大數據團隊架構圖

㈠ 【科普】企業中，大數據部門的常見組成

在IT公司里，大數據部門的成員，一般可分為4種：（以房子為例）

先用一張圖，幫助大家理解一下～～
出道題目，我們公司的大數據部門，目前有這些崗位，你能一一推測出他們的所在位置嗎？
【數據應用工程師】、【數據可視化工程師】、【數據可視化設計師】、【數據平台工程師】、【演算法工程師】、【數據分析師】

建房子地基（埋在地下）的那群人
他們就是 平台組/架構組 的那群人，他們負責搭建一套大數據的平台架構體系。一般你肉眼看不到他們的產出，但是當某一堵牆壁歪了的時候，或者你進屋打水但水龍頭卻流不出來水的時候，你就會意識到他們工作的重要性。
平台組的常見發展路徑 ：
平台初期，很多公司會用自己的伺服器搭一個 私有集群 ，將數據維護起來，開始構建數據平台的第一步。這個，也是原始的大數據平台。（當然，現在有很多公司也是直接上雲伺服器）
當平台進入高速發展期，考慮到不斷擴充的數據量和伺服器的維護成本上升，很多公司會遷移平台到 雲服務 上，比如阿里雲，華為雲。雲服務的選擇要解決的是選擇平台所提供的服務，成本，數據通道的維護。【我們公司目前正處於這一階段，選擇了雲服務。當前，經過考量也正在由阿里雲遷移到華為雲】
還有一個階段，你發現雲服務的費用太高，雖然省了你很多事，或者是考慮到敏感數據的安全問題（當然，私有集群也不是百分百安全），然後又開始往 私有集群 遷移。這時候，鑒於數據規模，你大概需要一個靠譜的團隊，設計網路布局、設計運維規范、架設監控、建立機房，值班團隊走起7*24小時隨時准備出台。
至此，產生了平台組，真的大數據平台來了 。

建屋子（砌牆蓋瓦）的那群人 ：
應用組 的那群人，他們負責建設各類系統/應用。他們搬磚砌牆，建好房子，還要鋪設各類管道線路，把地基裡面的數據抽出來，放在房子里，讓用戶們推開門就可以享用。
應用組，有哪些應用？ ：
這塊不太好講。不過，為了盡量讓大家看懂，用 從大到小的思路 嘗試下：
在整個社會層面，大數據已應用於各行各業，比如：金融行業/地產行業/零售行業/醫療行業/農業/物流行業/城市管理等等……有哪一個行業，可以脫離數據而生存？有哪一個行業可以不依賴數據而發展？
那麼，在一個企業中，數據必然是無法避免的會應用到，不管是1個員工的皮包公司，還是10萬員工的跨國集團。so，我們來講講具體有哪些應用呢？
一般而言，數據應用分為3類：分別是面向企業內部， 面向企業外部以及面向用戶這三種。

這里，鑒於今天的主題，我們只講 面向企業內部 的大數據應用。
進入正題了：
企業內部產品中，可以從2個角度來看待具體有哪些應用：

策略類 的方向較多，常見的有：

這些有時候會有部分或全部不劃在大數據部門下面，但都需要比較規范的數據基礎，以及著重與利用數據分析調整產品策略。

做企業內部的大數據應用產品，常常有些心酸的地方：

屋子裡面的人 ：
產品組 的那群人，主要是一群產品經理（我們公司，目前就半個，由一個分析師兼職著，所以，我們公司沒有產品組哦），負責數據類的應用產品設計。他們和上面建房子的工程師們，是緊密的團隊關系。鑒於上面對數據應用產品已做了很多闡述，關於他們工作產出的應用具體有哪些，這里就不再贅述。
講一講， 數據產品經理 的從業人員得有幾個素質：

