代碼和任務鍊路 vs 智能化生成代碼和任務鍊路？另外有時候有代碼優化，也不知道優化路徑是什麼情況，希望可以讓咱們開發同學也參與下，有個智能引擎的運維界面，就好了，歪歪一下~~）
聽說最近有新版本要上線，很期待，希望能和上面問題一起更新解決，給咱們開發者帶來更多不一樣驚喜，這樣才能讓咱們這些生産力給企業管理者帶來更多價值啊！
結語：
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