低效的数据收集方式，让你事倍功半
让我们假想一下这样的场景：现在公司需要定做一批员工文化衫，你作为公司行政人员，需要收集全公司 200 人的衣服尺码，这件事该怎么做？
这个问题并不难解决，事实上，只要不是特别复杂的业务需求，对于常规性的工作，我们总可以找到很轻量的方式，来满足数据收集的需要。不过，不同方式之间的效率差异往往非常之大。就收集文化衫尺码这件事来说，你最常想到的三种方式，可能是这些：
选择一：全员群发邮件
给公司所有人发送一封邮件，告知公司将定制文化衫，需要收集大家衣服的尺码。为了方便你统计，你特意要求大家在回复邮件时，一是需要在标题中写上自己的尺码，这样不用打开每一封邮件，就能一眼看到；二是根据自己所在的部门，将邮件额外抄送给相应的行政同学，你打算到时候多个人分工，不同的行政同学处理不同部门的尺码信息。
先不说这样的方式，给你自己带来了多少的麻烦。光想像一下全公司 200 人的感受，现在大家在选择回复邮件时，不得不删去原来的标题，改填上自己的尺码，还需要记得额外对照自己部门对接的行政同学，在抄送栏中填上他的邮箱地址。所谓最糟糕的数据收集方式，不光光加大了你自己的工作量，还浪费了每一位数据提交者的时间和精力，正是损人不利己。
选择二：微信群中收集
痛定思痛，你决定宁愿牺牲自己，也要方便大家，于是你打算直接在公司微信群中收集大家的衣服尺码。
先不说群聊刷屏了，类似这种混乱的场景，只要你在微信中收集过信息，一定会感同身触。当你晚上十一点，终于好不容易把所有人的信息都整理好，填在 Excel 表格里时，你肯定还是没有把握。因为根据历史经验，这样整理下来的数据，到最后总会发现漏了谁，或者粘错了某些人的信息。
选择三：用 Excel 表格收集
既然自己最终要在 Excel 表格里整理所有的信息，那么为什么不一开始，就让大家在 Excel 中填写呢？通过在微信中收集数据的经验，你总结下来，一方面自己漏掉了让每个人附上自己的姓名，导致后期在整理数据时，群聊中的 200 人你对应不到实际的员工，如果能让大家报上自己的部门，就更容易整理了。另一方面，每个人报尺码的方式不一样，有的人说大码，有的人用 L 码，有的人写 170 码，导致最后自己还要整理成统一的表达。
通过这些经验，你制作了这样的一个 Excel 表单，下发给每个部门的经理，由部门经理收集完自己部门的信息后，统一上报给你。这样一来，你面对的对象，也从 200 人缩减成了 10 个部门经理。
| 部门 | 姓名 | 尺码（S、M、L、XL） |
|---|---|---|
| 编辑部 | Treeli | XL |
高效的数据收集方式，应该是结构化和标准化的
这三种收集数据的方式，在职场中我们都经常遇见。无疑，第三种方式相比前两种，已经有了非常大的进步。这里的关键点，正在于第三种方式的「结构化」和「标准化」，这两者对于数据处理都是至关重要的。
结构化使得机器可以按特定的规则帮助我们整理数据
一般人都有经验，邮件标题或群聊信息，绝对不是数据最终的落脚点，这些信息需要被整理在 Excel 表格中。想像一下，如果你把大家的尺码信息粘在 Word 文档里，那么下一步你向服装供应商采购时，要如何统计出不同尺码的定制件数？更进一步的，在发放文化衫的时候，如果需要按部门来统一领取，如何快速找出每个部门的尺码信息？
在 Excel 中，这些都可以便捷地通过排序或数据透视表来一键解决。结构化的数据，是指我们要提前定义好字段，这是进一步数据处理工作的基础，是有序的前提。
在文化衫尺码收集一例中，我们定义的三个字段便是部门、姓名和尺码。虽然无序的信息（邮件标题、群聊信息）相比有序的结构化信息，两者在信息量（数量）上可能是无差异的，但是，前者无法进行进一步的数据处理，导致信息的质量有着天壤之别。低质量的无序数据，使得机器无法按照特定的规则进行处理，而要求人工的大量介入，从而大大拉低了我们的工作效率。
标准化使得数据处理前不需要清理数据
所谓标准化，是指统一每一个人的表达方式，从而使每一个字段的值是有规范的。例如，如果我们不提前定义好尺码的标准表达方式，就会出现类似「大码、L码、170 码」这样的表达。虽然对于人来说，这些信息同样是无差异的，但是它们就像三种不同的语言，机器大多数情况下并不知道三者是等价的。这就使得我们需要在数据处理前，额外人工将它们统一「翻译」成一致的表达。
