1、數(shù)據(jù)中臺搭建方法論集合步驟：數(shù)據(jù)集中化存儲在上篇文章中我們談及了在數(shù)據(jù)中臺建設前，必須要進行數(shù)據(jù)集中化 存儲，從而通過數(shù)據(jù)中臺的建設，完成各業(yè)務線的改造。而具體來說，數(shù)據(jù)集中化存儲就是在進行企業(yè)級維度的數(shù)據(jù)管理，在 這其中會涉及如下三個子任務：各個業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)匯總；數(shù)據(jù)加工：統(tǒng)一采集、清洗、管理方法；（將各個業(yè)務線的數(shù)據(jù)清洗方法以模板形式配置在企業(yè)數(shù)據(jù)引擎中）；全局數(shù)據(jù)模型生成；（某數(shù)據(jù)清洗引擎運作原理）完成這三個任務，對應的我們也建立起了一個企業(yè)內部的數(shù)據(jù)自流轉體系。步驟：數(shù)據(jù)集中加工在完成了數(shù)據(jù)集中化管理后，下一步要做的就是建立數(shù)據(jù)口徑管理， 實現(xiàn)統(tǒng)一集中計算，具體來說在數(shù)據(jù)中臺中為了實

2、現(xiàn)集中計算，要進 行口徑管理的一共包含如下4個維度：舉個例子來說，在上篇文章（中臺實戰(zhàn)19）我們將數(shù)據(jù)集中化到了 數(shù)據(jù)中臺進行存儲，但是此時來自各個業(yè)務線的數(shù)據(jù)并不能直接使 用，因為不可避免的會出現(xiàn)各個數(shù)據(jù)名稱不統(tǒng)一的情況。A業(yè)務線中會員數(shù)據(jù)名稱:字段會員ID會員名稱會員機上次訪向時間11小王L8710385XXX2020 年 10 月 8 日 14:59:50B業(yè)務線中會員數(shù)據(jù)名稱:字段會員ID會員族系方式上-次咖叫間小例11小王2D2Q 年 10 J 8 : I 14:59:50此時就需要將各個業(yè)務線的數(shù)據(jù)名稱進行統(tǒng)一，這里我們通常會用軟 映射的方法將不同的業(yè)務線數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一起來，也就是建

3、立一張數(shù)據(jù) 表進行字段映射管理，如下圖所示。但是剛才說到的是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行管理，對于新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)我們需要進行歸一化管理，以便能讓數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)中臺時就能統(tǒng)一，此時我們 就需要使用一套公司級數(shù)據(jù)載體進行管理: （1）建立唯一指標體系樹 （2）建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)事件 我們來一個個看。步驟：數(shù)據(jù)指標體系這一步我們就開始去建設我們的指標體系，但是在以往的指標體系管 理工具中，我們經(jīng)常會面臨到的一個問題是，不同人對數(shù)據(jù)指標體系 有不同的需求。例如老板更關注的是頂層結果指標，如毛利，成本，盈虧平衡等，但 是具體到運營同學身上，可能更關注的是昨日某事件的點擊率，轉化 率這些過程指標。所以在建設數(shù)據(jù)中臺時，我們要在公

4、司內部建立起一套自上而下的指 標體系，以此滿足各層級不同需要。此處也相當于是我們把整個公司 內部的指標進行了一個梳理。這里也就是我們數(shù)據(jù)中臺中經(jīng)常能見到的三級指標體系概念。I倒一級指標：公司戰(zhàn)略層面指標.叵二級指標：業(yè)務策略層面指標回三級指標：業(yè)務執(zhí)行層面指標我們大體上將指標按使用角色分為三類：一級指標：解決管理層的需求，如交易額，凈利潤，毛利等；二級指標：解決執(zhí)行層路線評價需求，如渠道A收益，鏈路轉 化路徑長度等；三級指標：解決執(zhí)行層具體執(zhí)行效果，如步驟轉化率，廣告位 點擊率等；需要注意的是，第三級指標一定要聚焦到用戶的動作監(jiān)控上，例如搜 索框場景下，搜索成功率，注冊填寫頁各步驟點擊率/轉化

