发布时间:2023-03-11 03:00:01源自:https://www.it-th.com作者 :it谈话网阅读(224)
很多项目在初期,对数据的依赖是非常小的,毕竟能养活自己的是订单。
随着项目的壮大,数据量的上升,员工的增加,早期的数据服务不能更好的满足需求了,迫切需要进行数据化的建设。
这篇文章中数据治理指健壮的数据处理流程,全面的数据工具,使得数据准确,可用,好用,方便用。
确认好数仓ETL的流程,并对ETL结果的正确性进行检查,尤其注意数据类型的更改可能带来的影响。
确认好数据提取的规范,并对输出数据进行检查。
早期项目可能购买了多家第三方的数据服务,或者自己有多个数据库,常常这两种情况会同时存在。
数据的分隔会给数据使用造成很大困扰和成本。包括数据口径统一,数据验证,数据处理等。
良好的数据整合,无论是为分析提供数据,还是为应用提供数据,都更加便捷,准确,有效。
数仓管理工具
数据提取工具
报表工具
BI可视化工具
一般公司一开始有的估计只有 数据提取工具,其他的不一定有合理的解决方案。
合理的宏观指标,可以有效的确认好目标。
合理的组内指标,可以有效的指导组内业务动作。
下面是去年撰写的一些常用指标 。
首先需要有业务逻辑线与数据的映射关系,做分析的人需要知道他分析的数据,在业务上是什么样的含义。
在理解业务的基础上,需要将业务过程中产生的数据,进行数据记录,并归入到数仓内。、
有些行业是业务人员会采购一些物品进行活动,或者与某些商家进行了一些活动。这些数据往往都存在于业务人员的笔记本的EXCEL中,并不能与已有的数据联系起来。
这是因为执行的同学并不清楚,现在企业是什么水平,无法从数据中定位好业务情况。
所以对指标制定标准,非常重要,什么样的表现是合格的,什么样的表现是糟糕的。有了标准,无论是分析,还是落地执行,都将更加有效。
但是当业务做到一定的程度一定要开始做A/B测试,不仅仅是尝试这种方式,更是在积累足够的测试后,很可能会发现一些有效的业务增长点。
历史上的方案,一定是在当时的情况下,相对合理的选择,只是不再适合现在罢了。
数据组工作职能:从数据支撑 转为 商业智能团队,目标是提供战略决策及项目数据化建设。
数据和别的岗位略有不同,想要做的好需要的资源可能会需求更多。
所以相对充足的资源,包括人力资源和财力资源是数据化建设不可或缺的部分。
数据化需要人的支持,对于分析师和普通业务人员都有培训的需求。
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