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选型宝访谈:如何构筑BAT级的用户行为分析能力?

简介: 前言 随着流量红利时代的结束,互联网迎来了更加精细化的用户与订单时代。今天,从数据出发,深度了解用户行为,持续优化产品、营销和运营,成为企业制胜的关键。在这样的背景下,数据分析平台成为助力企业实现“数据驱动”和精细化运营的必备工具。
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前言

随着流量红利时代的结束,互联网迎来了更加精细化的用户与订单时代。今天,从数据出发,深度了解用户行为,持续优化产品、营销和运营,成为企业制胜的关键。在这样的背景下,数据分析平台成为助力企业实现“数据驱动”和精细化运营的必备工具。
那么,今天的企业到底需要怎样的数据分析平台?如何让数据分析平台在企业快速落地,真正做到“用数据说话”,让数据为企业创造真正的价值?

什么是“数据分析平台”?
数据分析为何日益成为大家关注的焦点?
数据分析包含哪些环节
能为企业带来怎样的价值?

随着移动互联网的兴起和流量红利的远去,整个互联网的发展已经告别过去的流量时代,进入了更具挑战性的用户与订单时代。新时代对企业的决策智慧、运营水平和产品能力等都提出了更高的要求,而这背后,就需要有数据和相应的分析工具做支撑。
今天,越来越多的企业开始践行“数据驱动”,通过数据分析的方法,实现精细化运营和产品智能,提升企业的竞争力,而数据分析平台的作用,就是为了让数据分析变得更科学、更高效。
最近几年,数据分析受到越来越多的关注,成为一个日益火热话题,我认为主要有三个原因。首先,随着移动互联网和IoT等技术的发展,数据资源越来越丰富,我们今天可以拿到很多过去拿不到的数据;第二,数据处理能力不断增强,出现了Hadoop、Spark等新技术、新框架;第三,人们的数据意识在不断增强,借助数据分析,强化企业的竞争优势,已成为大家的共识。
数据分析通常包含四个环节:数据采集、建模、分析、建立指标体系。
数据分析为企业带来的价值,我归纳起来有三点:一是通过全端数据采集,构建企业的数据根基;二是以数据驱动业务决策,也就是BI;三是以数据驱动产品智能,也就是AI。

什么是数据驱动的最佳实践?
如何让数据分析平台在企业更快
更好地落地?

数据分析平台选型与数据驱动的最佳实践

实现数据驱动的最大挑战在于企业数据底子薄、数据意识差。因此,我认为,要践行数据驱动,一是要把数据的根基打好,二是要建立全角色、全渠道、全流程的数据意识,三是要善用数据分析工具,借助工具来提高数据采集和分析的效率。
谈到数据分析工具的选型,我认为,除了功能匹配度、安全性、灵活性等指标,企业更应着重考察服务商的交付实施能力和后续的服务与支持水平。

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