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接：業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)建模，平臺(tái)工具+數(shù)倉(cāng)構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品

滴滴橙心優(yōu)選主要做社區(qū)電商，筆主主要負(fù)責(zé)電商中商城用戶行為數(shù)據(jù)建設(shè)。用戶行為數(shù)據(jù)具有巨大的商業(yè)潛力，他可以最大程度的還原用戶在商城的購(gòu)物場(chǎng)景，產(chǎn)品可以根據(jù)用戶行為對(duì)產(chǎn)品體驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化，運(yùn)營(yíng)可以根據(jù)用戶行為做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)方案。電商環(huán)境中用戶行為非常多，且分析視角多元，如何在電商復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中讓業(yè)務(wù)利用好用戶行為數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)產(chǎn)品需要解決的問(wèn)題。

以下是筆主利用滴滴的平臺(tái)工具（大數(shù)據(jù)生態(tài)組建）及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能力構(gòu)建的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，分享出來(lái)，與大家探討一下

關(guān)于滴滴的平臺(tái)工具（大數(shù)據(jù)生態(tài)組建）：

omega：一站式埋點(diǎn)數(shù)據(jù)解讀

數(shù)據(jù)夢(mèng)工廠：一站式全流程數(shù)據(jù)開發(fā)體驗(yàn)

數(shù)據(jù)地圖：一站式元數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)資產(chǎn)圖譜

指標(biāo)字典：消除指標(biāo)二義，定義最準(zhǔn)確的指標(biāo)

數(shù)易：敏捷、自助式數(shù)據(jù)分析和可視化平臺(tái)

異動(dòng)分析：自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析定位工具

關(guān)于滴滴的平臺(tái)工具（大數(shù)據(jù)生態(tài)組建）在用戶行為數(shù)據(jù)中的應(yīng)用場(chǎng)景：

用戶行為數(shù)據(jù)也可以說(shuō)是埋點(diǎn)數(shù)據(jù)，由一系列的用戶事件構(gòu)成，例如用戶注冊(cè)、用戶登陸、用戶瀏覽商品、用戶加購(gòu)等。區(qū)別于其他訂單類的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，埋點(diǎn)數(shù)據(jù)沒有固定的業(yè)務(wù)流，是片段的，需要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組裝，進(jìn)行結(jié)構(gòu)化。

舉例：如圖所示，需要看首頁(yè)banner有多少人看到了，有多少人點(diǎn)擊了

業(yè)務(wù)流程：拆解需求->設(shè)計(jì)埋點(diǎn)->埋點(diǎn)上線->etl數(shù)據(jù)->展示數(shù)據(jù)

1、拆解需求

核心：拆解展示數(shù)據(jù)依賴的業(yè)務(wù)要素，確保埋點(diǎn)時(shí)必須有這些業(yè)務(wù)要素

有多少人看，有點(diǎn)少人點(diǎn)，其次是哪個(gè)位置。這里面有幾個(gè)屬性，人、看了什么、點(diǎn)擊了什么、在什么位置，設(shè)計(jì)埋點(diǎn)的時(shí)候需要有用戶信息，位置信息，曝光信息，點(diǎn)擊信息

2、設(shè)計(jì)埋點(diǎn)（滴滴omega平臺(tái)）

優(yōu)先結(jié)構(gòu)化埋點(diǎn)，分為四部分，業(yè)務(wù)線、業(yè)務(wù)線頁(yè)面、頁(yè)面模塊（區(qū)域）、區(qū)域中的元素

確認(rèn)事件類型，分為曝光事件、點(diǎn)擊事件

確認(rèn)事件屬性，分為公共屬性（大家通用）、私有屬性（單獨(dú)業(yè)務(wù)線具有）

對(duì)應(yīng)1:模塊是橙心優(yōu)選APP（a）->首頁(yè)(b)->banner區(qū)域(c)->banner圖(d)

對(duì)應(yīng)2:事件類型有兩個(gè)，一個(gè)是曝光（sw），一個(gè)是點(diǎn)擊(ck)

對(duì)應(yīng)3:事件屬性暫且定義公有屬性，私有屬性按照大家的分析場(chǎng)景可以自己補(bǔ)充，因?yàn)楹腿讼嚓P(guān)，所以必須攜帶userid,為了方便做用戶畫像，可以把用戶攜帶的設(shè)備信息也帶上，譬如imei,設(shè)備類型。私有屬性也舉個(gè)例子，這個(gè)部分d點(diǎn)位有可能是圖，有可能放商品，分析的時(shí)候想?yún)^(qū)分都放了哪些圖，所以需要一個(gè)參數(shù)去區(qū)分不同的圖，定一個(gè)私有屬性為資源id

3、埋點(diǎn)上線

設(shè)計(jì)需求的過(guò)程中對(duì)應(yīng)的四點(diǎn)，一定要確定前端都傳輸了，并且告訴測(cè)試著四點(diǎn)是必須要側(cè)的，保證以上數(shù)據(jù)就可以滿足最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)質(zhì)量

