作者經(jīng)過研發(fā)多個大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，將自己形成關(guān)于大數(shù)據(jù)知識體系的干貨分享出來，希望給大家能夠快速建立起大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的體系思路，讓大家系統(tǒng)性學(xué)習(xí)和了解有關(guān)大數(shù)據(jù)的設(shè)計架構(gòu)。

　　很多人都看過不同類型的書，也接觸過很多有關(guān)大數(shù)據(jù)方面的文章，但都是很零散不成系統(tǒng)，對自己也沒有起到多大的作用，所以作者第一時間，帶大家從整體體系思路上，了解大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計架構(gòu)和技術(shù)策略。

　　大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，從系統(tǒng)性和體系思路上來做，主要分為五步：

　　針對前端不同渠道進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，然后根據(jù)不同渠道的采集多維數(shù)據(jù)，也就是做大數(shù)據(jù)的第一步，沒有全量數(shù)據(jù)，何談大數(shù)據(jù)分析；

　　第二步，基于采集回來的多維度數(shù)據(jù)，采用ETL對其各類數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理及加載；

　　然后第三步，對于ETL處理后的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)存儲管理子系統(tǒng)，歸集到底層數(shù)據(jù)倉庫，這一步很關(guān)鍵，基于數(shù)據(jù)倉庫，對其內(nèi)部數(shù)據(jù)分解成基礎(chǔ)的同類數(shù)據(jù)集市；

　　然后基于歸集分解的不同數(shù)據(jù)集市，利用各類R函數(shù)包對其數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和各類算法設(shè)計，里面算法是需要自己設(shè)計，個別算法可以用R函數(shù)，這個過程產(chǎn)品和運(yùn)營參與最多；這一步做好了，也是很多公司用戶畫像系統(tǒng)的底層。

　　最后根據(jù)建立的各類數(shù)據(jù)模型及算法，結(jié)合前端不同渠道不同業(yè)務(wù)特征，根據(jù)渠道觸點(diǎn)自動匹配后端模型自動展現(xiàn)用戶個性化產(chǎn)品和服務(wù)。

　　建立系統(tǒng)性數(shù)據(jù)采集指標(biāo)體系

　　建立數(shù)據(jù)采集分析指標(biāo)體系是形成營銷數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ)，也是營銷數(shù)據(jù)集市覆蓋用戶行為數(shù)據(jù)廣度和深度的前提，數(shù)據(jù)采集分析體系要包含用戶全活動行為觸點(diǎn)數(shù)據(jù)，用戶結(jié)構(gòu)化相關(guān)數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系才能歸類匯總形成篩選用戶條件的屬性和屬性值，也是發(fā)現(xiàn)新的營銷事件的基礎(chǔ)。

　　構(gòu)建營銷數(shù)據(jù)指標(biāo)分析模型，完善升級數(shù)據(jù)指標(biāo)采集，依托用戶全流程行為觸點(diǎn)，建立用戶行為消費(fèi)特征和個體屬性，從用戶行為分析、商業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)分析、營銷數(shù)據(jù)分析三個維度，形成用戶行為特征分析模型。用戶維度數(shù)據(jù)指標(biāo)是不同維度分析要素與用戶全生命周期軌跡各觸點(diǎn)的二維交叉得出。

　　目前做大數(shù)據(jù)平臺的公司，大多數(shù)采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)和輸出的可視化報表，都存在幾個關(guān)鍵問題：

　　采集的數(shù)據(jù)都是以渠道、日期、地區(qū)統(tǒng)計，無法定位到具體每個用戶；

　　計算統(tǒng)計出的數(shù)據(jù)都是規(guī)模數(shù)據(jù)，針對規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，無法支持；

　　數(shù)據(jù)無法支撐系統(tǒng)做用戶獲客、留存、營銷推送使用。

　　所以，要使系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)能夠支持平臺前端的個性化行為分析，必須圍繞用戶為主線來進(jìn)行畫像設(shè)計，在初期可視化報表成果基礎(chǔ)上，將統(tǒng)計出來的不同規(guī)模數(shù)據(jù)，細(xì)分定位到每個用戶，使每個數(shù)據(jù)都有一個用戶歸屬。

　　將分散無序的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在依據(jù)用戶來銜接起來，在現(xiàn)有產(chǎn)品界面上，每個統(tǒng)計數(shù)據(jù)都增加一個標(biāo)簽，點(diǎn)擊標(biāo)簽，可以展示對應(yīng)每個用戶的行為數(shù)據(jù)，同時可以鏈接到其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)頁面。

　　由此可以推導(dǎo)出，以用戶為主線來建立數(shù)據(jù)采集指標(biāo)維度：用戶身份信息、用戶社會生活信息、用戶資產(chǎn)信息、用戶行為偏好信息、用戶購物偏好、用戶價值、用戶反饋、用戶忠誠度等多個維度，依據(jù)建立的采集數(shù)據(jù)維度，可以細(xì)分到數(shù)據(jù)指標(biāo)或數(shù)據(jù)屬性項。

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• 梳理建立數(shù)據(jù)指標(biāo)體系和分析方案的底層邏輯 1894