本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构，很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略，如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货，核心底层技术及架构设计，可以关注微信公众号：互联网金融干货，有时间就会和大家分
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈
作者刘永平经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
数据猿导读 Datatist（画龙科技）CMO董飞告诉数据猿记者：“市场急需能够进行数据采集、建模、分析和实现一站式营销的人才和云产品；市场也需要真正以运营优化为目标，为企业提供决策指导的产品”。 记
最近遇到了一些朋友在群里讨论数据有哪些工作内容，看了一些讨论后总感觉不是很全面。今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解，这次会从数据团队的角度出发有哪些工作内容，希望能帮助大家理清思路。
【导读】2017年 11月4日，大数据系统与应用研讨会在中科院计算所举行。会议邀请了中科院计算所程学旗老师和其他来自联想、京东、美团点评、小米等一线互联网公司大数据领域的专家，通过主题演讲，分享并深度探讨了大数据技术在业界一线的最佳实践和创新应用。 小米大数据总监司马云瑞为大会带来了题为《小米用户画像的演进及应用》的分享报告，循序渐进地分享了小米用户画像系统的建设和应用。小米公司经过7年的发展，积累了海量的日志和用户行为数据。基于全生态、多维度的数据资产，构建了丰富的用户画像体系，在业务运营、广告、互联网
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上，当时对画像只有一个概念上的认识；工作后接触到了画像平台，当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息，发现查询结果非常准确，自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣；在之后工作中有幸参与了画像平台的建设工作，对于用户画像的认识更加真切。
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
<数据猿导读> 在本周，除了一如既往在大数据领域十分活跃的BAT三大佬继续东征西讨之外，联通公司也有大动作，不但宣告大数据三年计划，还于上海发布了最新的大数据产品，由此观之，联通如今在大数据领域的发展
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，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
近期有人在公众号后台私信我，问数据产品经理有哪些可以找目标竞品的方法。C端产品，度娘或者应用市场一搜，可能竞品就出现了(广告竞价或SEO策略的同质化),。数据产品一般是面向企业内部，只有提供商业化服务的企业才可以找到公开的资料，所以寻找竞品时，要基于对行业的一定了解，以及外部辅助信息的输入。做数据产品七八年了，埋点采集、数据可视化统计、精准营销平台、BI工具、数据资产与治理、大数据开发工具，数据全流程各个领域都有所涉及，把过往收集整理的数据产品信息汇总、分类整理分享给大家。按照从上层应用到底层数据开发的顺序，整理如下：
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。
数据产品经理工作做久了，很多同学可能有过这样的困惑：虽然为业务做了很多数据可视化报表、数据接口服务，但个人成就感不足，甚至开始怀疑数据产品工作的价值。企业数据化转型都在提数据驱动，真正做到数据赋能，又要如何破局呢？
作者：兰军 迅雷产品总监，原腾讯、YY语音高级产品经理。“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。” 推荐关注兰军公众号：BLUES【公众号ID：bluemidou】 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。
数据猿导读 在第二届中国信息通信大数据大会上，原力大数据CEO江颖曾表示，国内除了BAT推出的大数据产品以及部分500强企业内部的大数据应用外，市场上几乎找不到真正能够带来规模性经济效益的大数据产品，
百度百科对数据产品经理的定义：数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式，本质是发挥数据价值的工具。数据产品经理，则是实现这一工具，用数据产品去满足特定数据使用需求的一个职业。
今年的“金瑞奖”名单已公布，不少人发现除了网易、阿里这样的拿奖“老手”，还杀出了一匹黑马——华坤道威数据科技。人们不禁好奇，在这个角逐最激烈的大数据产品创新奖中，华坤道威是如何跟“大佬们”并肩站上领奖台的？ 走红不是偶然，数据就是基因 事实上，华坤道威并不是“突然”走红的，早在2000年就从数据分析和市场研究起家，先后服务过宝洁、强生、联合利华、中国联通这样的行业顶尖企业及世界500强公司。十余年的厚积深耕，“用数据说话、凭洞察取胜”早已成了华坤道威的企业基因。 直到大数据时代的来临，这家低调却实力不凡
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。 ◆ ◆ ◆ 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
目前在学习大数据专业，想提前了解一下大数据开发工程师的工作职责是怎么的？需要提前准备些什么？大数据分了哪些岗位？
随着数字化转型进程的加快，数据方面的人才需求越来越旺盛。互联网早期，人人都是产品经理。数字化时代，不管会不会人人都是数据产品经理，但的确越来越多人会把数据产品经理作为求职方向，或者开始转型做数据产品经理。对于新从业者，最大的困惑就是目标很明确，但是不知道如何下手准备。这里列举了数据产品经理的技能项，希望可以为更多求职者或者从业者提供明确的方向，可以针对性地对自己的能力维度进行训练提升，成为“多边形”数据产品经理。
导读：数据产品经理入门方向如何选择，职业路径如何规划？本文主要结合自身8年数据产品工作经历，为想入行做数据产品的毕业生或想转型做数据产品的业务PM、开发人员提供参考建议。
2021年还有不到1个月就要说再见了，除了感叹时光匆匆外，马上又要到季度总结、年度总结、年度规划的时候了。最近又集中地把各家公司的数据中台产品架构分析了一遍，试图除了在已有产品的迭代和打磨之余，找到一些新的启发点。看了一圈，发现大同小异。总结下来，数据中台产品最核心的也就是这几件套。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践，帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程，以及应有的功能模块；