屋子外面的人 ：
分析組 的那群人，一般會有3類：數據分析師、演算法工程師 （類似數據挖掘） 、數據科學家 （我們公司沒有） 。他們工作的日常：為你提取一份EXCEL數據、製作一張報表數據、用演算法模型分析一個問題、訓練出一套演算法模型等等工作，但不局限於此。
他們常常需要與各個部門打交道，接待很多業務的數據需求，與業務關系緊密。在一些公司，分析組不一定都設置在大數據部門下，他們可能分散在不同的業務部門，為各自部門服務。但是，他們終究也是需要從大數據平台來獲取所需的業務數據，做分析處理，得到相關結論～
據我所知，我們公司的業務部門，（好像）也是有自己的分析人員。
簡單概括一下這些職位的特點：
【數據分析師】
業務線，負責通過數據分析手段發現和分析業務問題，為決策作支持。
【演算法工程師】/【數據挖掘工程師】
偏技術線，負責通過建立模型、演算法、預測等提供一些通用的解決方案，當然也有針對某業務的。
【數據科學家】
數據科學家是使用專業知識構建機器學習模型，再以此做出預測並對關鍵業務問題進行解答的專家。數據科學家仍然需要對數據進行清洗、分析以及可視化處理，這一點和數據分析師是一致的。不過數據科學家在專業技能方面有者更深的研究，涉獵范圍也更廣，同時他們也能夠對機器學習模型進行訓練與優化。

至此，整篇文章，已經講差不多了。
最後總結下，本質上，圍繞房子的這4撥人，做的是同一件事情： 提供數據服務 。

完結～

㈡ 大數據系統架構

轉： https://www.sohu.com/a/227887005_487103

數據分析工作雖然隱藏在業務系統背後，但是具有非常重要的作用，數據分析的結果對決策、業務發展有著舉足輕重的作用。隨著大數據技術的發展，數據挖掘、數據探索等專有名詞曝光度越來越高，但是在類似於Hadoop系列的大數據分析系統大行其道之前，數據分析工作已經經歷了長足的發展，尤其是以BI系統為主的數據分析，已經有了非常成熟和穩定的技術方案和生態系統，對於BI系統來說，大概的架構圖如下：

總的來說，目前圍繞Hadoop體系的大數據架構大概有以下幾種：
傳統大數據架構

Lambda架構算是大數據系統裡面舉足輕重的架構，大多數架構基本都是Lambda架構或者基於其變種的架構。Lambda的數據通道分為兩條分支：實時流和離線。實時流依照流式架構，保障了其實時性，而離線則以批處理方式為主，保障了最終一致性。什麼意思呢？流式通道處理為保障實效性更多的以增量計算為主輔助參考，而批處理層則對數據進行全量運算，保障其最終的一致性，因此Lambda最外層有一個實時層和離線層合並的動作，此動作是Lambda里非常重要的一個動作
優點： 既有實時又有離線，對於數據分析場景涵蓋的非常到位。
缺點： 離線層和實時流雖然面臨的場景不相同，但是其內部處理的邏輯卻是相同，因此有大量榮譽和重復的模塊存在。
適用場景： 同時存在實時和離線需求的情況。

Kappa架構

Unifield架構

總結
以上幾種架構為目前數據處理領域使用比較多的幾種架構，當然還有非常多其他架構，不過其思想都會或多或少的類似。數據領域和機器學習領域會持續發展，以上幾種思想或許終究也會變得過時。

㈢ 大數據架構流程圖

大數據管理數據處理過程圖

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力。大數據處理的主要流程包括數據收集、數據存儲、數據處理、數據應用等主要環節。隨著業務的增長,大量和流程、規則相關的非結構化數據也爆發式增長。

平台數據架構流程圖

標准大數據平台架構,標准大數據平台架構,大數據平台架構,數據倉庫,數據集市,大數據平台層級結構,數據挖掘,舉報,包含該模版的分享。數據架構設計(數據架構組) 概述 總體描述 相對於業務架構和應用架構,數據架構在總體架構中處於基礎和核心地位。

產品體驗結構流程圖

產品的功能結構圖,產品功能結構圖,產品主要流程圖,產品的核心流程,我們繼續圍繞著得到app的核心流程探究。還原產品,產品結構、核心流程體驗、核心頁面體驗的情況,而不僅僅是界面表層；從產品視角、用戶視角來分析,而不是自我感覺，撰寫報告,推出報告。產品體驗從產品現狀、目標用戶及場景、關鍵功能體驗