标准化的数据收集方式，在字段值生成之前，先约束规范大家的表达方式，从而尽可能节省后期数据处理人员的「翻译」工作。这样，我们保证数据收集一旦完毕，它是直接可用的，而不需要进行二次加工。
数据收集在职场中扮演着非常重要的角色
这个文化衫尺码收集的案例，只是工作中涉及到数据收集的一个小小例子。从抽象的角度来看，我们的工作生活，无不是和外界发生「输入 - 处理 - 输出」的过程。虽然数据收集只是「输入」这个过程的一个子集，但是，它在职场中占据的份量，却一点也不少。
- 作为市场人员，你需要收集最新的渠道销售数据，来制定下一季度的营销方案和预算；
- 作为产品人员，你需要收集用户对新上线功能的感受和反馈，来决定下一步迭代优化的方向；
- 作为运营人员，你需要收集线下沙龙活动的报名人数和信息，来筹备活动的前期安排；
- 作为行政人员，你需要收集公司员工对食堂伙食和公司班车的意见反馈，来提升员工的满意指数；
- 作为 HR 人员，你需要收集公司各部门的人员需求，来安排下一阶段的招聘计划……
这些前期的信息输入，都是后续工作开展的基本保障，缺少这些数据，很多事情也就无从谈起。当然，许多的数据收集工作，公司可能已经安排了成熟的机制和系统，可以有序地开展，例如所有的采购申请都可以在 ERP 系统中找到，同事的联络方式可以在钉钉等移动办公工具中查询。然而，不可能所有的工作内容都已经有了标准的流程安排，你总会遇到一些非常规或临时性的任务，需要你自己来完成数据收集的工作。这时候，你该怎么办？
是要求公司采购一套完备的业务系统，以满足你采集数据的要求？是提给 IT 研发人员需求，等待内部开发的项目排期？是把员工满意度调研的工作外包给第三方咨询公司？显然，这些都对实施成本和周期，提出了严峻的挑战。
如果因为你寄希望于外界的支持，来满足你收集初期信息的需要，往往会陷入被动的境地，使工作无法向前推进。因此，你必须把数据收集这件事的主动权，掌握在自己手上。这样一来，你就必然面临着上文中提到的选择：我们依靠自己的力量，如何才能高效地做好数据收集这件事？
表单工具，帮助你进一步提升数据收集的效率
Excel 并不是最佳答案
回到文化衫尺码收集的案例上，第三种方式让每个部门分别填写这份 Excel 表格，最终由行政人员来统一汇总，这真的是最优的选择了吗？
其实并不尽然。如果我们切入实际地想一想，同样会发现这个工作流程存在着许多问题：
- 10 个部门经理发来的表格最终需要你人工汇总成一个总表；
- 尽管你已经在尺码边上注明了 S、M、L、XL 四个尺码，但是，你收集回来的表格，依然发现了 m（小写）、 ＸＬ（全角字符）、XXL（不合法的值）；
- 填表过程中，虽然大家知道只能尺码填 S、M、L、XL，但是，你还是收到各种各样的提问，例如男女均码吗，这些码标准吗，需要定大一号吗，有没有 XXL 的码；
- 而 Excel 作为 PC 时代的产物，在如今移动办公日益普遍的大环境下，如果你有过在手机上打开查看 Excel 表格的体验，就知道是多么反人类了，更不要提在手机上往 Excel 表格里填数据了……
Excel 作为当前许多公司和员工收集数据的主要主式，这些问题你多多少少都可能遇到过。虽然这些问题有些也可以勉强接受，有些也有解决方案和弥补措施，但终究让人感觉不是最佳之道。为什么会这样？
其实，同样的工作，交给不同的人来执行，为什么花费的时间和最终的成果，经常有着天壤之别？如果你认真思考这个问题，看看身边那些总是能在短时间内高质量完成工作的同事，不无例外地都能发现，这种效率的差异，往往来源于两个方面：一是工作思路方法，二是所选用的工具。这两者还总是相辅相承的：高效的工作方法促使他们找到合适的工具，而合适的工具反过来又使其有能力和信心进一步提升自己的效率。
如果你已经知道摒弃微信和邮件收集数据的方式，而转用 Excel，说明在思路方法上，你已经认识到了在数据收集过程中结构化和标准化的重要性。但问题在于，Excel 并不是数据收集的最佳工具。如果我们从数据流转的角度来看，从数据收集，到数据处理，再到数据应用这三个阶段，每个阶段都有最适合的工具，Excel 最擅长的其实是数据处理这个环节。但现实情况是，我们无休止地将 Excel 也应用到数据收集上，导致了 Excel 的滥用，它本身就不是为了这个场景而设计的，在使用时自然就存在着上述各种各样的问题。