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。
当今大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下，数据是新的原油。而即使获得相同的原油，但是不同的企业由于技术的差异，能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说，大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等，这些主要还是以分析应用的场景为主，除此之外，大数据还可以借助AI的能力，把价值更加极致地发挥出来。
文|鲍忠铁（微信号：daxiakanke），TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。鲍忠铁同时也是36大数据的专栏作者。 进入移动互联网时代
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。 进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改
毕业入行数据产品时这个岗位并不成熟，很多公司都不设这一岗位，也缺少数据产品经理相关的书籍理论。第一次职业生涯的迷茫期是工作的第三年，毕业前两年一直做数据可视化、数据报表产品经理，从单点的C端埋点、流量统计逐步拓展到管理驾驶舱、销售分析、商品分析、营销分析、画像标签、服务分析等更多业务板块，这个阶段每天忙于和各种业务指标、报表需求，为业务提供数据支撑，乐此不疲，以为数据产品经理的工作就是这些内容了，处于“愚昧山峰”之巅。第三年的时候随着数据可视化平台从0-1的逐步完善，指标覆盖健全，业务新增的需求数量明显降低，很难再挖掘出新的需求，每个版本可提前规划的需求紧急程度看起来似乎都无足轻重了，危机感顿生，担心自己即将失业，不知道还能做些什么，处于绝望之谷。所以在薪资、环境、团队都不错的情况下，选择了离职，想出去看看别人家公司都在做些什么。
用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要的消费者，但是他们的金融消费习惯正
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。 所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要的消费者，但是他们的金融消费习惯正
来源：数据猿 作者： HCR 大数据平台 马亮 博士 ---- 如今，大数据已不再停留于概念畅想阶段，对于大数据的认知与应用也越来越广泛深入，不管是政府还是企业都在加快行业建设与布局，资本市场的助推更是加速了这一进程。 本月初，IBM宣布收购大数据供应商Cleversafe以加强其大数据分析服务能力；10月14日，提供企业智能服务的大数据公司EverString获得B轮6500万美金融资，创下全球大数据商业智能领域最大的一起融资。全球范围内的资本加速入局，一时间让大数据商业应用领域的飓风再次强势来袭！
最近在产品经理的社区看到好几个提问，“数据产品经理的职责是什么，需要哪些技能”，“招聘网站看到数据产品的薪资待遇普遍较高，该如何转型?”，也看到不少回复，例如：“根据业务抽象用户画像，建设标签体系“，
什么是用户画像？ 用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数
用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 用户
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，我提到了大数据的测试还有一类，即对大数据应用产品的测试。大数据应用产品常见的有BI报表、用户画像系统、数据挖掘平台等，今天就聊聊关于用户画像的那些事，希望对大家有所帮助。
如今，大数据已不再停留于概念畅想阶段，对于大数据的认知与应用也越来越广泛深入，不管是政府还是企业都在加快行业建设与布局，资本市场的助推更是加速了这一进程。全球范围内的资本加速入局，一时间让大数据商业应用领域的飓风再次强势来袭！
12月13日，“2017互联网+大数据高峰论坛”在北京中国大饭店拉开帷幕。来自政府、研究机构及高校、企业的大数据专业人士共聚一堂，以“慧聚数据之力，赋能智慧政企”为主题，畅谈大数据的现状及未来。腾讯技术工程事业群数据平台部刘煜宏受邀参加“腾讯慧聚”品牌的发布仪式，并向在场嘉宾介绍了“腾讯慧聚”的5大产品平台。 十年磨一剑，砺得梅花香。“腾讯慧聚”是腾讯运用多年技术及经验打造而成的政企大数据解决方案系列产品，旨在为政府和企业提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。同时，通过深挖大数据潜在价值，助力用户提高
在直达号之后，百度在9月24日又发布了面向企业的智慧商业平台，基于百度大数据和LBS产品，面向房地产企业、商业地产、餐饮、医疗机构、政府公共机构（图书馆、机场等）、金融机构、快递行业等行业，帮助企业智能化地服务用户、业务决策、洞察用户和精准营销。“智慧商业平台”与百度Inside硬件平台、百度开放平台等平台本质一样，均是整合内部优质资源，面向行业提供一揽子方案，不过，“智慧商业平台”更加庞大宏伟。 1、企业可以用“智慧商业平台”做什么？ 智慧商业平台通过提供商业智能让生意更加好做，其整合LBS室内外定位能
本文介绍了全球技术领导者腾讯技术团队在移动互联网、大数据、人工智能、区块链等领域的技术研究和产品应用。通过构建一站式数据服务平台、探索数据智能和场景应用、打破数据孤岛实现数据资产化、提供数据治理解决方案、打造安全高效的数据全生命周期管控体系、实现数据智能应用闭环、提供一站式数据服务，帮助企业更好地管理和应用数据，提高企业的效率和收益。同时，还分享了在数据智能领域的最新技术探索，包括实时数据处理、数据资产、数据智能应用等，以及数据智能在金融、游戏、零售、政府等领域的应用案例。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
10月26日，第一财经旗下DT财经发起的数据社群——数据侠联手复旦大学大数据研究院人文社科数据研究所，共同举办了以“大数据商业应用解析与未来展望”为主题的公开课。课上，数据侠联盟成员、中国电信大数据产品经理、2016年SODA大赛（上海开放数据创新应用大赛）冠军汪科科，以中国电信的海量数据为例，向复旦大学的同学们与数据侠社群的数据爱好者们介绍了大数据商业化的方法论。
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
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