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星际网址检测中心·三问数据中台:是什么?怎么做?为什么要做?

2020-01-09 17:23:27 
内容提要:互联网巨头纷纷在数据上建立自己的“台湾”。“台湾”在数据上的魅力是什么,使企业能够如此重视它?本文从三个方面回答了这个问题:什么是数据媒体站,如何成为数据媒体站,为什么要成为数据媒体站。许多人会问,什么是数据中心?一般来说,数据中心是在数据级别为企业业务提供帮助和决策的工具。数据库主要是面向事务的。为什么你想说它“最适合”你自己的数据?然而,正是因为中国和台湾不是供使用的,而是

星际网址检测中心·三问数据中台:是什么?怎么做?为什么要做?

星际网址检测中心,自从阿里提出“大中台湾,小前台”的概念以来,“台湾”的概念在数据方面近年来引起了热议。互联网巨头纷纷在数据上建立自己的“台湾”。“台湾”在数据上的魅力是什么,使企业能够如此重视它?本文从三个方面回答了这个问题:什么是数据媒体站,如何成为数据媒体站,为什么要成为数据媒体站。

许多人会问,什么是数据中心?

一般来说,数据中心是在数据级别为企业业务提供帮助和决策的工具。

过去,数据通常只显示而不存储。慢慢地,人们需要随时随地找到数据,存储数据的概念得到了普遍认可。然后慢慢地,人们逐渐产生了数据思维,发现他们可以通过观察数据来制定操作策略。当互联网时代进入爆发期时,产生了大量数据。通过数据挖掘,人们收集大量的外部数据作为决策的依据。

现在,互联网已经进入了一个相对成熟的时期。大公司一直在构建自己的数据中心,将大量数据作为自己的资产,并擅长使用数据中心来集成和智能分析数据并推动决策。

谈到数据中心,它将涉及数据仓库。许多人看数据仓库。难道不是一个数据库,存储数据的东西,事实上这不是很正确的理解,那么两者之间有什么区别呢?

数据仓库主要分析和处理收集的数据。

数据库主要是面向事务的。

数据仓库(Data warehouse)主要是集中资源来优化获取资源的方式,因为业务人员和操作人员对获取数据有很大的需求,每天往往会调用、获取和处理大量的数据。

然而,数据库主要集中资源来优化添加、删除、修改、检查等功能。以防止过多的数据更新和事务影响数据库的效率和稳定性。

数据仓库通常按时间组织数据。以电子商务订单为例,数据仓库将分别按“1小时订单”、“1天订单”和“1个月订单”组织数据分析表,方便业务人员进行分析。

数据库按索引和实体内容组织数据,如“数字产品订单”、“新订单”、“服装订单”等,以组织不同的数据表。

数据仓库通常是高度冗余的,因为数据仓库希望通过更多重复类型的数据来分析整个产品的运行趋势,从而为下一步的运行决策提供依据。

但是,数据库的冗余度通常很低,并且数据库不想存储大量重复类型的数据,因此影响了数据库的整体性能效率。

说到这里,我可能对数据中心有了初步的了解,然后让我们看看如何构建一个最适合我们公司的数据中心。

为什么你想说它“最适合”你自己的数据?

数据媒体站的功能和逻辑非常复杂,涉及许多领域和维度。如何建立最合适的数据媒体站?你可以这样想:

首先,我们必须根据自己的业务分析我们需要什么数据。以下是一些例子:

(1)电子商务业务

电子商务离不开订单、商品、支付等数据。就订单数量而言,这些维度可以细分为统计数据:每分钟/小时/天/周/月订单数量、人均订单数量、男女用户订单数量、服装/数码产品订单数量、重复订单数量、订单销售、订单周转率、订单退货率等。

如果是商品,还会涉及商品类型的交易号、商品点击率、商品评价号等。

如果是付款,将涉及付款的成功率/失败率、付款次数、付款渠道、付款折扣的利用率等。

(2)直播服务

说到现场直播,核心角色可以分为主持人和用户。整个直播平台是围绕这两个核心角色设计的。

简而言之,直播是主持人和用户之间信息交流的过程。锚提供内容,用户消费内容和反馈信息(发送弹幕,赠送礼物等)。当然,用户也无能为力,但它也为主持人提供受欢迎程度和观众数量);

可以分析整个直播过程如下:主持人打开直播室-用户接收推荐/订阅提醒/搜索/主页推荐等。并且进入直播房间-主机交换信息并与用户交互-用户退出直播房间/主机下载-并且直播过程结束。

