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[LV.1]1初来乍到

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发表于 16-02-10 04:09:21 |只看该作者 |倒序浏览
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  引言

  最近传统企业倾巢出动涉足电商,著名的有苏宁、几大银行、顺风、中石化等,还有更多有实力的中型企业,就更无法不计数了。在数据分析方面,相当多是采用集团公司统一的数据平台,然后电商组织分析团队服务电商独特的业务,也有企业是从数据平台到分析,全部由电商子公司完成。

  不过企业组织集团公司做数据平台,电商组织分析的时候,往往忽略了一点,那就是集团公司没有电商业务沉淀,可能没有能力做出符合电商分析特点的数据模型,导致分析团队和数据团队需求交流反复、数据分析很多需要分析团队自己再大幅加工才能用,相当于数据团队提供了清洗、整合好的数据源。

  电商数据模型解析

  电商区别与传统领域,首先是流量模型,常见的数据模型有两种功能,一是路径关系,这样方便统计从A页有多大比例去B页,多大比例去C页,多大比例跳出等等;二是统计网站关键指标,一般集团公司数据部门会按照这个需求来建模,但分析起来,远不能满足需要,沟通反复,关键是互联网反应需要比传统快得多才行,这样会造成很大的协作障碍,无法满足业务分析的快速响应。

  如果熟悉电商业务的数据模型会是怎样的呢?从业务场景解析=〉分析角度、指标、相关参数的确定=〉维表、事实表、参数表等设计确定=〉基础数据的数据质量要求、基础数据整合与计算要求。

  如果不了解电商业务,差别在哪里呢?

  我见过从没接触过电商的朋友建一个数据模型给业务用,因为业务刚开始就需要统计一些指标,于是他根据需求,将访问日志数据初步加工,然后对每个客户做一个标志表,客户维表和维度事实表,对客户访问的网页根据频率、反复次数、市场等进行加权,计算客户爱好,以便精确营销。

  大家可以想象如何都按照业务很详细的要求来逐一建数据模型,这样难以进行快速反应的,因为很可能几乎没扩展性。现代数据模型,无论传统行业,还是互联网,需要从基础数据就开始业务化计算,例如访问基础数据中增加时差、频率、顺序等计算,在后期可有更大扩展性。而在统计汇总数据建模中,根据业务场景,访问基础数据,分别结合订单数据、物流供应链数据,汇总为客户生命周期数据模型、商品销售预测数据模型等等面向不同主题的数据模型,这些都需要非常专业的电商知识才能设计得出,他们又为不同分析应用服务。

  如何平衡集团数据与电商分析?

  如果统一IT战略,那么数据平台在集团建设是没问题的,但是集团数据部门对电商业务不熟悉,如何解决这个矛盾,又不用冒太大的风险呢?个人建议业务驱动建数据模型:电商分析团队做成业务分析场景,并转换为数据逻辑模型,作为需求,提交给集团数据平台,在数据平台物理实现。

  大家可以看出,这样的合作模式,完全可以避免需求反复拉锯、业务需求未能充分体现在数据模型中而导致的大量数据二次加工。(编选:中国电子商务研究中心 勇全)

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七可      

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[LV.1]1初来乍到

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沙发
发表于 昨天 10:45 |只看该作者
抗雪防冻指挥部回应:昨天凌晨,杭州城区气温低于零度,最低气温为零下3度,降雪一直持续到凌晨4点才停下来
我又不是人民币,怎么能让人人都喜欢我?
车秘
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板凳
发表于 昨天 11:13 |只看该作者
在杭城的六大片区中,城西不出意外地成为最堵片区,全月21个工作日全部处于中度及以上拥堵状态,其中严重拥堵天数由上个月的1天增至4天  
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发表于 昨天 14:46 |只看该作者
院方昨天在通报中称,事情因打头皮针前护士给患儿剃头发引起。
装修就是让家由毛毛虫蜕变为蝴蝶的过程
亚泰印务
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[LV.1]1初来乍到

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发表于 昨天 22:06 |只看该作者
读书励志岗位成才。
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