数据管理流程,基础入门简介

原创
2020/12/08 21:56
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一、基础思维

数据在现在互联网的行业中可以说是最核心的话题,数据的价值已经被称为资产了,大部分的互联网应用都会源源不断的产生各种数据,如何管理和使用这些数据,让这些看似平常的数据产生更大的价值,一直是热门的探索领域。比如常见的风控、营销、推广等各种业务,都需要依赖大量的用户行为数据作为依赖,才能精准的对相关流程做出分析判断。

数据管理是一项复杂而且庞大的工程,需要付出的时间和成本非常高,通常的说法就是对用户有效的数据进行采集,存储,分析,组建业务模型,二次业务应用,以此让数据发挥更大的价值。

在企业考虑做数据沉淀管理时候,通常这里有一个基础的考虑,数据量是否庞大,搭建起的数据管理体系能带来的收益是否能覆盖成本;对于企业来说,很多事情做起来都是对的,但是不一定是对自身发展是有益的;如果基于数据管理,能带来更多业务收益,那这个庞大的工程自然值得投入。

二、业务与数据

这里再从实际流程来看这个问题,通常一个项目在开发初期时候,为节约成本都会采取快速迭代的方式,基于产品设计和用户使用分析,不断快速升级,在这一过程中也是数据不断积累的过程,一个方向清晰的产品发展的基本过程:产品核心功能实现,丰富和优化流程,产品分析的数据报告。这是一个项目开发的基本初期流程,如果产品没有成功,过程到这就基本结束,成本不会过高,当然如果产品成功了,那后续产品的发展方向怎么确定,就是另一个大的话题。

通常会从两个方面考虑稳定产品的后续方向:1.借鉴市面上类似产品,去分析成功的原因;2.基于现有的业务流程产生的数据,判断产品的亮点和糟点;通常根据产品现有数据做分析是最常见的操作,在实际互联网产品中,就有活脱脱的案例:

媒体类APP会根据用户浏览行为推荐信息,你感兴趣的内容会不断推送;电商类APP会根据季节或日期或搜索行为,推荐特定的商品,提高成交量;社交类APP会根据多个纬度的使用数据做相应的广告植入,精准分发;

以上这些实际的案例,都是在互联网产品中很常见的操作,都是基于产品业务流程,不断积累数据,然后针对自身数据的沉淀,做二次数据分析,再次应用到业务层产生非常高的价值。

三、自动化流程

数据管理的流程需要自动化,这个是最基础的操作,如果基于数据的流程不能自动,那就完全没有必要,例如数据完整的周期从业务数据产生,分析沉淀,可视化分析,二次应用,这里流程只有自动化管理才能源源不断的提供稳定的服务。数据管理中的一个核心因素就是效率,追求效率就要依赖自动的流程,拿一个简单的案例来说:今天天气很冷,用户浏览防寒商品,如果产品不快速响应,做好相关分析和推荐服务,那过了今天很可能用户已经没有购买意愿,或者已经在其他平台下单了,大部分用户的行为都是有时效性存在的,这对于交易类产品尤其重要。而对于社交类或者信息流的产品,用户的行为画像至关重要,基于自动的行为分析,源源不断的丰富用户的行为画像,以此更加精准的判断用户心理,提高产品的粘性。

所以数据管理的最终产品形态,工具智能化分析,流程自动化管理,快速判断用户行为,精准响应,这才能最大发挥业务数据的价值。

四、服务升级

任何一款产品,如果源源不断的用户注册使用,产生大量的数据,都很容易发展成为一款超级应用,或者生态平台。支撑这些业务的都是依靠用户和用户数据。例如社交产品提供精准的营销服务平台;金融产品提供风控分析;电商产品提供消费能力分析;这些服务都是基于用户海量庞大行为数据,做的分析推测,一旦这些生态关系形成,产品必然会发展成为平台。同样的数据,可以提供多次服务是数据管理的一个特点,例如某平台知道用户精准的购买意向,那这个数据能服务多少商家,则就看这个平台有多少合作的商家,这就是一条用户分析数据产生的多次业务收益。

所以很多现象级的产品,都是先有自己的数据管理体系,起初服务自己业务线,然后顺利发展为平台,开放服务能力,获取更多的客户或者用户,然后不断的优化和服务能力升级,进入良好的发展循环。

五、源代码地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile

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写的什么乱七八糟的然后就开始贴源码地址了?
2020/12/09 13:39
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