一篇文章講清楚什么是數(shù)據(jù)產(chǎn)品

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數(shù)據(jù)產(chǎn)品是讓用戶更簡(jiǎn)單、高效地利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的一類產(chǎn)品。

其本質(zhì)是將已證明行之有效的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用方法論封裝固化成產(chǎn)品功能,將一些原本復(fù)雜繁多的操作交由系統(tǒng)自動(dòng)化智能化完成,讓原本沒(méi)有數(shù)據(jù)能力的人也可以駕馭數(shù)據(jù),讓原本有數(shù)據(jù)能力的人大幅提高效率。

從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)決策整條鏈路的各個(gè)環(huán)節(jié)都有對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

我大致將其分為四類。

1.數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施類

這是比較冷門也是容易被忽略的一類產(chǎn)品,比如存儲(chǔ)引擎、計(jì)算引擎、各種數(shù)據(jù)庫(kù)等等,這類產(chǎn)品不需要太多,大多數(shù)公司也不會(huì)自行研發(fā),所以它的招聘需求相對(duì)較少,對(duì)技術(shù)的要求也比較高。

2.數(shù)據(jù)管理類

主要是數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)、CDP和DMP等等。

簡(jiǎn)單展開(kāi)講一下數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái),它的主要目的是提高數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)和使用效率,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。

其功能模塊可包含:數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理,數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)管理,數(shù)據(jù)質(zhì)量管理,數(shù)據(jù)安全,數(shù)據(jù)查詢,API服務(wù),埋點(diǎn)管理等等。

其中有些功能還挺大的,可以單做一款產(chǎn)品,但一般來(lái)說(shuō)還是整合在一起比較好,便于功能之間的連接和協(xié)作。

對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)全套功能的開(kāi)發(fā)成本過(guò)高,數(shù)據(jù)體量不大的話,一般就簡(jiǎn)單做一些核心功能先用著。

但當(dāng)數(shù)據(jù)體量大到一定程度之后,數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)效率問(wèn)題、數(shù)據(jù)資產(chǎn)混亂問(wèn)題、數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題就會(huì)日益凸顯,需要系統(tǒng)地治理,此時(shí)就需要一個(gè)功能完善的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)。

3.數(shù)據(jù)分析類

這類產(chǎn)品應(yīng)該是大家最熟悉的,其中BI(商業(yè)智能)早就有了廣泛的使用。它的特點(diǎn)是可視化輸入和可視化輸出,我所謂可視化輸入指通過(guò)可視化界面來(lái)配置數(shù)據(jù)模型和看板而不非要寫代碼,可視化輸出指通過(guò)豐富的可視化圖表元素將數(shù)據(jù)清晰生動(dòng)地展示出來(lái)。

而用戶行為分析(UBA),也叫產(chǎn)品分析(PA),它算是BI的衍生產(chǎn)品,它側(cè)重于對(duì)用戶使用產(chǎn)品的行為進(jìn)行分析,并針對(duì)該場(chǎng)景做了較多的功能定制,如留存分析、漏斗分析、行為路徑分析等等。它的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型也是定制的,即所謂事件模型。

4.數(shù)據(jù)應(yīng)用類

它相比數(shù)據(jù)分析類產(chǎn)品要更近一步,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是配置好數(shù)據(jù)源和策略算法后系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)做出決策并執(zhí)行決策。

所以也可以叫數(shù)據(jù)決策類,它的應(yīng)用場(chǎng)景很多,因此對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品就很多 。

比如:AB實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、智能風(fēng)控、智能推薦、智能營(yíng)銷、智能選址、智能供應(yīng)鏈、智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧城市等等。

其中大家最熟悉的應(yīng)該是智能推薦,也叫個(gè)性化推薦,它基于用戶的歷史行為,使用協(xié)同過(guò)濾等推薦算法,算出用戶想要看到的內(nèi)容并推薦給他。

好,本期就先介紹這么多,未來(lái)我會(huì)對(duì)這些產(chǎn)品逐一展開(kāi)講講。

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