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數據中臺管理方案-運籌軟件

一、步驟1：數據集中化存儲

要進行數據集中化存儲，并通過數據中臺的建設，從而完成各業(yè)務線的改造。

具體來說數據集中化存儲就是在進行企業(yè)級維度的數據管理，會涉及如下三個子任務：

1. 各個業(yè)務產生的數據匯總；

2. 數據加工：統(tǒng)一采集、清洗、管理方法（將各個業(yè)務線的數據清洗方法以模板形式配置在企業(yè)數據引擎中）；

3. 全局數據模型生成。

（某數據清洗引擎運作原理）

完成這三個任務，對應的我們也建立起了一個企業(yè)內部的數據自流轉體系

二、步驟2：數據集中加工

在完成了數據集中化管理后，下一步要做的就是建立數據口徑管理，實現統(tǒng)一集中計算，具體來說在數據中臺中為了實現集中計算，要進行口徑管理的一共包含如下4個維度：

個例子來說，在上篇文章（中臺實戰(zhàn)19）我們將數據集中化到了數據中臺進行存儲，但是此時來自各個業(yè)務線的數據并不能直接使用，因為不可避免的會出現各個數據名稱不統(tǒng)一的情況。

A業(yè)務線中會員數據名稱：

B業(yè)務線中會員數據名稱：

此時就需要將各個業(yè)務線的數據名稱進行統(tǒng)一，這里我們通常會用軟映射的方法將不同的業(yè)務線數據進行統(tǒng)一起來，也就是建立一張數據表進行字段映射管理。

但是剛才說到的是對現有數據進行管理，對于新的產生的數據我們需要進行歸一化管理，以便能讓數據進入數據中臺時就能統(tǒng)一，此時我們就需要使用一套公司級數據載體進行管理：

三、步驟3：數據指標體系

這一步我們就開始去建設我們的指標體系，但是在以往的指標體系管理工具中，我們經常會面臨到的一個問題是，不同人對數據指標體系有不同的需求。

例如老板更關注的是頂層結果指標，如毛利，成本，盈虧平衡等，但是具體到運營同學身上，可能更關注的是昨日某事件的點擊率，轉化率這些過程指標。

所以在建設數據中臺時，我們要在公司內部建立起一套自上而下的指標體系，以此滿足各層級不同需要。此處也相當于是我們把整個公司內部的指標進行了一個梳理。

這里也就是我們數據中臺中經常能見到的三級指標體系概念。

我們大體上將指標按使用角色分為三類：

1. 一級指標：解決管理層的需求，如交易額，凈利潤，毛利等；

2. 二級指標：解決執(zhí)行層路線評價需求，如渠道A收益，鏈路轉化路徑長度等；

3. 三級指標：解決執(zhí)行層具體執(zhí)行效果，如步驟轉化率，廣告位點擊率等。

需要注意的是，第三級指標一定要聚焦到用戶的動作監(jiān)控上，例如搜索框場景下，搜索成功率，注冊填寫頁各步驟點擊率/轉化率，購物車加購時間，購物車等待時間，收藏次數等各個維度的用戶行為。