程序流程圖

程序流程圖又稱程序框圖，是用統一規定的標准符號描述程序運行具體步驟的圖形表示。程序框圖的設計是在處理流程圖的基礎上，通過對輸入輸出數據和處理過程的詳細分析，將計算機的主要運行步驟和內容標識出來。

軟體開發周期

軟體生命周期(Software Life Cycle,SLC)是軟體的產生直到報廢或停止使用的生命周期。軟體生命周期內有問題定義、可行性分析、總體描述、系統設計、編碼、調試和測試、驗收與運行、維護升級到廢棄等階段一個軟體產品或軟體系統也要經歷孕育、誕生、成長、成熟、衰亡等階段

軟體測試流程魚骨圖

軟體測試流程: 需求分析，制訂測試計劃，設計測試用例與編寫，實施測試，提交缺陷報告，生成測試總結和報告。軟體測試按照研發階段一般分為5個部分：單元測試、集成測試、確認測試、系統測試、驗收測試。根據設計用例的方法不同,黑盒測試包括等價劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法等。

雲平台整體架構圖

雲計算的體系結構由5部分組成,分別為應用層,平台層,資源層,用戶訪問層和管理層,雲計算的本質是通過網路提供服務,所以其體系結構以服務為核心。公認的雲架構是劃分為基礎設施層、平台層和軟體服務層三個層次的。

項目管理九大體系

項目管理思維導圖包括項目采購管理、項目成本核算、時間管理等關於項目管理的九大體系。項目管理十大領域:進度、成本、質量、范圍等4個核心領域,風險、溝通、采購、人力資源、干係人等5個輔助領域,1個整體領域。

產品經理項目管理思維導圖

思維導圖可以幫助產品經理梳理多而亂的產品思路，也可以幫助產品經理進行需求管理、產品分析等。產品經理會使用思維導圖來對產品的思路進行一個有效的分析，梳理產品邏輯，然後再畫原型圖。一個優秀的產品經理，不僅僅是會畫原型，寫需求文檔，更重要的是做出用戶滿意的產品。

項目規劃時間軸流程圖

項目規劃時間軸流程圖,對一個項目從開始到竣工的整個過程進行總結歸納。時間線圖,又叫時間軸圖,能以歷史進程為載體,將過往的重要事項或者里程碑,標注在軸線上,並加以說明。它的作用是能夠可視化內容,以圖文的形式呈現出來。時間軸是一種表達事物發展進程的可視化圖示,被許多商業管理人士所使用。

㈣ 什麼是數字政務的核心資源和支撐

我國電子政務經過二十年的建設，各個部門都建立了眾多信息系統，積累了豐厚的數據資源。但是各部門獨自建設的模式，也出現了嚴重的「信息孤島」、重復投資、重硬輕軟、信息資源開放共享不夠、信息安全挑戰突出等問題，制約了政府開展社會治理、服務民生、發展產業經濟的步伐。
2021 年 3 月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》中「加快數字發展建設數字中國」單設篇章，將其戰略地位提到前所未有的高度，對「加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」進行了全面戰略部署。
01 了解政務大數據
數字政府是一種新型的政府運行模式，它以新一代信息技術為支撐，通過網路化、數字化、平台化、智慧化的推進方式與實施路徑，促進實體政府虛擬化形成的一種組織架構分布式、政務運行一張網、公共服務無紙化、社會治理精準化的新型政府形態。

而大數據是助力數字政府的核心力量：

大數據匯集了來自各個領域的、豐富的數據資源，打破了部門的「藩籬」，使得各個部門可以站在全局層面觀察和思考問題，調動更廣泛的資源解決問題，從而實現更加便捷的服務、更科學的決策、更精準的治理。
大數據思維將改變傳統的工作模式，各個政府部門都要建立「用數據說話，用數據決策，用數據咐坦管理，用數據創新」的新型運行機制，從定性管理向定量管理轉變，由粗放管理向精準化管理轉變。
大數據與業務的融合將發展出創新的業務模式，例如：基於大數據優化城市布局、基於大數據的風險預警等，特別是基於大數據的人工智慧技術，將來會極大地革新政務的運行體系。
政務大數據平台採集來自政府部門、社會機構、互聯網等的視頻、感知設備、社交媒體、定位信息等信息資源，對多源異構的數據進行處理，為城市級的跨部門、跨系統、跨業務的聯動提供大數據應用環境，並為政府與社會信息資源的融合創新、政民互動提供技術支撐，推動電子政務升級為「智慧政務」，形成以透徹感知、快速反應、精細管理、科學決策、業務聯動、主動服務為特徵的新型政務運行模式。

