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从BAT看企业构建大数据体系的六层级世界和平

发布时间:2020-02-15 17:17:48

从BAT看企业构建大数据体系的6层级_名家观点_突袭

注:在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ,150页的PPT,内容太多,讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息,汇总主要观点浓缩成为此文,也许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。本文将企业大数据体系的构建分为六个层级,但并不是是线性过程,每一个层级之间或有基础关系,但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司,在缺少数据研发实力的时候,多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。下面一张图,是本文的精华概括,后面逐一展开与大家探讨。一、数据基础平台基础的数据平台建设工作,包含数据平台建设,数据规范,数据仓库、产品数据规范,产品ID,用户ID,统一SDK等。很多公司的数据没法有效利用,就是缺少统一规范,产品数据上报任由开发依照自己的理解和习惯上报,没有标准化的SDK和上报协议,并且数据散落在各个部门产品的服务器,没法构建结构化的数据仓库。做数据平台的架构,很多人会理解为高大上的技术活,其实整个数据平台价值的体现,需要公司各个部门的配合,例如关键数据指标体系的建立,需要从各个部门业务指标进行提炼,并得到业务部门认可。常见的关键指标有:DAU、PCU、WAU、MAU、按天保存率(日保存)、累计保存率(7日、14日、30日累计留存率),新增用户,有效新增用户,活跃转化率,付费转化率,收入指标,ARPU人均收入,渠道效果数据等。下图是腾讯和阿里的数据平台架构。阿里大数据业务架构:阿里云梯分布式计算平台整体架构:2、数据报表与可视化在第一层级中,进行数据指标体系规范,统一定义,统一维度区分,就可以很方便的进行标准化可配置数据报表设计,直观的可视化输出设计,包括行动、收入、性能、质量等多种数据类别。在PPT中以友盟、迅雷、百度、腾讯等公司的数据报表体系进行详细讲授。腾讯数据门户阿里数据地图三、产品与运营分析在建立数据平台和可视化基础上,对已有的用户行为、收入数据等进行各种分析,输出、周报、月报、各种专题分析报告。常见的数据分析工作如下:1. A/B TEST进行产品分析优化;2. 应用漏斗模型进行用户触达分析,如TIPS、广告等暴光到活跃的转化;3. 收入效果监控与分析,包括付费转化率、渠道效果数据等;4. 业务长时间健康度分析,例如从用户活动模型、产品生命周期分析产品成长性和健康度;5. 营销推广活动的实时反馈;用户画像也是常见的数据分析方式,包括用户如性别、年龄、行动、收入、兴趣爱好、消费行为、上行动、渠道偏好、行动喜好、生活轨迹与位置等,反应用户各种特点,以到达全面的了解用户,针对性的为用户提供个性化服务的目的,通常每半年做一次用户画像的专题分析。下图是常见的数据分析思路:常用分析工具:EXCLE,SPSS,SAS,Enterprise Miner,Clementine,STATISTICA。个人用的比较多的是:EXCEL和SPSS。下图是SPSS经常使用的数据分析与发掘方法:4、精细化运营平台基于数据基础上搭建的精细化运营平台,主要的平台逻辑多数是进行用户细分,商品和服务细分,通过多种推荐算法的组合优化进行商品和服务的个性化推荐。另外还有针对不同产品生命周期,用户生命周期构建的产品数据运营体系。五、数据产品广义的数据产品非常多,例如搜索类,天气预报类等等。这里主要讲狭义的数据产品,以BAT3家公司的数据产品为例进行分享。腾讯:广点通、信鸽阿里:数据魔方、淘宝情报、淘宝指数、在云端百度:百度预测、百度统计、百度指数、百度司南、百度精算截取几张PPT以下:六、战略分析与决策战略分析与决策层,更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论类似,最大的差异是数据来自于大数据。有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或战略分析层来做。傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的,“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做,这样导致发现问题的效力较低。建议是,能用机器做的事情尽可能用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”,在此基础上让人来做人类更善于的经验分析和战略判断。在变化极快的互联领域,在业务的战略方向选择上,数据很难预测业务的大发展方向,如果有人说这个大方向是通过数据发掘和分析研究出来,估计产品经理们会笑了。从本质上来讲,数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用,但在产品策划、广告创意等创意性的事情上,起到的作用较小。但一旦产品创意出来,就可以通过灰度测试,数据验证效果了。BLUES【公众号ID:bluemidou】迅雷产品总监,原腾讯、YY语音高级产品经理。文章为作者独立观点,不代表虎嗅立场本文由Blues授权虎嗅发表,并经虎嗅。转载此文章须经作者同意,并请附上出处(虎嗅)及本页链接。原文链接 /ml

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