然后从这个简单的过程中,我们可以挖掘出许多数据指标,例如:1分钟/小时广播的观众数量、消息推送/订阅/主页推荐点击率、搜索次数、弹出屏幕发送的数量/速率、赠送礼物的类型/数量、1/5/10…分钟观看直播的用户数量、各种保留率等。由于数据指标太多,上述数据暂时先列出。

(3)旅游业务

对于旅游业务,我们也根据业务流程进行分析:用户提交订单-司机收到订单-用户上车,司机确认,订单开始-到达目的地,司机确认,用户下车-用户付款(决定是否评估),订单流程结束。

根据这个过程,我们可以继续挖掘数据指标,如:某个地区一小时内发起的订单数量、一天内收到订单的司机数量、平均订单数量、订单取消数量/比率、订单公里数、某个地区订单平均响应时间、订单的有利/不利评估率等。

因此,为了分析需要什么数据,每个索引数据必须从它自己的业务流程中一步一步地分解。

(1)明确需求

在澄清了他们需要的数据之后,他们可以在此时与业务和操作人员进行沟通。他们需要什么样的数据,如何组合数据,如何呈现数据,是否支持导出数据,等等。,都要求产品经理与业务部门详细沟通并阐明每一项要求,这可视为准备工作的良好开端。

(2)原型设计

当需求明确时,原型设计就可以开始了。设计的细节如下:如何使数据可视化更清晰?如何使操作更容易,业务人员更容易使用?

因此,在设计过程中,除了与开发人员保持沟通之外,还必须与业务人员保持一定的联系,以防止原型设计得不好,业务人员不满意并做出重大更改。

(3)需求评估、后续发展进展

原型设计和需求文档编写完成后,就可以评估需求了。如果在这个阶段有难以实现的功能,产品和开发人员将共同考虑如何改变另一种设计方法来解决同样的问题。

然后是需求的调度,粗略地确定每个时间节点,产品经理将随时跟踪开发进度。

(4)开发完成,严格测试

也许你会想,中国和台湾不适合高端用户,所以没必要测试得这么严格。然而,正是因为中国和台湾不是供使用的,而是供商务人员使用的。如果数据存在严重缺陷,影响运营决策,业务影响也非常严重,因此严格的测试至关重要。

(5)成功上线并随时跟进问题

测试结束后,终于可以上网了。然而,亮点才刚刚开始。此时,会发现业务方在使用中国台湾后会提出前一次测试无法检测到的各种bug。此外,它还会吐出各种无用的功能,甚至给你其他要求...

作为中国大陆和台湾的产品经理,你可能会在这个时候感到很大的压力,但是只要我们继续跟进,合理安排项目进度,解决需求,我想商业同学不会故意为难你。

据研究,事实上,市场上已经有很多第三方智能数据平台,如“战略数据”、“bdp”、“帆软”等,可供企业在购买时使用。这相当于现有的。为什么要费心自己开发它们呢?

我想可能是因为这些原因:

对于大公司来说,他们拥有的数据是巨大的,而且往往有许多商业价值很高的数据,被称为商业秘密,不能泄露给外界。因此,自行开发的平台可以保证一定的安全性。

对于企业来说,数据是一种资产,尤其是在大公司,数据是运营决策的基础。如果竞争对手提前了解数据并判断对方的下一个经营策略,如果竞争对手在一个重要节点的活动中失败,企业将遭受巨大损失。

第三方数据平台通常根据付费价格区分服务质量。如果你想享受更多更好的服务,你必须增加付费。如果你需要定制的方案,成本会变得更高。

如果采用自建平台,可以决定先开发哪些功能和调用多少资源。它具有一定的成本控制能力。同时,如果以后扩展这些功能,将会更加方便。

由于用户需求的多样性,业务人员提出的需求往往具有个性化特征。例如,需求以报告的形式提出,报告由各种指标组成。指标和指标之间形成多对多关系,指标相互关联。因此,这种多样化的指标是第三方平台无法满足的,所以自建平台可以体现其功能。

当互联网的红利逐渐消失时,如何利用数据的智能操作将成为每个企业的重要任务。运营商的能力是至关重要的,但是拥有一个好的中国平台将使您的运营更加顺利。

这篇文章最初是由“沉默”出版的。每个人都是产品经理。未经允许禁止复制。

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