从BAT看企业构建大数据体系的六层级

作者:BLUES(公众号ID:bluemidou】,迅雷产品总监,原腾讯、YY语音高级产品经理。

注:本文的主要内容是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,或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,但并非是线性过程,每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,在缺乏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,后面一一展开与大家探讨。

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。

很多公司的数据无法有效利用,就是缺乏统一规范,产品数据上报任由开发按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,无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、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率(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:

二、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,包括行为、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解。

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,输出日报、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. 运用漏斗模型进行用户触达分析,如TIPS、广告等曝光到活跃的转化;
  3. 收入效果监控与分析,包含付费转化率、渠道效果数据等;
  4. 业务长期健康度分析,例如从用户流动模型、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、行为、收入、兴趣爱好、消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等,反映用户各种特征,以达到全面的了解用户,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常用的数据分析与挖掘方法:

四、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BAT三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如下:

六、战略分析与决策

最后一个部分,比较赞同前腾讯同事傅志华的观点,详见《大数据如何在企业落地》一文。

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相似,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者战略分析层来做。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率较低。

建议是,能用机器做的事情尽量用机器来做好“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擅长的经验分析和战略判断。

在变化极快的互联网领域,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,如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来,估计产品经理们会笑了。从本质上来说,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。

END

版权声明:

转载文章均来自公开网络,仅供学习使用,不会用于任何商业用途,如果出处有误或侵犯到原作者权益,请与我们联系删除或授权事宜,联系邮箱:holly0801@163.com。转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

原文发布于微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

原文发表时间:2016-05-25

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏灯塔大数据

回顾2016年大数据发展,盘点十大热门数据岗位

随着很多大公司对数据分析需求增多,数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科,已经受到时代的追捧。数据学,或者更准确来说,大数据,在2000年早...

3836
来自专栏腾讯大讲堂的专栏

运维汪转向产品狗的幸(dan)福(teng)之路

写这篇文章的初衷是想总结下自己从业务运维岗转到产品经理岗后,大半年来如何从“零”开始的一路摸爬打过来的经历。

4878
来自专栏云计算D1net

关于云技术混合架构的三个认识误区

我以一位负责以云服务为基础实现多种业务解决方案交付工作的CIO的身份表达自己对混合架构的观点。在过去五个月中,我有幸参与到十几次高层对话当中,交流对象包括多位来...

2916
来自专栏华章科技

成功实施BI项目的四大要素

其实所谓“要素”不一定是项目执行过程中的关键点,这其中也包含了执行人的要素,毕竟所有项目的实施都是以人为发起点,然后以事件作为驱动,所以项目中最难把控的就是人的...

1482
来自专栏云计算D1net

升级SaaS应用管理 积极拥抱“互联网+”

随着云计算、移动互联网和应用软件的成熟,SaaS作为一种即买即用的云服务模式已经逐步得到中小企业的认可。目前市场上已经有很多SaaS应用,如办公类应用、销售类应...

3044
来自专栏杨熹的专栏

《斯坦福大学人生设计课》-你希望你的人生是工业品,还是艺术品?

这本书吸引我的是它的名字叫做人生设计,我们通常都是知道人生规划这个词,而设计相比于规划来讲,给我一种更自由更浪漫的感觉,让我非常想要进去读一下人生到底应该如何设...

1912
来自专栏云社区体验反馈

关于腾讯云+社区的体验

云社区我不常逛,但对各种垂直领域的社区很感兴趣,经朋友推荐,便来此处简单的体验了一回,做了以下书面输出。

31414
来自专栏人工智能的秘密

知识图谱技术已发展得相对成熟,未来的探索方向在哪

前段时间被沙特阿拉伯授予公民身份的人形机器人“索菲亚”,再一次颠覆了人们对人工智能技术的认知。“索菲亚”多次与人类交锋并公开发表言论的过程中,我们感受到了基本的...

5926
来自专栏镁客网

不管怎样,完美的“Android VR”应该是这样的……

1323
来自专栏云计算D1net

机器学习影响现代云计算的五种方式

云计算行业正逐渐向智能的方向转变。虽然计算、存储和网络仍然是云供应商的主要收入来源,但机器学习也正慢慢成为当代云计算的焦点。 以下是五种被机器学习高度影响的云服...

3828

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券