那么，更好的选择是什么？
试试表单工具
表单工具才是专门面向数据收集这个场景而存在的。所谓表单工具，你可以简单地理解成一个问卷，填表人通过回答问卷中的问题，完成数据的收集，最终导出一个 Excel 表格用作后续的数据处理工作。这里的每一个问题，实际上就是 Excel 表格中的字段，而你填写的问题答案，就生成了每个字段的值。
也就是说，通过表单工具，你最终拿到的结果是一样的：一个完整的 Excel 表格。不同的是，它解决了数据收集过程中使用 Excel 会遇到的几个痛点。
像文化衫尺码收集这件事，如果转换成表单的形式，是这样的（https://jinshuju.net/f/cdfOaJ）：
很容易就能发现，通过表单工具来做数据收集，上面的四个痛点便迎刃而解。
不再需要汇总合并不同的表格：表单工具生成的填写页面是唯一的，它是一个可访问的链接，而不是一个独立的文件，这意味着当 200 个人填完这份表单时，所有需要的数据已经不再需要人工去合并不同的文件了。
更简单易懂的标准化设置：Excel 虽然提供了数据有效性的功能设置，但是入口较隐蔽，而且操作界面也不直观。通过表单工具，默认已经提供了数十种不同的题型选项，而且还额外支持 Excel 做不到的字段值输入，例如图片、文件等。
更友好的人机交互形式：表单工具将 Excel 的表格，转变成了一个问卷。正如前面提到的，字段和字段值，是对于机器来说冰冷的存在，而在表单工具中，字段变成了问题，字段值变成了你的回答，显然，问题和回答才是更友好的人机交互形式。
移动端体验更佳：如果你在手机上打开这个 链接，会发现表单工具已经针对不同的设备和屏幕尺寸做出了适配，告别在 Excel 手机版本中输入数据的痛苦。
为什么选用金数据
那么，下一个要回答的问题是，在众多表单工作中，为什么选择金数据？
要完整地回答这个问题，其实会贯穿整个教程。
在这里，只讨论金数据相对于其它同类产品，最突出的几个特点。当然，实践才能出真知，你也可以试试不同的表单工具，看看自己是不是也会做出相同的选择。类似的产品，国外有 Formstack、Wufoo、Airtable，国内则有问卷星、麦客等等。其实，如果你单纯只是需要做一个调查问卷的表单，完成一次数据的收集，那么这些工具的差异性的确不大。
但是，金数据一定也有其强大之处，才会吸引了腾讯、阿里巴巴、滴滴、摩拜、招商银行等大公司纷纷选用金数据。其实，金数据的强大之处，主要在于这三点。
灵活多变的可扩展性
所有强大的效率工具，都必须具备的一个特质是：灵活性与可玩性（versatile）。也就是说，小白用户可以快速上手，进阶用户也可以利用工具打造出自己特定的工作流。
金数据正符合这一特点。如果你深入地使用金数据，会发现它不仅仅只是一个收集数据的表单工具，更进一步的，它还可以像搭积木一般，构建出许多轻量的业务系统，为业务人员赋能。这种能力，主要来源于三个方面：
1. 丰富的应用插件
为了提升用户填写问卷的积极性，打算填完问卷后向用户发一个红包？你不需要让填表人留下自己的微信号，派客服用微信加他后再发红包，使用金数据的「微信红包」应用，就可以一步到位。类似的，金数据提供了「优惠码」、「订单满减」、「在线考试」等十余种应用扩展，可以帮助你将表单进一步升级为试卷、签到表、购物车。
2. 和第三方工具的整合
金数据对目标用户群体的定位，既可以是对效率工具一无所知的职场小白，也可以是对各类第三方工具略有所知的达人。想要了解填写人的到访情况和画像？除了金数据本身提供的渠道统计，你还可以嵌入百度统计或 Google 统计这样的第三方平台进行分析；有客户在服务评分中打出了不满意，想要快速跟进？你可以利用 IFTTT 或 Zapier 在任务管理工具中自动生成一个待办事项。想要用户在填写问卷出现疑惑时第一时间有客服跟进？你可以在表单页面嵌入第三方客服工具美洽，免去用户来回跳转的麻烦。
3. 开放的 API
如果你还能动用一点 IT 研发的力量，那么金数据的玩法就更多了。
