缔元信:用户画像技术助推大数据落地

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

dratio-dmp-data

[原文:IT专家网]  企业要如何快速地从大数据的发展中获益?日前,北京缔元信互联网数据技术有限公司(以下简称“缔元信”)产品副总裁、曾长期担任新浪网数据分析部总监的牛程先生做客IT专家网《专家会客室》,分享了他心目中的企业释放大数据潜能的最佳实践。

牛程表示,对于大多数企业而言,自建大数据平台并非明智的选择,通过第三方专业的数据服务来实现大数据的价值,可以低成本、快速、准确地获得专属的商业洞见,能够有效地跨越数据分析人才匮乏的现状。目前的阶段,要借助大数据来影响市场营销资源的投放,基于传统的贴标签功能依托IT技术进行聚类分析而成的网络用户画像是一项出色的应用,能够帮助企业实现高效运营和精准营销。

dratio-bigdata-1

网络用户画像数据成网站运营、精准营销的基础

企业上马大数据有两道坎

根据市场调研机构IDC的统计数据,2013年全球产生的数据大约为2.72ZB,但分析过的数据仅占其中的12%。如果我们再套用“二八定律”来分析,则能够从数据分析中受益的更是少之又少了。

要想获得新的应用,中国企业往往选择新建自己的平台,但在牛程看来,企业想要自主搭建大数据平台,从交易和互联产生的几何级增长的数据中获益,还存在两个难题:数据和人才。

从大数据的4V来说,我们需要大量、多样和快速的数据,才能真正地体现价值。牛程表示,企业除了内部CRM平台的数据,还需要用户离开这些平台以后的数据,需要各种终端产生的数据,但企业自建平台,往往只有CRM数据,即便有一些企业采集了SNS数据,也还是不够全面,不利于产生需要的结果。

IDC大数据与分析、数据管理及企业应用高级项目经理Daniel-Zoe Jimenez亦有类似观点:真正的机遇在于将客户数据等内部数据源与社交网络和站点等外部数据源加以整合。这有助于企业全面了解他们的客户业务和环境,让他们能够掌握客户的喜好、习惯和未来需求。

另一方面,数据-知识-决策的转换,需要有数据处理、数据挖掘和决策的人才的支撑。目前,尽管开源软件目前非常发达,硬件变得廉价,但若没有BAT那样的研发实力,搭建企业级大数据平台所需要的兼容性、稳定性和安全性都很困难,更不用说实时分析和决策了。一项调查显示,83% 的人认为数据分析对业务至关重要,但65% 的人表示他们无力自建数据分析系统、无力聘请数据分析师。

用户画像数据成网站运营的基础

如前所述,缺乏相关技能集和最佳工具以及流程方面的差距对中国企业构成了挑战。我国在数据的开放性、流动性和交互性以及原有大量积累数据缺乏真实性是我们的挑战。但从缔元信看来,利用互联网服务平台和用户行为数据,可以很容易规避数据的问题,则剩下的就是技能和工具。

我们知道,互联网服务平台能够汇聚海量的生产信息、交易信息与消费者信息 ,使信息这一核心生产要素广泛应用于经济生产活动。因此,平台型互联网企业更能为大数据应用做出有效探索,有的企业已经在这个领域有所建树,如阿里、百度都有相关案例。

当然,阿里、百度、京东等更多的是为自身业务的发展来利用数据,尽管百度也开放了其大数据引擎,但对于一般企业来说,它们未必是普适的平台。针对企业大数据通用的解决方案,牛程提出了一个用户分群画像的概念,通过用户画像与分群的研究,为网站运营、营销策略、广告运营、推广提供数据支持。

网站用户分群画像核心价值在于精细化的定位人群特征,挖掘潜在的用户群体,为媒体网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的差异化特征,根据族群的差异化特征,帮助客户找到营销机会、运营方向,全面提高客户的核心影响力。

dratio-bigdata-2

基于用户画像技术的数据服务原理

传统的对用户贴标签的功能,往往局限于静态的结果,用户画像则是动态、立体的解决方案,通过精细化人群定位,多维度交叉筛选查询,客户根据数据分析、挖掘潜在用户群。

缔元信的实践分享

目前,缔元信已经将牛程分享的这套理论进行产品化,发布了“网站用户分群画像”和“缔元信DMP”两款产品,前者为媒体网站、广告主、企业及广告公司提供网站营销、网站运营的数据支持服务;后者针对DSP(精准投放)平台提供数据服务,通过可视化的操作界面方便客户对目标用户人群数据的选取并将该数据输出给DSP平台,为精准投放的实施提供数据,提高转化率。

