为了做个数据分析,天天被人diss

【小百摘要】如何从数据分析的体力活中解放出来,专注到数分脑力工作?

对绝大多数产品、运营、开发来说,数据分析都是个头疼事,需求理解偏差配合不顺畅、埋点量大易出错、数据量大手动跑表蜗牛速。

关键是,大家都花了90%时间在基础琐事上,花了10%的时间做业务数据分析,互相之间因为不理解还要互相diss互相伤害,脑子里都有一万头神兽分分钟飘过。

本是同病连,相煎何太急,多多理解,互相爱护才是真!快来看看业务小姐姐和程序员小哥哥们的苦衷吧~

一、梳理业务,定制数据抓取方案

1、业务需求梳理,制定数据驱动分析目标,定制数据采集方案

2、小程序/APP/WEB/服务器数据采集SDK,最大程度减少开发工作量

3、全端数据采集,数据埋点无死角

二、构建统一用户数据仓库

1、清晰定义用户(User)属性与事件(Event)属性,让公司人人都能看得懂

2、为不同产品打造统一数据仓库,混乱情况不再有

3、用户分群、元数据管理、事件属性、用户属性均可在一个系统灵活定义

三、为业务团队打造上手即用分析模型

1、为业务人员设置多种分析模型,实现上手即用

2、利用自动系统,解决手动跑表问题,让团队从繁琐基础工作解放

3、产品、运营、数分、老板,每个人按需定制看板

四、利用先进技术,实现大数据实时分析

1、可选用实时流式计算框架TA-DATA-ETL,实现框架横向扩容并保障百亿级数据无延时处理

2、基于MPP架构的分布式Adhoc查询引擎,实现百亿数据秒级分析

3、将可更新NoSQL存储系统Kudu和顺序存储系统Hive完美结合

五、选择私有化部署保护用户数据安全

1、私有化系统部署,数据存储在公司内部服务器,用户数据安全无忧

2、接收端多台服务器负载均衡+高可用,数据传输不丢失

存储端基于HDFS+KUDU的分布式存储框架,数据存储不丢失

3、系统运维监控,服务异常实时告警、自动运维,保障私有化情况下系统安全

在AI、大数据分析领域,7分专家、3分工具,也就是要利用专业人才对业务、行业的认知,给AI、大数据“赋能”。如果核心团队的精力的90%被数据收集、数据清洗的琐事占据,只有10%的时间做数据建模、数据分析,团队成员的士气、产出势必受到影响。

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08月01日评论

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