在數據中臺中集成這三類數據將幫助我們快速搭建起一個完整的指標框架。

四、步驟4：數據指標管理

當我們建立起了不同層級的數據指標體系后，接下來會遇到的一個問題，在我們指標越來越多后，經常會出現各個指標之間沖突以及難以理解和管理。

例如A業(yè)務線存在指標7日渠道轉化率，B業(yè)務線也存在7日渠道轉化率，但是A，B兩個業(yè)務線對于渠道轉化率的定義是不同的。

具體來看這兩個業(yè)務線中的轉化定義：

· A業(yè)務線的渠道轉化：指的是用戶在網頁端完成注冊既稱為該用戶作為活躍用戶；

· B業(yè)務線的渠道轉化：B業(yè)務線因為擁有APP客戶端，所以運營定義當用戶下載客戶端并登錄后再計算用戶轉化。

此時我們可以學習并借用阿里帶來的數據解決方案：OneData方法。

OneData方法從本質上來說就是將指標定義進一步細化為兩類：

1. 原子指標：不可拆分的最小顆粒度指標，如活躍數/點擊率等；

2. 派生指標：在原子指標上增加若干維度修飾詞組成派生指標。

因此我們在公司內部定義唯一指標時，就可以按照這樣的公式來產出指標（派生指標）：

原子指標+修飾詞 = 派生指標

這里的修飾詞可以分為兩類：

1. 面向主題域管理：按照具體的業(yè)務線、主題域、業(yè)務過程進行定義修飾詞，如A業(yè)務線留存率，B業(yè)務線留存率；

2. 以時間周期，行為類型定義修飾詞，如7日/14日等。

這里傳統(tǒng)的留存率指標可以被詳細拆解為：留存率+事業(yè)線+某模塊+7日。

五、步驟5：數據事件集中管理

在工作中，很多時候我們都是在處理各個業(yè)務線的突發(fā)業(yè)務問題分析，例如下述幾個場景：

1. 訂單量下降了，幫我看看原因是什么？

2. 用戶注冊量下降了，幫我看看原因是什么？

而如果我們用產品的語言進行分析一下后上述場景實際就是這兩個需求：

1. PM：下單事件分析->購買路徑的流程分析

2. PM：注冊事件分析->用戶從下載到注冊的流程分析

在很多地方這樣的需求也被稱之為數據事件分析，而實際上所謂的數據事件就是一組連續(xù)的數據指標集合，這其中每一個數據指標都是按照對應用戶的每一步行為操作邏輯關系進行排列的。

例如一個設計導流的功能主流程是這樣的：

對應的數據事件就應該是這樣組成：

上述表格也是我在整理公司內部數據事件時的統(tǒng)一模版，這樣能讓我清楚的知道都有哪些事件以及這些事件對于不同的指標的依賴是什么？

因此我們在進行數據中臺建設時就應該將整個數據事件在此匯總，以便集中管理。

六、步驟6：設計數據事件

除了集中管理數據事件，更重要的部分是要能進行數據事件定義，這里就需要用到通用事件設計模型。

通用事件設計模型可以分為三個部分：

1. 拆分問題找到具體衡量各元素組成指標

eg：如復購率事件監(jiān)控=A渠道復購率+B渠道復購率+召回渠道復購率。

2. 定義各描述項的具體權重

eg：在上述拆分出的三個構成因素中定位影響最大的元素，如召回渠道復購率是重要影響項。

3. 結果輔助參考

eg：定義出各指標后，如何根據具體指標變化的得出結果，如復購率根據長時間檢測，發(fā)現下降3%以內屬于正常波動，而超過3%屬于復購異常，需要定位原因。七、步驟7：企業(yè)級數據應用

基于數據中臺的建設后，我們可以進行二次數據應用開發(fā)：

1. 全局用戶推薦系統(tǒng)：集合各業(yè)務線的用戶偏好，進行用戶推薦；

2. 全局用戶畫像：集合各業(yè)務線的畫像數據，生成全公司級的用戶畫像；

3. 公司業(yè)務資產數字化：通過前面統(tǒng)一了各業(yè)務線數據后，可以建立超級節(jié)點，實時計算監(jiān)控全公司的業(yè)務數據。

至此我們一個完整的數據中臺建設方法論合集就描述完了，大家可以根據自己的業(yè)務實際情況進行有的放矢的參考，搭建適合自己公司的數據中臺

更多的軟件詳情請致電400-090-2005 解讀顧問：趙慶錦

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周期風險	無論簡單需求，復雜需求，都有專業(yè)項目實施方案、配備項目經理把控進度、需求調研、個性化配置、安裝、培訓、上線、優(yōu)化。	周期短，簡單需求1周內完成配置、培訓，系統(tǒng)可拆分、可組合；預算有限的情況下可總體規(guī)劃，分期購買。首期滿足核心需求，后期逐步拓展。	簡單需求較短，復雜需求難以確定，因為二次開發(fā)涉及費用核算、雙方匯報、審批，討價還價、驗證測試、BUG修復、綜合成本高、風險大。
系統(tǒng)集成	專業(yè)的管理系統(tǒng)工程一定是高度集成的，開放的接口，保持生態(tài)鏈良性發(fā)展。	集成呼叫中心、第三方ERP、OA、視頻會議、單點登錄、網銀在線支付、微信、短信、Email、身份認證等。	大多為在線租用云部署模式，封閉式架構、不對外開放，不支持二次開發(fā)、第三方應用集成。
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