数据中台实战课
郭忆
网易大数据专家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 数据中台,是陷阱?还是金钥匙?
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原理篇 (4讲)
01 | 前因后果:为什么说数据中台是大数据的下一站?
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02 | 关键抉择: 到底什么样的企业应该建数据中台?
03 | 数据中台建设三板斧:方法论、组织和技术
特别放送|史凯:建设数据中台到底有什么用?
实现篇 (12讲)
04 | 元数据中心的关键目标和技术实现方案
05 | 如何统一管理纷繁杂乱的数据指标?
06 | 数据模型无法复用,归根结底还是设计问题
07 | 同事老打脸说数据有问题,该怎么彻底解决?
08 | 交付速度和质量问题解决了,老板说还得“省”
09 | 数据服务到底解决了什么问题?
10 | 数据服务难道就是对外提供个API吗?
11 | 怎么一劳永逸地解决数据安全问题?
12 | 数据的台子搭完了,但你还得想好戏该怎么唱
13 | 数据研发就只是写代码吗?
14 | 数据被加工后,你还要学会使用和管理数据
15 | 数据中台在网易电商业务的最佳实践
结课测试 (1讲)
结课测试 | 建设数据中台的这些知识,你都掌握了吗?
结束语 (1讲)
结束语 | 数据中台从哪里来,要到哪里去?
数据中台实战课
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14 | 数据被加工后,你还要学会使用和管理数据

郭忆 2020-05-04
你好,我是郭忆。
上一讲,我讲了数据研发的四个阶段,你可以发现,标准化的研发流程对交付高效、高质量的数据来说非常关键。那么数据被加工好以后,怎么使用数据和管理数据就是重点了。
所以今天,我会从数据使用者的角度出发,聊一聊怎么构建高效的数据分析流程。同时,也会以资产管理者的视角,带你了解怎么实现数据资产的精细化管理。
我希望你通过学习今天的内容,判断一下日常工作中自己在数据使用和管理方面是不是还存在流程环节上的缺失,并不断完善,让数据使用、管理得更好。

落地高效的数据分析流程

根据我的经验,我把数据分析过程划分五个步骤。接下来,我通过分析师甄可爱的例子,为你呈现了一个典型的数据分析流程。
第一步:发现业务问题。
数据分析的典型场景呢,起点都是业务出现了某个问题,我们需要基于数据找出业务问题背后的原因。
分析师甄可爱所在的公司,电商平台 Q2 季度某个品类的商品销售额下降了 30%,老板要求给出问题的原因,并进行整改。这个任务落到了她的身上。 要解释这个问题,她必须要从现有的数据入手,看看到底是哪里出现问题。
第二步:理解数据。
她首先要了解这样几点:
要分析的业务过程;
这些业务过程中涉及到了哪些关键指标;
这些指标的业务口径是什么;
有哪些可以分析的维度。
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精选留言(6)

  • aof
    这篇文章里的数据问题分析流程,就像是老师给出了一道题的详细的解题思路,只需要按照这个思路把解题过程写下来即可,虽然不同的业务会有实现细节上的差别,但是思路上真的已经很详细了,赞!

    作者回复: 嗯嗯, 是的,我也是看了很多数据产品的策划过程,提炼出来的这个流程,基本上都是从发现问题,解决问题,可视化展现,沉淀到数据产品的过程。

    感谢你的认可,希望对你有所帮助~

    2020-05-06
    3
  • 小桥流水
    感谢郭老师 超级接底气
    成本治理中心:利于业务需求更加合理

    作者回复: HI, 小桥流水~

    感谢你的认可,也希望这部分内容对你有所帮助~

    成本优化,不是说有钱,就不需要做了,资源总是有限的,而且资源的投入也要讲究值不值,否则,还没等你挖掘出价值,然后数据中台的成本就把企业的利润消耗完了。

    2020-05-05
    3
  • leslie
    其实这块就是减少了代码部分,不顾同时其实给了后台优化的工作;毕竟代码生成器生成的代码都是相对简单的,不过其效率却不一定高-我觉得这里是不是少了效率优化。
    简单的拼凑拖拉,省去了大量的简单代码;可是拖拽的相对复杂时,后面的效率就不好说了;记得最近阿里就在数据系统这块加了自动优化去进一步提升效率。
    记得学刘超老师的在《趣谈网络协议时说》写一个专栏的同时读完接近50本书-非常佩服;他曾经说过他后面的重点是在AI上。数据的自动化和智能化,这个目前阿里在做的事情,我觉得中台后面肯定会有;智能的使用和管理我觉得才是真正的价值。

    作者回复: 你好,数据与AI能力的结合,在中台中也有很多可以落地的地方。比如智能元数据的管理,一个数据,能不能自动推荐稽核监控规则,能不能结合上层数据分析,实现智能全维度钻取,能不能基于自然语言,在手机端看数据,这些都是AI可以和数据中台碰撞结合的点。

    感谢你的留言,祝好~

    2020-05-05
    2
  • 吴科🍀
    五一又更新了!
    除了数据研发,数据分析,资产管理。应该还有营销系统,数据中台输出分析数据给营销使用,推送营销短信,优惠券,客服打电话等。
    数据只有与业务关联后才有意义,业务提需求,数据研发上线,营销推广。涉及产品经理,分析人员,数据开发,前端开发,营销人员多个角色。这里沟通最重要,数据指标在几个团队要有统一的口径与解释。

    作者回复: HI, 吴科~

    你说的很对,指标管理是数据中台第一步,也是最重要的一步,因为指标是数据和业务的交汇点,如果指标口径不一致,后面的所有数据研发都是无用功。

    精准化营销是重要的数据应用场景。在网易,我们是通过标签的形式,把人群进行细分,然后基于标签工厂,把人群筛选出来,推送给投放系统进行召回。

    2020-05-04
    1
    2
  • 北野豪横
    最近频频遇到的问题,数据开发治理过的表,完全无法使用,例如,一个字段的空值在90%以上,开发在治理过程中就自动把整列全部舍弃掉,我在数据源的基础上,基于业务的角度自习看了才知道其实很多数据都是完全重复的,如果赞找去重治理后,原本字段空值90%的这个字段是可以保留并且有很高的业务意义的。这种纯开发治理的同事不是很懂业务的情况我们应该如何尽最大的可能来避免这种情况的发生呢?现在只能回到老师说的那种最草稿的情况全链路自己去弄

    作者回复: 治理必须要懂业务的, 不懂业务就会闹出来笑话了。

    治理要搞清楚业务场景,必须基于全链路的数据血缘,从数据源到数据应用,从业务的视角去理解数据含义,才能进一步治理。

    2020-05-05
    1
  • 唐永军
    郭老师,数据治理是不是数据资产的一部分啊。经常有人说:数据治理,质量校核,数据资产,他们有啥关系和联系呢

    作者回复: 你好,永军,

    数据治理,是数据中台建设中的一部分,这是我的观点,数据中台的核心包括OneData和OneService,而OneData的内容很大程度与我们之前说的数据治理的内容是重叠的。

    数据治理,包括数据质量提升,数据成本的治理,指标口径的统一管理,元数据管理和数据地图,模型设计管理等内容。

    感谢你的提问,祝好~

    2020-05-23
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