注意：有些參數(shù)涉及到前后端的交互，溝通時(shí)需要注意，其他還OK

4、etl數(shù)據(jù)（數(shù)夢(mèng)）

埋點(diǎn)數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，需要回收到數(shù)倉(cāng)，數(shù)倉(cāng)去開發(fā)腳本任務(wù)，也叫etl的過(guò)程

設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)

新建周期任務(wù)，準(zhǔn)備腳本

腳本發(fā)布

執(zhí)行任務(wù)、重跑數(shù)據(jù)

注意關(guān)于數(shù)據(jù)層級(jí)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：

數(shù)據(jù)要有層級(jí)、要有結(jié)構(gòu)，并且滿足多方人的看數(shù)據(jù)訴求，要保證所有人對(duì)于數(shù)據(jù)的理解一致。數(shù)據(jù)建模的過(guò)程也是etl的一部分（后面講這部分，這個(gè)內(nèi)容是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的核心）

5、數(shù)據(jù)展示（數(shù)易）

新建數(shù)據(jù)集

配置加速

創(chuàng)建報(bào)表

可視化展示，用數(shù)據(jù)集去拖看板就OK

數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣與一套解決方案，利用滴滴豐富的大數(shù)據(jù)生態(tài)組建，可以迅速提升數(shù)據(jù)應(yīng)用的迭代能力

數(shù)據(jù)中臺(tái)需要以數(shù)據(jù)價(jià)值、需求場(chǎng)景為導(dǎo)向，以業(yè)務(wù)板塊和分析維度為架構(gòu)，去構(gòu)建數(shù)據(jù)中心。

基于數(shù)據(jù)價(jià)值，需求場(chǎng)景為導(dǎo)向，對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)提出了更高的要求，包括增強(qiáng)數(shù)據(jù)的協(xié)同能力，建立豐富且厚實(shí)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，打造最具價(jià)值的場(chǎng)景應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)普惠的數(shù)據(jù)消費(fèi)能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、可分析、可決策、可行動(dòng)。每個(gè)公司的數(shù)據(jù)能力層次不齊，通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)的能力，可以讓公司不同域的數(shù)據(jù)達(dá)到同等程度。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品不是簡(jiǎn)單的指標(biāo)羅列，不是按需的看板迭代，是一系列業(yè)務(wù)指標(biāo)和分析方法組成的有機(jī)體。好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以加速數(shù)據(jù)的使用效率，提升數(shù)據(jù)的可讀性，數(shù)據(jù)產(chǎn)品是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的體現(xiàn)。業(yè)務(wù)指標(biāo)的主旨是明確數(shù)據(jù)口徑，明確數(shù)據(jù)差異，明確數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景。

前兩篇筆主分享了大數(shù)據(jù)生態(tài)組建和數(shù)倉(cāng)建模，這篇主要分享基于數(shù)倉(cāng)建模后對(duì)指標(biāo)的管理，確保所有人對(duì)同一指標(biāo)的理解一致.

指標(biāo)背景

指標(biāo)是業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的結(jié)合，是量化業(yè)務(wù)效果的依據(jù)

指標(biāo)是數(shù)據(jù)共享的橋梁，是促進(jìn)業(yè)務(wù)合作的潤(rùn)滑劑，是共同達(dá)成目標(biāo)的依據(jù)

指標(biāo)問(wèn)題：

指標(biāo)問(wèn)題，反映在數(shù)據(jù)上，即為數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題。

口徑有交叉，數(shù)據(jù)不一致：同一場(chǎng)景數(shù)據(jù)源不一致、不同的場(chǎng)景加工口徑不一致，都導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。數(shù)據(jù)邏輯不明確，數(shù)據(jù)不一致：高密度的開發(fā)，導(dǎo)致邏輯分叉多，產(chǎn)品抽象度差，牽一發(fā)而動(dòng)全身，整個(gè)產(chǎn)品都是黑合。

指標(biāo)生命周期變，數(shù)據(jù)不一致：業(yè)務(wù)有生命周期，指標(biāo)也有生命周期，業(yè)務(wù)是一直變化，指標(biāo)卻沒有跟著變化

結(jié)果：同一個(gè)指標(biāo)被業(yè)務(wù)來(lái)回問(wèn)，溝通成本極高數(shù)據(jù)不一致會(huì)造成業(yè)務(wù)溝通障礙，影響大家對(duì)業(yè)務(wù)的認(rèn)知，很難對(duì)齊目標(biāo)

指標(biāo)目標(biāo)

規(guī)范統(tǒng)一指標(biāo)，解決數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題，提升數(shù)據(jù)對(duì)外服務(wù)質(zhì)量和效率，使各部門合理高效利用數(shù)據(jù)

落地步驟

指標(biāo)在各個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)出現(xiàn)不一致的現(xiàn)象，我們需要明確指標(biāo)的應(yīng)用場(chǎng)景及加工邏輯

數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（這部分業(yè)務(wù)背景大家可以在前面文章里面找找）

1、全面梳理指標(biāo)

2、基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景明確指標(biāo)

3、基于數(shù)倉(cāng)明確指標(biāo)定義

4、新建指標(biāo)明確定義