政務大數據總體邏輯圖

02 大數據平台總體規劃
政務大數據架構總體分為數據資源、基礎支撐平台、數據中台三部分。

數據資源包括對公安、民政、應急等委辦局的各類數據對接.
基礎平台依託各類大數據組件構建數據治理平台以及智能搜索、智能標簽、預警平台、知識圖譜、區塊鏈平台、物聯感知平台等數據智能分析引擎。
數據中台基於基礎支撐平台，構建政務大數據資源池，沉澱政務的基礎庫、主題庫、專題庫、要素檢索庫、標簽庫、預警庫，並通過數據服務、共享交換支撐上層應用及政府各部門業務建設。
政務大數據總體架構圖

03基礎支撐平台建設
1.數據治理平台

數據治理平台深度封裝數據匯聚、數據開發、數據治理、數據服務以及數據資產運營能力，構建政務數據中衡坦桐台的數據資產化體系和資產服務化體系，解決政務數據存、通、治、用的問題，提升數據應用效率和數據資產價值。

2.智能搜索

基於全文檢索引擎搭建支持PB級別的一站式智能搜索平台，可將城市部件等政務數據入庫，通過平台內置的語義理解、分詞器、空間演算法等，幫助政府快速搭建數據搜索服務，提供包括語義搜索、一鍵搜索、批量搜索、遞進搜索、空間搜索等強大、高性能的搜索能力。

3.智能標簽

智能標簽提供一站式可視化操作界面，將結構化數據變為價值密度更高的標簽數據，以實體為中心構建整個標簽體系，通過平台的存儲計算能力進而為智慧政務應用提供人員畫像、企業畫像、推薦服務、群組分析等能力。

4.預警平台

預警平台主要用於規則組合實現專家規則定義，根據不信困同的規則預警模型組合，關聯不同的事件、人口、智能感知設備等數據，定義處理數據之間的關聯關系，設置數據警告閾值，達到智能預警。例如智慧城市中的渣土車預警、水浸點預警、工地安全帽佩戴預警。

5.區塊鏈平台

區塊鏈平台基於開源底鏈技術實現靈活的賬本管理，基於清晰的模塊設計，構建了穩定、健壯的區塊系統。封裝區塊鏈技術不可篡改、不可偽造的的特性，適用於電子證照、司法取證、合約管理等場景。

6.物聯感知平台

物聯感知平台提供物聯感知設備的全生命周期管理，構建多維、全面、實時的設備信息、監控和數據處理體系。例如對智慧燈桿、攝像頭、環境監測設備等城市感知部件的對接，支持十多種主流物聯協議接入以及定製協議快速適配。藉助強大的規則引擎在線進行規則配置，動態創建規則任務，構建全方位的物聯感知平台。

04 政務數據資源匯聚
政務大數據平台需要匯聚多源異構的數據資源，可對省、市、區、部門部門多層級的各類數據進行匯聚，也可對社會互聯網數據進行匯聚。

例如：來自公安、民政、工商等部門的人口、法人等結構化數據，來自交通部門的車輛視頻監控等非結構化數據，來自互聯網的社交網頁等等，數據匯聚針對各種數據類型提供了匯聚適配器，覆蓋了關系型資料庫、文檔、圖片、音頻、視頻、網頁、Json、xml等各種類型數據；

另外，針對數據實時性的差異性要求，提供了離線數據匯聚、實時數據匯聚、流數據匯聚等方式，從而實現統一匯聚各類數據資源。

政務數據資源匯聚圖

05 政務大數據資源池建設
數據資源池核心數據來源主要來自於政府各委辦局數據及省市級共享交換平台迴流數據，包括各政務部門如公安、市監、城管、住建等政務服務部門的共享數據。

