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企業大數據體系構建，從這4層逐步遞進遞進

時間：2019-05-20來源：數據分析網瀏覽數：882次

關于企業的大數據體系構建，可以分為4個層級，每個層級之間可以是遞進的關系，雖然業務主導不同，但構建思路相通。

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關于企業的大數據體系構建，可以分為4個層級，每個層級之間可以是遞進的關系，雖然業務主導不同，但構建思路相通。

一、數據基礎平臺
基礎的數據平臺建設工作，包含基礎數據平臺的建設，數據的規范，數據倉庫的建立、數據質量，統一業務口徑等等。

很多公司的數據無法有效利用，一來是數據散落在各個部門產品的服務器，各個業務系統的數據沒有打通；二來是缺乏統一的數據規范，業務系統數據按照各自的口徑和理解習慣上報，沒有標準化的SDK和上報協議，難以構建高質量的數據倉庫。

大數據平臺架構的搭建并不是什么高大上的技術活，整個平臺價值的體現，其實需要公司各個部門的配合，是一個相互依存的關系。例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，并得到業務部門認可。常見的關鍵指標，比如營銷業務新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，累計留存數，渠道效果等。比如銷售部門，日銷售額、月銷售額、回款占比等等。

二、數據報表分析與可視化
在第一層級中，進行數據指標體系規范，統一定義，統一維度區分，就可以很方便的進行標準化可配置數據報表設計，直觀的可視化輸出設計，包括財務、銷售、供應鏈等多種數據類別。常見的數據報表工具有i@Report、birt、水晶報表，小規模也可以用Excel來替代，但需要一定的開發量和使用水平。企業的報表通常可分為基礎查詢類報表、管理層分析報表和主題分析報表。

三、精細化業務分析
某些業務是需要精細化管理的，比如互聯網電商的運營，為此還提出了“增長黑客”一概念。在建立數據平臺和可視化基礎上，對已有的銷售用戶行為、收入數據等進行各種分析，輸出日報、周報、月報、各種專題分析報告。以互聯網為例，常見的數據分析工作如下：

1. 通過 A/B 測試進行產品分析優化；
2. 運用漏斗模型進行用戶觸達分析，如廣告從曝光到活躍的轉化；
3. 營銷推廣活動的實時反饋；
4. 業務長期健康度分析，例如從用戶流動模型、產品生命周期分析產品成長性和健康度；


四、戰略分析與決策
戰略分析與決策更多的是基于企業經營層面的分析和重大決策改變的分析，這些決策往往需要大量數據和指標的支持，而在過去是依靠報表和經驗。

企業如果要將大數據體系貫徹落實，建議是用機器來做好業務運營監控，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。




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