5、率，購物 車加購時間，購物車等待時間，收藏次數(shù)等各個維度的用戶行為。在數(shù)據(jù)中臺中集成這三類數(shù)據(jù)將幫助我們快速搭建起一個完整的指 標框架。步驟：數(shù)據(jù)指標管理當我們建立起了不同層級的數(shù)據(jù)指標體系后，接下來會遇到的一個問 題，在我們指標越來越多后，經(jīng)常會出現(xiàn)各個指標之間沖突以及難以 理解和管理。例如A業(yè)務線存在指標7日渠道轉化率，B業(yè)務線也存在7日渠道轉 化率，但是A，B兩個業(yè)務線對于渠道轉化率的定義是不同的。具體來看這兩個業(yè)務線中的轉化定義：.A業(yè)務線的渠道轉化：指的是用戶在網(wǎng)頁端完成注冊既稱為該用戶作為活躍用戶；.B業(yè)務線的渠道轉化：B業(yè)務線因為擁有APP客戶端，所以運營定義當用戶下載客戶端并登

6、錄后再計算用戶轉化。此時我們可以學習并借用阿里帶來的數(shù)據(jù)解決方案：OneData方法。OneData方法從本質上來說就是將指標定義進一步細化為兩類：（1）原子指標：不可拆分的最小顆粒度指標，如活躍數(shù)/點擊率等；（2）派生指標：在原子指標上增加若干維度修飾詞組成派生指標。因此我們在公司內部定義唯一指標時，就可以按照這樣的公式來產(chǎn)出 指標（派生指標）：原子指標+修飾詞=派生指標這里的修飾詞可以分為兩類:面向主題域管理：按照具體的業(yè)務線、主題域、業(yè)務過程進行 定義修飾詞，如A業(yè)務線留存率，8業(yè)務線留存率；以時間周期，行為類型定義修飾詞，如7日/14日等這里傳統(tǒng)的留存率指標可以被詳細拆解為：留存率+事

7、業(yè)線+某模塊+7 日五步驟：數(shù)據(jù)事件集中管理在工作中，很多時候我們都是在處理各個業(yè)務線的突發(fā)業(yè)務問題分 析，例如下述幾個場景：A：訂單量下降了，幫我看看原因是什么？B：用戶注冊量下降了，幫我看看原因是什么？而如果我們用產(chǎn)品的語言進行分析一下后上述場景實際就是這兩個 需求：PM：下單事件分析-購買路徑的流程分析PM：注冊事件分析-用戶從下載到注冊的流程分析在很多地方這樣的需求也被稱之為數(shù)據(jù)事件分析，而實際上所謂的數(shù) 據(jù)事件就是一組連續(xù)的數(shù)據(jù)指標集合，這其中每一個數(shù)據(jù)指標都是按 照對應用戶的每一步行為操作邏輯關系進行排列的。例如一個設計導流的功能主流程是這樣的：對應的數(shù)據(jù)事件就應該是這樣組成:序匕

8、惟件名稱構政指掠1枸成指標Z構成指掠3構成指掠401新用戶任務 轉化率事件新用尸觸達頁 點擊次數(shù)新用戶目標頁 跳轉轉化率新用尸目標頁 任務完成吹數(shù)新用尸目標頁 任務完轉化率上述表格也是我在整理公司內部數(shù)據(jù)事件時的統(tǒng)一模版，這樣能讓我 清楚的知道都有哪些事件以及這些事件對于不同的指標的依賴是什 么？因此我們在進行數(shù)據(jù)中臺建設時就應該將整個數(shù)據(jù)事件在此匯總，以 便集中管理。六步驟：設計數(shù)據(jù)事件除了集中管理數(shù)據(jù)事件，更重要的部分是要能進行數(shù)據(jù)事件定義，這 里就需要用到通用事件設計模型。通用事件設計模型可以分為三個部分:結果輔助參考知晅問蕙不是是蟲姜的，雖圭要是瞬決方案T定義各描述層級權重找到最致命的那個元泰拆分問題，精準定義我們荽能準確描述手物是什么CD拆分問題找到具體衡量各元素組成指標eg：如復購率事件監(jiān)控二A渠道復購率+B渠道復購率+召回渠道復購率；(2)定義各描述項的具體權重eg：在上述拆分出的三個構成因素中定位影響最大的元素，如召回渠道復購率是重要影響項；結果輔助參考 eg：定義出各指標后，如何根據(jù)具體指標變化的得出結果，如復購率 根據(jù)長時間檢測，發(fā)現(xiàn)下降3%以內屬于正常波動，而超過3%屬于復 購異常，需要定位原因。七步驟：企業(yè)級數(shù)據(jù)應用基于數(shù)據(jù)中臺的