盘古的目标是将混沌的数据变清晰。

graph TD
	subgraph 项目侧
  不明确的数据需求 -->  明确的数据需求
	end
	subgraph 数据侧
	不满足要求的数据 --> 满足要求的数据
	end
  明确的数据需求 --> 需求与数据匹配
	满足要求的数据 --> 需求与数据匹配
	需求与数据匹配 --> 推动项目或研究

	
	

项目侧

不明确的数据需求具备怎样的特征

• 不知道数据可以做什么，比如：只知道有一笔预算要花出去，希望做数据相关的东西，除此之外完全没有想法。
• 不知道什么数据可以用，比如：知道要在某议题下做一个榜单，但不知道哪些数据可以用来支撑这个议题，哪些数据可以用来做榜单。
• 不知道如何获取数据，比如：知道要拿某批媒体的网站内容数据做一个榜单，但不知道如何获取目标数据。
• 不知道如何操作数据，比如：用于算榜的数据已经准备好了，但既没有指标体系设计能力，也没有数据计算能力，不知道如何将数据变成榜单。
• 不知道如何发掘数据，比如：已经基于数据完成了榜单计算工作，但不知道数据还有怎样的价值，如何发挥和利用这部分价值。

明确的数据需求具备怎样的特征

不明确的数据需求如何成为明确的数据需求

数据侧

不满足要求的数据具备怎样的特征

• 数据无法获取，比如：完全不具备数据采集能力，具备一定的数据采集能力但数据采集范围不全面、数据采集效率较低。
• 数据格式紊乱，比如：不专业、不负责任的第三方提供的数据集，人工采集的数据集，具备不同格式的多个数据来源的数据合并结果。
• 数据质量糟糕，比如：数据条目或字段缺失，数据关联性较差，数据信效度无法保证。
• 数据管理麻烦，比如：同时由多个数据源提供数据，这些数据要合并计算，并且含有人工修正的需求。

满足要求的数据具备怎样的特征

• 易于获取。