数据中台建设的方法和步骤.docx
数据中台建设的方法和步骤在数字化浪潮下，数据已成为企业核心战略资产。高效实现数据的采集、存储、打通与应用，是企业提升市场竞争力的关键举措。数据中台建设的“采、存、通、用”四步方法论，全文系统解析数据中台的构建逻辑与实践路径，为企业数据化运营提供指南。1PART数据中台的核心内涵中台概念溯源：2015年马云考察芬兰游戏公司Supercell时，发现其成功的关键在于构建了“中台”模型一一将游戏开发的通用素材及算法整合为标准化工具，供各小团队复用，实现了能力复用与平台化管理。该公司年利润达15亿美金，员工规模却不足200人，开发团队仅六七人，印证了中台模式的高效性。1.1.1什么是中台中心化能力复用平台业务中心化数据中心化赋能N条产品线无限扩展应用A应用B应用C平台型产品提供通用能力业务中分数据中介典型中台架构业务中台架构业务中台架构由网关层、多个业务中心（如用户中心、营销中心等）及数据存储层构成。其核心功能是支撑多应用运行，实现业务与数据的中心化管理,为多条产品线提供赋能。数据中台架构数据中台架构分为对内与对外两部分。对内聚焦模型设计，如ODS/DWS/DWD等，包含数据库；对外设有面向用户及商家的数据应用层，同时配备统一提供数据服务接口的数据服务层，以及数据计算层和数据采集层。数据中台以“采、存、通、用”为核心工作，旨在实现网络协同与数据智能，进而提升企业核心竞争1.1.3什么是数据中台-数据中台架构典型数据中心架构虽然业务中台与数据中台二者无必然依存关系，缺乏业务中台仍可搭建数据中台，但具备业务中台时，数据中台的搭建效率更高。中台模式适用于拥有三条及以上产品线的企业，初创企业因业务规模有限，通常不适用。1.1.4什么是数据中台-数据中台做什么09PARTFANRUAN数据采集机制用户行为数据采集方式：企业可通过四种方式采集用户行为数据。其一，与第三方公司合作，如百度移动统计、友盟、腾讯移动分析等；其二，采用开源SDK自主埋点，如神策、growingio等;其三，运用可视化埋点，友盟、growingio等均支持该方式。最后，也就是数据中台建议采用的“普通页面按钮可视化埋点、重要页面代码埋点”用户行为数据采集SDK的特性差异：不同SDK在商业属性、免费政策、支持平台、前端采集方式、部署模式、采集范围等维度存在显著差异。就SensorsAnalytics而言，其具备私有化部署及全链路采集特性；拿growingio来说，其核心优势在于无埋点技术。I2.2数据采集-用户行为数据采集SDKM比PARTFANRUAN维度SensorsAnalyticsGrowingIO潮BlOTaIkingDataMixpanelGOogIeAnalyticsptmindI禽业性质开源YNNNNNN免费YNNNYYN尚业/付费版本YYYYYYY支持平台AndroidAppYYYYYYNIOSAppYYYYYYNWebH5YYYYNYY微信小程序YYYYNNNunityYNNYNY曲瑞数据采集方式代码词点YYYNNYN可视f5;点YYYYY(0nlyApp)NN无埋点YYYYY(OnlyApp)NY部署方式私有化YNYNNNNSaaSYYYYYYY采集范树前端采臾YYYYYYY后端聚集YNYNNNN服务器日志YNNNNNN数据库YNNNNNN特点私行化+金61聚集无理点功能报告热图数据存储体系数据指标开发的流程与挑战数据指标开发面临核心挑战一一企业内部各部门指标定义不统一，甚至同一部门对同一指标的理解也存在分歧。该过程涉及10个步骤及8个角色，数据中台需确保各环节对指标的理解一致,具体流程涵盖业务口径界定、技术口径规范、模型设计、数据开发等环节。数据指标管理体系举例3.2数据存储-数据指标管理逻辑结构I业务板块敢据域II业务过程I推度I支付IIil¾标I及上I订单ID等I指标类型的区分：指标分为虚荣指标与增长指标。虚荣指标包括用户数、交易额、PV、UV等；增长指标包括留存率、退款率、动销率、发货率等。企业应重点关注增长指标，因其可有效监控服务质量，提升产品价值。数据模型设计：数据模型分为ODS（操作数据层）、DW（汇总数据层，DWD与DWS常并列）、ADS（应用数据层）。ODS由原始数据经简单处理生成；DW存储标准化处理后的数据，并增加维度信息；ADS可直接为业务人员提供数据支持。以电商主路径数据建模为例，不同层级的数据存储与展示方式各有侧重。3.4数据存储数据模型设计实战案例1.0DS层（原始数据）用户ID、时间、客户端ID、页面名称2 .DWD（轻度汇总）用户ID、页面名称、客户端ID、3 .DWS（汇总数据、方便存储）日期、指标名称访问人数）、人数日期、指标名称（加购人数）、人数4 .ADS（应用数据层、方便展示）H期、访问人数、加购人数、F单人数.PARTFANRUAN数据打通与应用实践数据打通方式基于OneID的标签平台可实现各产品线数据的整合。标签涵盖基础信息（如平台信息、用户类型等）及业务相关信息（如亿订的经营定位、富运通的企业信息等），是企业核心的数据资产。数据应用场景运营与产品优化：通过用户分析模块开展拉新、激活、留存等分析，如海盗模型的应用。同时，可进行订单来源分析，精准定位商品销售的客户端及坑位，明确各渠道的订单占比、支付金额、支付订单数、支付用户数等关键数据。自动化营销平台：以高复购意向用户的短信触达为例，其实施流程为：定义高复购意向用户（7天前有购买行为且近3天有访问记录的用户）一开发相关指标（距上次购买天数、距上次访问天数）一定义标签一圈选目标用户一设置触达任务一开展效果分析。推荐系统：推荐系统可显著提升交易额及转化率，其运行逻辑为：基于用户行为及业务数据计算用户偏好商品，通过召回算法（如基于物品的协同过滤、基于商品属性的算法等）、排序算法（如GBDT+LR）、过滤机制（如过滤下架商品）等环节实现精准推荐。I5.5数据应用-用户数据服务-推荐系统1 .基于用户行为及业务数据计算用户感兴趣商品访问、浏览、收藏、加购、下单等数据2 .召回算法：基r物品的协同过滤基商品属性的算法基卜商品分词的克克法基F商品热度的算法一于用户短期兴趣的实时算法3 .排序GBDT+LR4 .过漉过滤掉卜,架商品、己购商品、退货率高商品