通過數據採集，將數據來源中各部門的數據通過共享交換、採集沉澱到數據資源池的原始庫。對數據進行清洗整合，對原始庫中的數據進行數據標准化處理，包括提取、清洗轉換、關聯、比對、標識和分發，建立形成基礎庫。

同時根據政務各業務領域的數據需求，治理形成主題庫、專題庫、要素檢索庫、標簽庫、預警庫等資源庫，構建政府核心數據資產，以支撐政府服務部門各類業務應用的開展。

政務數據資源池

1.基礎庫

以數據資源整合為基礎，以數據共享開放為重點，以分析應用服務為核心，以體制機制創新為保障，統籌建設，統一標准，匯聚分散在各政務部門、各企事業單位的各類數據資源，融合形成人口、法人、地址、事件、物聯網感知五大公共基礎數據信息，為一網統管、一網共治、一網協同、一站直通的建設，提供數據支撐。進一步建設完善全面的數據鏈條，打破信息孤島，實現「橫向到邊，縱向到底」全方位立體化的數據資源的共享服務。

2.主題庫

以城市大數據為基礎，圍繞經濟民生、城市建設與安全、生態環境等主題構建不同專業領域的專題分析應用，構建民生服務、城市建設、公共安全、城市環境、經濟發展等主題庫，深度挖掘城市運行狀態變遷中的知識，用數據分析和模擬預測為城市管理者提供決策支持。通過持續的經驗積累和知識沉澱，使得數據分析決策模型的預測能力和精準度逐步提高。

3.專題庫

結合基礎庫、主題庫的內容以及數據的採集情況，開展專題庫建設，對數據進行更加深入的挖掘，針對特定事項進行特定的深入分析、形成基於專題的詳細指標體系，如重大活動安保專題庫、重大節日專題庫、重大事件專題庫、城市宜居專題庫。

4.要素檢索庫

依託數字底座能力，賦能政務大屏可視化應用，並結合地圖聯動提供數據全要素展示。將政務數據資源中具有位置屬性的要素數據導入全文檢索引擎，包括城市部件、建築信息、應急資源、安全資源和服務資源等信息。利用數據檢索為上層應用提供區域范圍檢索、數據模糊檢索等能力，賦能一網統管地圖可以快速渲染相關要素數據。

5.標簽庫

標簽庫依託城市事件標簽引擎提供建模能力，基於匯聚治的各類政務數據，重點圍繞人口基礎庫、事件基礎庫、企業基礎庫數據提取各類實體的基本屬性、業務特徵，通過對實體進行標簽運算，構建人口標簽庫、事件標簽庫及企業標簽庫，從而為後續在政務應用中構建企業畫像、事件畫像、企業畫像等數據挖掘和業務分析提供數據支撐。

6.指標庫

城市運行生命體征指標體系根據城市規模及管理的需求，從經濟、政治、文化、社會、生態、公共安全、交通等領域將城市數字化，實現對城市的標准量化定義。圍繞不同業務場景需求，以服務多部門多業務需求為目標，總結提煉出城市特徵指標，為城市精細管理和科學決策提供「說明書」。

7.預警庫

預警庫依託城市事件預警引擎能力，以分布式方式採集來自於電子政務網路的實時事件、感知設備和告警事件數據。結合政府各部門業務需求構建預警規則，通過智能的關聯分析比對後，快速定位預警事件的來源，准確判定預警事件類型及風險等級，集中匯總轄區整體安全風險預警信息。有效支撐用戶發覺高風險安全事件，進而觸發安全事件處理流程，督促相關責任人快速解決問題和故障。

06 政務數據共享交換
數據的共享交換實現了對政府各部門的數據賦能，更好的解決各部門的業務難點問題，全面提升政府運行效能。基於數據資源管理平台，以統一門戶為交互入口，依託資產目錄、數據需求與數據服務，實現向各政務部門提供一站式數據共享服務。

數據共享交換架構圖

07 項目案例
1.某市城市運行管理中樞項目

某市城市運行管理中樞，集「運行監測、預測預警、協同聯動、決策支持、指揮調度」五大功能於一體，融合匯聚經濟運行、應急管理、城市管理、營商環境、民生服務等全域城市治理數據，建成24大主題應用場景，推動城市運行管理更加科學化、精細化、智能化。

