关于数据管理:数据管理流程基础入门简介

一、根底思维

数据在当初互联网的行业中能够说是最外围的话题，数据的价值曾经被称为资产了，大部分的互联网利用都会源源不断的产生各种数据，如何治理和应用这些数据，让这些看似平时的数据产生更大的价值，始终是热门的摸索畛域。比方常见的风控、营销、推广等各种业务，都须要依赖大量的用户行为数据作为依赖，能力精准的对相干流程做出分析判断。

数据管理是一项简单而且宏大的工程，须要付出的工夫和老本十分高，通常的说法就是对用户无效的数据进行采集，存储，剖析，组建业务模型，二次业务利用，以此让数据施展更大的价值。

在企业思考做数据积淀治理时候，通常这里有一个根底的思考，数据量是否宏大，搭建起的数据管理体系能带来的收益是否能笼罩老本；对于企业来说，很多事件做起来都是对的，然而不肯定是对本身倒退是无益的；如果基于数据管理，能带来更多业务收益，那这个宏大的工程天然值得投入。

二、业务与数据

这里再从理论流程来看这个问题，通常一个我的项目在开发初期时候，为节约老本都会采取疾速迭代的形式，基于产品设计和用户应用剖析，一直疾速降级，在这一过程中也是数据一直积攒的过程，一个方向清晰的产品倒退的根本过程：产品外围性能实现，丰盛和优化流程，产品剖析的数据报告。这是一个我的项目开发的根本初期流程，如果产品没有胜利，过程到这就根本完结，老本不会过高，当然如果产品胜利了，那后续产品的倒退方向怎么确定，就是另一个大的话题。

通常会从两个方面思考稳固产品的后续方向：1. 借鉴市面上相似产品，去剖析胜利的起因；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；通常依据产品现有数据做剖析是最常见的操作，在理论互联网产品中，就有活脱脱的案例：

媒体类 APP 会依据用户浏览行为举荐信息，你感兴趣的内容会一直推送；电商类 APP 会依据节令或日期或搜寻行为，举荐特定的商品，进步成交量；社交类 APP 会依据多个纬度的应用数据做相应的广告植入，精准散发；

以上这些理论的案例，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，一直积攒数据，而后针对本身数据的积淀，做二次数据分析，再次利用到业务层产生十分高的价值。

三、自动化流程

数据管理的流程须要自动化，这个是最根底的操作，如果基于数据的流程不能主动，那就齐全没有必要，例如数据残缺的周期从业务数据产生，剖析积淀，可视化剖析，二次利用，这里流程只有自动化治理能力源源不断的提供稳固的服务。数据管理中的一个外围因素就是效率，谋求效率就要依赖主动的流程，拿一个简略的案例来说：今天天气很冷，用户浏览防寒商品，如果产品不疾速响应，做好相干剖析和举荐服务，那过了明天很可能用户曾经没有购买志愿，或者曾经在其余平台下单了，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，基于主动的行为剖析，源源不断的丰盛用户的行为画像，以此更加精准的判断用户心理，进步产品的粘性。

所以数据管理的最终产品状态，工具智能化剖析，流程自动化治理，疾速判断用户行为，精准响应，这能力最大施展业务数据的价值。

四、服务降级

任何一款产品，如果源源不断的用户注册应用，产生大量的数据，都很容易倒退成为一款超级利用，或者生态平台。撑持这些业务的都是依附用户和用户数据。例如社交产品提供精准的营销服务平台；金融产品提供风控剖析；电商产品提供生产能力剖析；这些服务都是基于用户海量宏大行为数据，做的剖析揣测，一旦这些生态关系造成，产品必然会倒退成为平台。同样的数据，能够提供屡次服务是数据管理的一个特点，例如某平台晓得用户精准的购买动向，那这个数据能服务多少商家，则就看这个平台有多少单干的商家，这就是一条用户剖析数据产生的屡次业务收益。

所以很多景象级的产品，都是先有本人的数据管理体系，起初服务本人业务线，而后顺利倒退为平台，凋谢服务能力，获取更多的客户或者用户，而后一直的优化和服务能力降级，进入良好的倒退循环。

五、源代码地址

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

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