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数据化建设应该如何进行
2021-03-22 15:28:53

公司不大,自己的判断可能并不正确,欢迎大家来进行讨论。

很多项目在初期,对数据的依赖是非常小的,毕竟能养活自己的是订单。

随着项目的壮大,数据量的上升,员工的增加,早期的数据服务不能更好的满足需求了,迫切需要进行数据化的建设。

在我的认知中数据化需要做好两块内容:数据治理提升数据分析价值

1、如何进行数据治理

简单解释下何为数据治理:

这篇文章中数据治理指健壮的数据处理流程,全面的数据工具,使得数据准确,可用,好用,方便用。

1.1 规范流程,加强检查

确认埋点的规范,埋点的执行流程,埋点的监测流程。

确认好数仓ETL的流程,并对ETL结果的正确性进行检查,尤其注意数据类型的更改可能带来的影响。

确认好业务数据库改变,数仓对应调整的流程。

确认好数据提取的规范,并对输出数据进行检查。

1.2 减少数据孤岛,ALL in One

早期项目可能购买了多家第三方的数据服务,或者自己有多个数据库,常常这两种情况会同时存在。

数据的分隔会给数据使用造成很大困扰和成本。包括数据口径统一,数据验证,数据处理等。

良好的数据整合,无论是为分析提供数据,还是为应用提供数据,都更加便捷,准确,有效。

1.3 健壮数据提供的工具

埋点管理工具、埋点测试工具

数仓管理工具

数据提取工具

报表工具

BI可视化工具

一般公司一开始有的估计只有 数据提取工具,其他的不一定有合理的解决方案。

2、如何提供数据分析价值

2.1 指标化

合理的宏观指标,可以有效的确认好目标。

合理的组内指标,可以有效的指导组内业务动作。

确认了指标,数据分析就可以更有效的发挥。

下面是去年撰写的一些常用指标 。

image.png

2.2 业务数据化

首先需要有业务逻辑线与数据的映射关系,做分析的人需要知道他分析的数据,在业务上是什么样的含义。

在理解业务的基础上,需要将业务过程中产生的数据,进行数据记录,并归入到数仓内。、

有些行业是业务人员会采购一些物品进行活动,或者与某些商家进行了一些活动。这些数据往往都存在于业务人员的笔记本的EXCEL中,并不能与已有的数据联系起来。

2.3 指标制定标准

仅仅有指标和数据,还是会出现不知道做什么情况。

这是因为执行的同学并不清楚,现在企业是什么水平,无法从数据中定位好业务情况。

所以对指标制定标准,非常重要,什么样的表现是合格的,什么样的表现是糟糕的。有了标准,无论是分析,还是落地执行,都将更加有效。

2.4 A/B测试

A/B测试无论如何都会耗费一定的资源。

但是当业务做到一定的程度一定要开始做A/B测试,不仅仅是尝试这种方式,更是在积累足够的测试后,很可能会发现一些有效的业务增长点。

3、要注意的一些问题

3.1 不要否认历史上做出的成绩,即使是推翻重来。

历史上的方案,一定是在当时的情况下,相对合理的选择,只是不再适合现在罢了。

3.2 建议数据单独为一个部门。

直属管理层,与产品、技术、运营统一级别。

数据组工作职能:从数据支撑 转为 商业智能团队,目标是提供战略决策及项目数据化建设。

3.3 较为充足的资源

数据和别的岗位略有不同,想要做的好需要的资源可能会需求更多。

所以相对充足的资源,包括人力资源和财力资源是数据化建设不可或缺的部分。

有一点点像国家铺设铁路,建立公路,早期的投入都不容小觑。

3.4 透明的公司文化

数据对于信息的需求是非常巨大的。

文化的透明,方便大家信息的互通,更容易产出业绩。

3.5 数据培训

数据化需要人的支持,对于分析师和普通业务人员都有培训的需求。

-END-

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6. 传播封建迷信,主要表现为:
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    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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    3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。


8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
    1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
    2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
    5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序


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