什麼是數據需求

『壹』 數據是什麼，數據有哪些分類

1、結構化數據

結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；教育一卡通；政府行政審茄野批；其他核心資料庫等。

基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。

2、非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。

3、半結顫攔喊構化數據

和普通純文本相比，半結構化數據具有一定的結構性，OEM(Object exchange Model)是一種典型的半結構化數據模型。

半結構化數據(semi-structured data)。在做一個信息系統設計時肯定會涉及到數據的存儲，一般我們都會將系統信息保存在某個指定的關系資料庫中。我們會將數據按業務分類，並設計相應的表，然後將對應的信息保存到相應的表中。

數據：

數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2…」、「陰、雨、下降、氣溫」、「學生的檔案記錄、貨衡悉物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。

在計算機科學中，數據是所有能輸入計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。

『貳』 業務對數據需求的四大層次

業務對數據需求的四大層次

數據的重要性已經被越來越多的公司、個人所熟知與接受，甚至於有過猶不及之勢頭。大數據的概念滿天飛，似乎一夜之間人人都在談論大數據，見了面不用大數據打招呼，好像就不是在數據圈子裡混的了。那麼，被外界傳得神乎其神的數據，到底可以在哪些方面促進業務的騰飛？或者換種說法，業務對數據有哪些層次的需求？數據在哪些地方能夠幫助業務？

結合筆者多年的工作經驗以及對數據與業務的理解，業務對數據的需求歸納為四個層次。

我們可以通過建立數據監控體系，掌握發生了什麼、程度如何，做到「知其然」。

具體來說，切入數據的角度主要有這幾個方面。首先是「觀天」，觀察行業整體趨勢、政策環境影響；再是「知地」，了解競爭對手的表現；最後是「自省」，自身做得怎麼樣了，自己的數據表現怎麼樣。從看數據的周期上來講，「觀天」可以是季度性或者更長的周期；「知地」按周或者月，特殊時間點、特殊事件情況下除外；「自省」類的數據拿到的是最全面的，需要天天看，專門有人看，有人研究。

在這一層上，分享兩個看數據的觀點：

1.數據是散的，看數據需要有框架。

怎麼看數據很有講究。零碎的數據很難發揮出真正的價值，把數據放到一個有效的框架里，才能發揮整體價值。所謂有效的框架至少包含兩重作用：

（1）數據很多，不同人對數據需求不一樣，如CEO、中層管理者、底層員工關注的數據通常是不一樣的，有效的框架能夠讓不同的人各取所需。

（2）有效的框架能夠快速地定位問題所在。舉個例子，交易量指標大家都關心，如果某一天交易量指標掉了20%，那麼，業務很大可能下是出了問題，但問題到底出在哪兒呢？如果只有幾個高度抽象的指標，如轉化率、成交人數、客單價等，是定位不到問題的。好的框架能夠支持我們往下鑽，從品類、流量渠道等找到問題所在，板子也就能打到具體的負責人身上了。這也是我們通常所說的，看數據要落地。

2.數據，有比較才有真相。

我有120斤，你說是重還是輕呢？一個孤零零的數據是很難說明問題的。判斷某個指標增長快慢，需要選擇正確的比較對象、參考系，也就是基準線。這個基準線可以是一個預先設定的目標，可以是同行業平均水平，也可以是歷史的同期數據。

通過數據看到了問題，走到這一步還不夠。數據只是表象，是用來發現、描述問題的，實操中解決問題更重要。數據結合業務，找到數據表象背後的真正原因，解決之。解決問題的過程就會涉及數據、數據加工，還可能會涉及數據模型之類的方法或者是工具，這裡面技術含量比較高，另作篇幅介紹，這里不展開了。

在第二層里也有兩點分享：

1.數據是客觀的，但對數據的解讀則可能帶有很強的主觀意識。

數據本身是客觀的，但消費數據的是有主觀能動性的人。大家往往在解讀數據的時候帶入主觀因素：同樣一個數據在A看來結論可能是好的，從B看來可能卻得出截然相反的結果。不是說出現這樣的情況不好，真理越辯越明。但假如不是通過數據找問題，而是先對問題定性，然後有選擇地利用數據證明自己的觀點，這種做法就不可取了。可事實上，我們的身邊經常發生這樣的事情。

2.懂業務才能真正懂數據。

車品覺老師的博文《不懂商業就別談數據》對這個觀點作了深刻闡述，這里不展開講了。只是由於本觀點的重要性，筆者特意拿出來做一下強調。

利用數據可以幫助業務發現機會。舉個例子：淘寶上有中老年服裝細分市場，有大碼女裝市場，這些市場可以通過對周邊環境的感知，了解到我們身邊有一些中老年人或者胖MM在淘寶上面沒有得到需求的滿足。那麼還有沒有其他的渠道找到更多的細分市場呢？

