一句话
需要随源数据变化马上得到分组汇总，优先用聚合表；需要跨表连接、清洗、重组并沉淀结果，用数据工厂。选完还要用行数、分布和抽样回读来验收，不能只看节点预览。
| 聚合表 | 数据工厂 | |
|---|---|---|
| 结果定位 | 按维度实时汇总 | 多表加工后的输出结果 |
| 典型任务 | 库存、余额、额度、实时统计 | 连接、清洗、合并、分组、输出分析表 |
| 数据变化 | 适合要求及时反映的口径 | 有调度和处理时间 |
| 结果用在 | 联动、查询、选择、仪表盘、校验 | 仪表盘、分析、后续处理 |
| 主要风险 | 维度或指标口径错 | 连接放大、清洗丢数、把输出表当源表 |
聚合表的设计顺序
- 先定业务粒度，例如“一种物料、一个仓库一行”。
- 选数据源，确认纳入哪些表、哪些业务状态。
- 维度负责分组，指标负责求和、计数、平均或公式计算。
- 给指标加必要条件，比如只统计审批通过的数据。
- 保存后看完整结果，不只看配置页。
汇总结果可以通过数据联动带回表单、在仪表盘里展示，也可以用在提交校验里拦住超量和负库存。“候选选对了”和“最终提交合法”是两道控制，不能互相替代。
数据工厂：连接前先查键
输入表 → 筛选 / 字段设置 / 连接 / 分组 / 合并 / 去重 / 行列转换 → 输出表
- 连接键要同时检查唯一性、字段类型、空值、前后空格和编码规则。
- 一对多连接会让行数变多：可能是正确结果，也可能是重复键造成的放大，不要看到变多就直接去重。
- 每个节点都要说得清：为什么需要它，处理前后行数为什么变。
- 输出表是数据流的结果，不等于原始业务表被改了；要改源表，另用有写回能力的自动化。
三层验收
- 配置已保存：字段、条件、连接方式、输出目标都对。
- 运行成功：运行记录里没有失败节点。
- 业务结果对：总行数、关键分类分布、抽样记录都和源数据一致。
常见错误
- 把数据工厂当实时公式用，或以为输出表更新了源表也跟着变。
- 连接前不查重复键，结果成倍放大。
- 文本编号和数字编号直接连接，匹配不上。
- 预览样本对了就当全量对了。
- 去重时没定义保留哪一条。
提醒
更新周期、预览数量、节点上限、支持的字段和校验触发范围会随版本变化，正式搭建前以当前官方文档和租户界面为准。
资料来源：jdy-knowledge《聚合表与数据工厂选型与验收》（课程第 1—8 集学员稿提炼）。
笔记配合视频看效果更好，视频在 B 站「AI企业管理研究员」等平台。