如何克服数据中台建模建设难题?

2022-12-29 17:33:16
光点科技
数据中台

数据中台建设过程中,最难的就是建模建设。 建模工作本身就是一件非常消耗精力和时间的事情,因为需要对数据中台各业务场景进行定义、梳理分析等,这也就意味着需要大量时间来建模和迭代。 如果想要快速上线一款产品,那势必会占用大量时间。 而建模的目的是为了满足业务发展需求,所以建模建设过程并不是一蹴而就的事。 欢迎大家一起讨论!



一、明确建模目标

业务发展过程中,为了满足业务需求,往往会对不同指标进行定义多个维度。 此时,就需要从多方面考虑建模的目的,如提升数据质量、提升数据能力、解决数据问题等。 而这些目标的实现就需要建模人员投入大量时间和精力对业务场景进行定义、梳理和分析。 同时在建模建设过程中,还需要考虑到后续的维护问题以及上线后数据质量问题等因素。


二、梳理数据体系架构

数据中台的核心目的是为了满足用户需求,提供精准数据分析服务,所以在梳理数据体系架构时,要尽可能多地提取与用户业务相关的需求。 以运营指标为例,如果希望建立一个完整、可持续改进的运营活动方案,那么可以从以下几个维度出发: (1)用户属性维度:通过统计分析用户信息、消费行为数据,计算出用户画像; (2)使用维度:将用户的消费行为与商品进行关联,计算出商品销售总额; (3)指标体系维度:根据指标定义的要求获取相关数据;


三、明确业务场景定义

当我们将需求整理清楚后,就可以开始对数据中台业务场景进行定义了。 首先,对于业务场景的定义要尽量简单、清晰,如果想要进一步描述需要结合实际情况进行。 其次,要尽量避免描述不清导致的混淆和混乱。 最后,还需要确保这些场景定义都是准确有效的。 当确定了所定义的业务场景后,就可以对数据中台数据进行建模流程梳理了。


四、确定需求分析方法

需求分析方法分为两种: 1.因果关系法,根据已有业务的数据或业务场景,利用因果关系图对数据进行分析; 2.回归分析法,通过对数据进行分析,将结果返回给用户。 如果需要进一步确认需求的可行性,则要根据实际情况来选择相应的建模方法。


五、建模需求汇总及流程优化

接下来就是要做需求汇总,完成后,我们会发现业务流程不符合要求,这个时候就需要对流程进行优化。 接下来就是对所提需求与流程进行梳理,同时结合实际情况来看,是否可以调整业务流程。


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