數據可以！

通過用戶搜索的關鍵詞與實際成交的數據比較，發現有很多需求並沒有被很好地滿足，反映出需求旺盛，但供給不足。假如發現了這樣的細分市場，公布出來給行業小二，公布出來給賣家，是不是可以幫助大家更好地去服務消費者呢？這個例子就是現在我們在做的「潛力細分市場發現」項目。

講這個案例，不是想吹牛數據有多厲害，而是想告訴大家：數據就在那裡，有些人熟視無睹，但有些人卻可以從中挖出「寶貝」來。差異是什麼呢？商業感覺。剛剛提到的搜索數據、成交數據很多人都能夠看到，但以前沒有人把這兩份數據聯系在一起看，這背後體現出的就是商業感覺。

我理解的數據化運營，包含了兩重意思：數據作為間接生產力和直接生產力。

1.數據作為間接生產力。

所謂間接生產力，是指數據工作者將數據價值通過運營傳遞給消費者，即通常所說的決策支持，數據工作者產出報表、分析報告等供各級業務決策者參考。我稱之為決策支持1.0模式。然而隨著業務開拓和業務人員對數據重要性理解的增強，對數據的需求會如雨後春筍般冒出來，顯然單單依賴人數不多的分析師是滿足不了的。授人以魚不如授人以漁，讓運營、產品的同學都能夠進行數據分析，是我腦子中的決策支持2.0模式。

決策支持2.0模式有三個關鍵詞：產品、能力、意願。

讓運營和PD掌握SQL這類取數語言，掌握SAS、SPSS這類分析工作，顯得不大現實和必要。提供低門檻、用戶體驗良好的數據產品是實現決策支持2.0模式的基礎。這里講的產品，不僅僅是操作功能集，還需要承載分析思路和實際案例。

但是，數據分析的門檻始終是存在的。這就對運營和PD提出了新的基本能力要求，即基礎的數學能力、邏輯思考能力和學習能力。

最後一個意願，也許是最關鍵的，只有內心有強烈的驅動，想做好這件事情的時候，才有可能做好。

2.數據作為直接生產力。

所謂直接生產力，是指數據工作者將數據價值直接通過前台產品作用於消費者。時髦點講，叫數據變現。隨著大數據時代的到來，公司管理層越來越重視這一點。大數據時代帶來了大的機會，但也可能是大災難。如果不能利用數據產生價值，那麼，它就是一個災難——產生的數據越多，存儲的空間、浪費的資源就越多。

現在比較好理解的一個應用就是關聯推薦， 你買了一個商品之後，給你推薦一個最有可能再買的商品。個性化是數據作為直接生產力的新浪潮，這個浪潮已經越來越近。數據工作者們，做好迎接的准備吧。

以上是小編為大家分享的關於業務對數據需求的四大層次的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『叄』 什麼是數據需求

我現在也在找這個問題的答案，和樓主分享一下。

『肆』 如何簡單分析用戶痛點和需求

那企業又如何找到產品身上、能帶給消費者的這些痛點與爽點？
1、差異化競爭
目前市面上的產品同質化嚴重，尤其是大牌，基本占據半壁江山，而小企業、品牌想繼續拓展渠道的話，就必須做到差異化。
以護膚品為例，以前購買護膚產品單純只是為了塗臉，保濕。但隨著消費者需求越來越大，競品越來越多，對產品的要求越來越高後，品牌只好做出相應的措施，又為避免同質化，只好從敏感肌、混油皮、干皮等方面細分再細分。
2、明確使消費者恐懼或超出預期的「點」
品牌推廣的另一個說法就是「痛點營銷」，只有明確消費者的需求，產品才能精準推廣，從而佔領市場份額。這也是為什麼一款產品從研發到面市，必然會經過市場調研這個環節的主要原因。
可以通過研究消費者使用場景的方式，對比、篩選出他們對產品的使用路徑，從而尋找空缺位置。只有當所找到的這個缺口能真正意義上影響消費者決策，才算是找到了消費者痛點與爽點。
3、痛點比爽點更有價值
值得注意的是，痛點通常是比爽點更有價值的。痛點是指尚未被滿足的、而又被廣泛渴望的需求，它可以驅使我們採取行動，做出改變，所以一旦抓住了痛點，也就找到了產品的抓手。
而爽點是一個人如果需求沒被滿足，就會感到難受和不爽，就會開始尋求，如果在尋求中可以得到即時滿足，就會感到爽，所以爽點就是即時滿足。
不論痛點還是爽點，做品牌亦或產品都少不了要從消費者需求出發。要麼幫助消費者抵禦恐懼，要麼即時滿足消費者的需求，只有這樣，產品才能走得更遠，品牌才能走得更穩。
聚合招商作為專業的外包公司，致力於讓每一個品牌、產品都被大眾熟知，能快速獲取市場。與聚合招商合作，我們會根據項目方的品牌、產品現狀，進行市場調研和整體包裝孵化。
除了了解市場前景和行業情況，更重要的是對消費者「痛點」進行分析，以便品牌、產品在後期推廣中能達到消費者的預期，被更多人喜愛接受。
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