2.某區智慧城市項目

某區智慧城市打造「令行禁止、有呼必應」綜合指揮調度平台。以黨建為總引領、令行禁止為總目標，有呼必應為總機制，實現企業項目共建、城市管理共治、政務服務共享。

3.某市一網統管項目

某市一網統管平台基於對城市要素的全面感知和智能研判，從人口、交通、環境、經濟、事件等多個維度，構建主題場景，透過場景數據直觀感受城市運行狀態，構築領導駕駛艙，實現一屏觀全貌。

進入北明數科官網，查看產品詳情，預約產品演示！

全域數據一體化構建① | 數據治理平台

數據資產管理體系理論支撐

主數據管理，企業數字化建設基礎

更多

日本是愛好和平的國家嗎？
6.4w人表態
不是
是
杠
說實話，我覺得日本這個國家真的很不怎麼和平，除了軍事上的安保外，其餘的都是為了自己的利益，沒有什麼好意思說的
我
確實挺核平的
秀
和好不可能造成我國3500萬同胞死亡
欣
日本愛好和平的那一天，天下的狗就不叫了。
純
天生的強盜，物資不發達，從明朝就開始騷擾我國邊境，燒殺搶掠，爭奪物資
懶
我去尼瑪的日本，打小日本老子第一個上
追
不和平在哪？
打
打日本鬼子🇯🇵～老子～第一個～上[咒罵][咒罵][咒罵][咒罵][咒罵][咒罵][咒罵]
坦
為什麼！為什麼！還有百分之十一說它和平和平😡😡😡😡😡😡😡😡
柔
我太愛日本了
371條觀點
00:01
00:22
想從欠債到收入增多？得會熱門副業方法！打理收入0元學，送秘籍

00:22
講真-0元學視頻剪輯
廣告
「陽」了吃什麼好得快？專家提醒：少吃饅頭粥，多吃4類食物，強免疫、恢復快
吃貨峰子 · 5天前 · 409.1萬+閱讀
63歲馮鞏一家近照曝光，妻子美貌動人，35歲兒子長相讓人一言難盡
旅行的魅力 · 23小時前 · 4.0萬閱讀
電視將再次痛失一位才子，撒貝南恐難再登電視舞台，怎麼回事？
小文哥吃吃 · 3天前 · 90.8萬+閱讀
現在學剪輯，有手機入門，有手機塊就可以上手！挑戰高薪就業

00:37
講真剪輯-在家賺錢
廣告
對新冠嚴防死守了3年，為什麼突然就放開了？
十三說娛樂 · 4天前 · 94.4萬+閱讀
專家終於承認：重復感染新冠死亡風險翻倍！
鄉鎮企業導 · 3天前 · 349.1萬+閱讀
清華大學教授感染離世：他們說了7句大實話
硯田書院 · 昨天09:16 · 29.6萬+閱讀
廣東搗毀一淫窩，工作年齡不能超過24歲，甚至還有崗前培訓
飛車大王 · 昨天11:43 · 340.3萬+閱讀
荊門高中家長注意，臨近高考想孩子高效備考？試試這個家長課

00:58
高途
廣告
浙江明確了！事關結束居家隔離、返崗復工丨警惕老年人沉默性缺氧！
浙江之聲 · 2小時前 · 4685閱讀
「賀州小學生陽性高燒離世」後續，死者親屬絕望發聲，官方回應了
冷哥聊聊社 · 5天前 · 231.7萬+閱讀
陽了咳嗽不要慌，記得葯補不如食補，少吃發物多吃它，止咳潤肺，助你早安康
吃貨峰子 · 昨天11:19 · 5.4萬閱讀
反思「順手牽衣」，網紅應當好平台的形象大使
北青網 · 11小時前 · 3048閱讀
這次真的太太太香了，有機會抽5G手機