两款产品依托缔元信先前开发的缔元信数据管理平台(DDMP),将第一方标签与第三方标签相结合,对每一个用户标签化,然后按不同的评估维度和模型算法,通过聚类方式将具有相同特征的用户划分成不同属性的族群,用特定的名称作为实际用户群的虚拟代表,并进行画像描绘,洞察其商业价值及用户价值。

用户画像技术的出现,能够帮助客户了解群体的差异化特征,根据族群的差异化特征设计并提供有针对性的产品及服务。缔元信用户分群画像系统以TGI指数(目标群体指数)和用户构成两大核心指标,分析消费者的购买行为、态度、生活形态和媒体接触习惯,以及目标用户群体在指定范围内占有的比例,多维度判别目标用户群在媒体的优、劣势及用户价值。

dratio-bigdata-3

缔元信网络用户分群画像的用户构成界面

通过TGI指数,可以为销售团队的客户定位、营销策略和方案的制定提供支撑;评估网站资源优劣态势,为内容运营、产品规划提供支撑;评估网站资源之间(频道、栏目、内容、产品等)的优势关联关系。

谈及缔元信产品的优势,牛程表示,主要来自于拥有全样本第三方标签,精细化的人群定位,具有7年的数据积累,并拥有为数据管理而生的专业的技术团队,能够为企业提供大数据时代数据化、高效精良的服务。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 SQL
大数据处理与分析技术
大数据处理与分析技术
276 2
|
4月前
|
存储 分布式计算 NoSQL
【赵渝强老师】大数据技术的理论基础
本文介绍了大数据平台的核心思想,包括Google的三篇重要论文:Google文件系统(GFS)、MapReduce分布式计算模型和BigTable大表。这些论文奠定了大数据生态圈的技术基础,进而发展出了Hadoop、Spark和Flink等生态系统。文章详细解释了GFS的架构、MapReduce的计算过程以及BigTable的思想和HBase的实现。
265 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
大数据基础工程技术团队4篇论文入选ICLR,ICDE,WWW
大数据基础工程技术团队4篇论文入选ICLR,ICDE,WWW
|
3月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
129 2
|
3月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先,通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组,接着创建MaxCompute项目和数据源。随后,利用DataWorks的数据集成和数据开发模块,将业务数据同步至MaxCompute,并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工,最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程,包括任务开发、运行、运维操作和资源释放,帮助读者顺利完成用户画像分析。此外,还指出了文档中的一些不一致之处,并提供了相应的解决方法。
|
3月前
|
分布式计算 DataWorks 搜索推荐
用户画像分析(MaxCompute简化版)
通过本教程,您可以了解如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合进行数仓开发与分析,并通过案例体验DataWorks数据集成、数据开发和运维中心模块的相关能力。
|
3月前
|
SQL 运维 大数据
轻量级的大数据处理技术
现代大数据应用架构中,数据中心作为核心,连接数据源与应用,承担着数据处理与服务的重要角色。然而,随着数据量的激增,数据中心面临运维复杂、体系封闭及应用间耦合性高等挑战。为缓解这些问题,一种轻量级的解决方案——esProc SPL应运而生。esProc SPL通过集成性、开放性、高性能、数据路由和敏捷性等特性,有效解决了现有架构的不足,实现了灵活高效的数据处理,特别适用于应用端的前置计算,降低了整体成本和复杂度。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系,保留最大方差信息,实现数据压缩、去噪及可视化。本文详解PCA原理、步骤及其Python实现,探讨其在图像压缩、特征提取等领域的应用,并指出使用时的注意事项,旨在帮助读者掌握这一强大工具。
221 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
云计算与大数据技术的融合应用
云计算与大数据技术的融合应用
|
4月前
|
SQL 存储 大数据
单机顶集群的大数据技术来了
大数据时代,分布式数仓如MPP成为热门技术,但其高昂的成本让人望而却步。对于多数任务,数据量并未达到PB级,单体数据库即可胜任。然而,由于SQL语法的局限性和计算任务的复杂性,分布式解决方案显得更为必要。esProc SPL作为一种开源轻量级计算引擎,通过高效的算法和存储机制,实现了单机性能超越集群的效果,为低成本、高效能的数据处理提供了新选择。