一种用途，是将表单这种基础能力，无缝接入现成的业务系统。例如做医生病历管理工具的病历夹，当医生需要了解患者的最新病情时，可以发送问诊表或医学量表。但自己开发一套完整的表单工具非常麻烦，这时候就可以利用金数据 API，将表单能力无缝植入到现有的产品和流程当中。医生在金数据创建了相应的问诊表后，病历夹可以通过 API 获取到表单结构和患者填写的数据，从而相应地展示在自己的 app 内。也就是说，如果你的业务系统已经万事俱备，只欠表单能力，你完全不需要自己开发，只需要引入金数据的表单能力，一切就搞定了。
另一种用途，是借助于表单工具提供的 API，收集更多的数据资料。许多销售型企业都自建了一套 CRM 系统，然而，这样的系统更多的是针对售后客户的管理和再次营销。而售前的流程，由于场景的多样化和运营的快速定制化需要，往往会使用表单工具来制作活动报名表、客户登记表、询价表、预约表等。这些表单收集到的数据，就可以通过 API 自动回传到已有的 CRM 系统中，使得售前的客户资料也进一步完善，除了获取基础的姓名、电话联系方式外，还可以附上更加丰富的客户信息，比如可以接受的价格范围等。
为团队和企业使用的设计
在工作中是否选用一个工具时，很多时候无法仅仅单凭个人的喜好，还需要考虑团队的配合、公司的批准。而团队和公司考虑的因素会更多，尤其是表单工具作为数据收集的窗口，不可避免地涉及到对外展示和数据保密的问题。因此，金数据还从这种使用场景出发，定制了专门面向团队和公司使用的企业版。
1. 自定义对外展示的品牌形象
任何公司在面向客户群体时，肯定都希望自己的品牌形象是鲜明而独立的，这种情况下，肯定不希望让用户产生这样的困惑：为什么我在填的表单，是金数据的？
互联网工具产品在自身品牌的策略上，往往有两种类型：一种是「品牌型工具」，所谓品牌型工具，是指产品本身差异度不大，只能靠尽可能地突出工具的品牌形象来加以区分，例如墨迹天气。还有一种是「基建型工具」，即让用户尽可能感知不到自己的存在，就像我们不关心生活中的水电煤到底是什么公司提供的一样。许多同类的表单工具，往往把自己当成按照这样的思路，你总能在一份表单的最下面，找到「XXX平台提供表单技术支持」的字样。
然而，使用表单的团队和公司肯定希望突出的是自己的品牌，在这一点上，金数据就是一款彻底的「基建型工具」，它只提供表单能力，而所有的网站域名、通知邮箱、品牌 Logo、页眉信息、二维码展示，都可以替换成展示企业自己的品牌，完全不见任何金数据的痕迹。
2. 子账户与权限管理
表单工具收集到的部分数据和信息，在企业内部往往需要不同的权限才能查看。例如，每个市场大区的季度销售总额，公司只允许大区经理查看自己下属大区的业绩，而不能跨区查看。或者，员工的转正评估表，部门经理只能看到自己部门的新人情况。
金数据提供了完整的子账户和权限管理，实现了「谁能查看哪几行数据」的权限管理粒度。不同的人用不同的账号密码登录后，有不同的权限等级，主管可以定义谁对哪些数据有哪些权限（查看、增加、编辑、导出），以及所有人完整的操作日志记录。
更细节的情况，教程将在第六章给出完整的介绍。
和微信的深度结合
微信已经是国民级应用，表单的发放、收集往往也离不开微信的环境。因此，金数据针对微信进行了一系列的深度整合，更是首家推出小程序的表单工具。
在表单的发放上，金数据可以便捷地生成二维码，满足在微信中长按扫码的场景，还可以方便地预览并自定义在微信中分享的文案和图标。如果是企业内部的表单，你也可以限制其在微信中的分享和转发。
在表单的收集上，金数据支持获取微信用户的基本属性，包含昵称、头像、性别、省市等信息，丰富用户的画像。还可以设置快捷提醒，一旦有新用户提交了表单，在微信里收到通知。对于填表人来说，金数据还可以满足填表后下发微信通知、集成微信支付的功能，如活动报名后，直接在表单内交纳活动款项，并收到后续的活动地点和时间提醒。
这些具体的功能，在教程接下来的章节中，将会一一涉及，这里就不具体展开了。
看到这里，在你的认知里，金数据更多的还是一款收集数据的表单工具，但你看了上面这些介绍，又隐隐觉得金数据不止这些能耐。没错，接下来的教程里，我们就会更详细地了解金数据，并发掘它在基础的收集能力之外，究竟还有哪些本领。
关于《玩转金数据，用表单工具做高效数据管理》
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