00:37
巨摩互動
廣告
陳樞、雷鳴不雅聊天調查進展到什麼程度了？會不了了之嗎？
大王的娛樂 · 13小時前 · 3.2萬閱讀
香港媒體爆料陳坤兒子生母是周迅，近日兩人將閃婚
金華帶你去 · 昨天09:57 · 22.4萬+閱讀
新手發布百家號一定要注意的規范，認真的看完我說的或許對你有用
古巷美食 · 2小時前
溫州一中學老師上網課聊天記錄曝光，不但社死，還弄丟了飯碗
夏永亮歐巴 · 昨天10:40 · 4.6萬閱讀
想從欠債到收入增多？得會熱門副業方法！打理收入0元學，送秘籍

00:22
講真-0元學視頻剪輯
廣告
一路走好！三天內多位藝人家人去世：有人期待奇跡，有人放棄搶救
一娛 · 昨天00:05 · 5.7萬閱讀
轉陰的朋友別「浪」，一旦復陽，可能連呼吸都會痛
圈內掌門 · 前天00:07 · 15.4萬+閱讀
2023考研政治真題及答案解析
萬學教育 · 17小時前 · 4.2萬閱讀
40歲謝霆鋒公布喜訊，本尊親口官宣，粉絲紛紛艾特王菲：開心么
小哥特色面 · 昨天07:28 · 14.0萬+閱讀
現在學剪輯，有手機入門，有手機塊就可以上手！挑戰高薪就業

00:37
講真剪輯-在家賺錢
廣告
2023考研政治結束，考生吐槽：選擇題有點怪，肖老師押題一般？
高校研究生 · 23小時前 · 17.9萬+閱讀
一周內，死神帶走9位名人！大多與新冠有關，最小40歲，令人痛惜
牛皮貳娛 · 15小時前 · 4.1萬閱讀
最好不要在這個時候離世，真的是太難走了
單位老張 · 21小時前 · 1.9萬閱讀
借貸平台的這幾種追蹤手段，網友直呼：這是逼我離開地球啊！
我是二八 · 12小時前
荊門高中家長注意，臨近高考想孩子高效備考？試試這個家長課

00:58
高途
廣告
2023考研政治真題答案及解析完整版出來啦！——（政治真題答案匯總）
萬學教育 · 20小時前 · 4.2萬閱讀
主持人曾問趙麗穎：別人離婚，都爭取孩子撫養權，你為什麼放棄？
莊周夢蝶幻 · 13小時前 · 4.5萬閱讀
明年養老金統一按年齡漲，55歲300，65歲400，75歲500，可以嗎？
角神說球 · 4天前 · 18.9萬+閱讀
知名演員深夜悲痛發聲：「媽媽被疫情帶走了！」
新晚報 · 前天20:35 · 38.0萬+閱讀
現在學剪輯，有手機入門，有手機塊就可以上手！挑戰高薪就業

00:37
講真剪輯-在家賺錢
廣告
《魔咒/厄運降臨/危險遭遇》完整版漫畫（無刪減-下拉）閱讀
路羽 · 23小時前 · 1.2萬閱讀
謝晉小兒子阿四去世，他的大女兒近況如何？嫁普通工人，生活最平順
雅清會客廳 · 21小時前 · 2.8萬閱讀
著名大導演謝晉唯一在世的兒子因疫情去世，在ICU搶救無效離開
燙手煽娛 · 昨天15:06 · 60.1萬+閱讀
譚德塞稱世衛對中國不斷變化的疫情形勢表示關切，外交部回應
環球網 · 前天15:38 · 415.7萬+閱讀
有空玩手機，不如花時間學手機剪輯，做視頻特效，挑戰高薪就業！

00:25
講真剪輯-在家賺錢
廣告
王亞平上天回來後，36歲高齡為丈夫生下一個女兒，享有哪些優待？
談談新鮮科 · 3小時前
查看更多精彩內容

㈤ 如何構建企業大數據應用研發體系

一、數據基礎平台
基礎的數據平台建設工作，包含數據平台建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。
很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標准化的SDK和上報協議，並且數據散落在各個部門產品的伺服器，無法構建結構化的數據倉庫。
做數據平台的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平台價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，並得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

六、戰略分析與決策
戰略分析與決策層，更多的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。
有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。傅志華認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」更多的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」更多的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。
建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。
在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。