一、基礎思維

數(shù)據(jù)在現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)中可以說是最核心的話題，數(shù)據(jù)的價值已經(jīng)被稱為資產(chǎn)了，大部分的互聯(lián)網(wǎng)應用都會源源不斷的產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)，如何管理和使用這些數(shù)據(jù)，讓這些看似平常的數(shù)據(jù)產(chǎn)生更大的價值，一直是熱門的探索領域。比如常見的風控、營銷、推廣等各種業(yè)務，都需要依賴大量的用戶行為數(shù)據(jù)作為依賴，才能精準的對相關流程做出分析判斷。

數(shù)據(jù)管理是一項復雜而且龐大的工程，需要付出的時間和成本非常高，通常的說法就是對用戶有效的數(shù)據(jù)進行采集，存儲，分析，組建業(yè)務模型，二次業(yè)務應用，以此讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值。

在企業(yè)考慮做數(shù)據(jù)沉淀管理時候，通常這里有一個基礎的考慮，數(shù)據(jù)量是否龐大，搭建起的數(shù)據(jù)管理體系能帶來的收益是否能覆蓋成本；對于企業(yè)來說，很多事情做起來都是對的，但是不一定是對自身發(fā)展是有益的；如果基于數(shù)據(jù)管理，能帶來更多業(yè)務收益，那這個龐大的工程自然值得投入。

二、業(yè)務與數(shù)據(jù)

這里再從實際流程來看這個問題，通常一個項目在開發(fā)初期時候，為節(jié)約成本都會采取快速迭代的方式，基于產(chǎn)品設計和用戶使用分析，不斷快速升級，在這一過程中也是數(shù)據(jù)不斷積累的過程，一個方向清晰的產(chǎn)品發(fā)展的基本過程：產(chǎn)品核心功能實現(xiàn)，豐富和優(yōu)化流程，產(chǎn)品分析的數(shù)據(jù)報告。這是一個項目開發(fā)的基本初期流程，如果產(chǎn)品沒有成功，過程到這就基本結(jié)束，成本不會過高，當然如果產(chǎn)品成功了，那后續(xù)產(chǎn)品的發(fā)展方向怎么確定，就是另一個大的話題。

通常會從兩個方面考慮穩(wěn)定產(chǎn)品的后續(xù)方向：1.借鑒市面上類似產(chǎn)品，去分析成功的原因；2.基于現(xiàn)有的業(yè)務流程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，判斷產(chǎn)品的亮點和糟點；通常根據(jù)產(chǎn)品現(xiàn)有數(shù)據(jù)做分析是最常見的操作，在實際互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中，就有活脫脫的案例：

媒體類APP會根據(jù)用戶瀏覽行為推薦信息，你感興趣的內(nèi)容會不斷推送；電商類APP會根據(jù)季節(jié)或日期或搜索行為，推薦特定的商品，提高成交量；社交類APP會根據(jù)多個緯度的使用數(shù)據(jù)做相應的廣告植入，精準分發(fā)；

以上這些實際的案例，都是在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中很常見的操作，都是基于產(chǎn)品業(yè)務流程，不斷積累數(shù)據(jù)，然后針對自身數(shù)據(jù)的沉淀，做二次數(shù)據(jù)分析，再次應用到業(yè)務層產(chǎn)生非常高的價值。

三、自動化流程

數(shù)據(jù)管理的流程需要自動化，這個是最基礎的操作，如果基于數(shù)據(jù)的流程不能自動，那就完全沒有必要，例如數(shù)據(jù)完整的周期從業(yè)務數(shù)據(jù)產(chǎn)生，分析沉淀，可視化分析，二次應用，這里流程只有自動化管理才能源源不斷的提供穩(wěn)定的服務。數(shù)據(jù)管理中的一個核心因素就是效率，追求效率就要依賴自動的流程，拿一個簡單的案例來說：今天天氣很冷，用戶瀏覽防寒商品，如果產(chǎn)品不快速響應，做好相關分析和推薦服務，那過了今天很可能用戶已經(jīng)沒有購買意愿，或者已經(jīng)在其他平臺下單了，大部分用戶的行為都是有時效性存在的，這對于交易類產(chǎn)品尤其重要。而對于社交類或者信息流的產(chǎn)品，用戶的行為畫像至關重要，基于自動的行為分析，源源不斷的豐富用戶的行為畫像，以此更加精準的判斷用戶心理，提高產(chǎn)品的粘性。

所以數(shù)據(jù)管理的最終產(chǎn)品形態(tài)，工具智能化分析，流程自動化管理，快速判斷用戶行為，精準響應，這才能最大發(fā)揮業(yè)務數(shù)據(jù)的價值。

四、服務升級

任何一款產(chǎn)品，如果源源不斷的用戶注冊使用，產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，都很容易發(fā)展成為一款超級應用，或者生態(tài)平臺。支撐這些業(yè)務的都是依靠用戶和用戶數(shù)據(jù)。例如社交產(chǎn)品提供精準的營銷服務平臺；金融產(chǎn)品提供風控分析；電商產(chǎn)品提供消費能力分析；這些服務都是基于用戶海量龐大行為數(shù)據(jù)，做的分析推測，一旦這些生態(tài)關系形成，產(chǎn)品必然會發(fā)展成為平臺。同樣的數(shù)據(jù)，可以提供多次服務是數(shù)據(jù)管理的一個特點，例如某平臺知道用戶精準的購買意向，那這個數(shù)據(jù)能服務多少商家，則就看這個平臺有多少合作的商家，這就是一條用戶分析數(shù)據(jù)產(chǎn)生的多次業(yè)務收益。

所以很多現(xiàn)象級的產(chǎn)品，都是先有自己的數(shù)據(jù)管理體系，起初服務自己業(yè)務線，然后順利發(fā)展為平臺，開放服務能力，獲取更多的客戶或者用戶，然后不斷的優(yōu)化和服務能力升級，進入良好的發(fā)展循環(huán)。

五、源代碼地址

GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据管理流程，基础入门简介的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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