什么是数据需求

『壹』 数据是什么，数据有哪些分类

1、结构化数据

结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审茄野批；其他核心数据库等。

基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

2、非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

3、半结颤拦喊构化数据

和普通纯文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，OEM(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。

半结构化数据(semi-structured data)。在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储，一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。我们会将数据按业务分类，并设计相应的表，然后将对应的信息保存到相应的表中。

数据：

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货衡悉物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中，数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

『贰』 业务对数据需求的四大层次

业务对数据需求的四大层次

数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受，甚至于有过犹不及之势头。大数据的概念满天飞，似乎一夜之间人人都在谈论大数据，见了面不用大数据打招呼，好像就不是在数据圈子里混的了。那么，被外界传得神乎其神的数据，到底可以在哪些方面促进业务的腾飞？或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求？数据在哪些地方能够帮助业务？

结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解，业务对数据的需求归纳为四个层次。

我们可以通过建立数据监控体系，掌握发生了什么、程度如何，做到“知其然”。

具体来说，切入数据的角度主要有这几个方面。首先是“观天”，观察行业整体趋势、政策环境影响；再是“知地”，了解竞争对手的表现；最后是“自省”，自身做得怎么样了，自己的数据表现怎么样。从看数据的周期上来讲，“观天”可以是季度性或者更长的周期；“知地”按周或者月，特殊时间点、特殊事件情况下除外；“自省”类的数据拿到的是最全面的，需要天天看，专门有人看，有人研究。

在这一层上，分享两个看数据的观点：

1.数据是散的，看数据需要有框架。

怎么看数据很有讲究。零碎的数据很难发挥出真正的价值，把数据放到一个有效的框架里，才能发挥整体价值。所谓有效的框架至少包含两重作用：

（1）数据很多，不同人对数据需求不一样，如CEO、中层管理者、底层员工关注的数据通常是不一样的，有效的框架能够让不同的人各取所需。

（2）有效的框架能够快速地定位问题所在。举个例子，交易量指标大家都关心，如果某一天交易量指标掉了20%，那么，业务很大可能下是出了问题，但问题到底出在哪儿呢？如果只有几个高度抽象的指标，如转化率、成交人数、客单价等，是定位不到问题的。好的框架能够支持我们往下钻，从品类、流量渠道等找到问题所在，板子也就能打到具体的负责人身上了。这也是我们通常所说的，看数据要落地。

2.数据，有比较才有真相。

我有120斤，你说是重还是轻呢？一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢，需要选择正确的比较对象、参考系，也就是基准线。这个基准线可以是一个预先设定的目标，可以是同行业平均水平，也可以是历史的同期数据。

通过数据看到了问题，走到这一步还不够。数据只是表象，是用来发现、描述问题的，实操中解决问题更重要。数据结合业务，找到数据表象背后的真正原因，解决之。解决问题的过程就会涉及数据、数据加工，还可能会涉及数据模型之类的方法或者是工具，这里面技术含量比较高，另作篇幅介绍，这里不展开了。

在第二层里也有两点分享：

1.数据是客观的，但对数据的解读则可能带有很强的主观意识。

数据本身是客观的，但消费数据的是有主观能动性的人。大家往往在解读数据的时候带入主观因素：同样一个数据在A看来结论可能是好的，从B看来可能却得出截然相反的结果。不是说出现这样的情况不好，真理越辩越明。但假如不是通过数据找问题，而是先对问题定性，然后有选择地利用数据证明自己的观点，这种做法就不可取了。可事实上，我们的身边经常发生这样的事情。

2.懂业务才能真正懂数据。

车品觉老师的博文《不懂商业就别谈数据》对这个观点作了深刻阐述，这里不展开讲了。只是由于本观点的重要性，笔者特意拿出来做一下强调。

利用数据可以帮助业务发现机会。举个例子：淘宝上有中老年服装细分市场，有大码女装市场，这些市场可以通过对周边环境的感知，了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。那么还有没有其他的渠道找到更多的细分市场呢？

数据可以！

通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。假如发现了这样的细分市场，公布出来给行业小二，公布出来给卖家，是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢？这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。

讲这个案例，不是想吹牛数据有多厉害，而是想告诉大家：数据就在那里，有些人熟视无睹，但有些人却可以从中挖出“宝贝”来。差异是什么呢？商业感觉。刚刚提到的搜索数据、成交数据很多人都能够看到，但以前没有人把这两份数据联系在一起看，这背后体现出的就是商业感觉。

我理解的数据化运营，包含了两重意思：数据作为间接生产力和直接生产力。

1.数据作为间接生产力。

所谓间接生产力，是指数据工作者将数据价值通过运营传递给消费者，即通常所说的决策支持，数据工作者产出报表、分析报告等供各级业务决策者参考。我称之为决策支持1.0模式。然而随着业务开拓和业务人员对数据重要性理解的增强，对数据的需求会如雨后春笋般冒出来，显然单单依赖人数不多的分析师是满足不了的。授人以鱼不如授人以渔，让运营、产品的同学都能够进行数据分析，是我脑子中的决策支持2.0模式。

决策支持2.0模式有三个关键词：产品、能力、意愿。

让运营和PD掌握SQL这类取数语言，掌握SAS、SPSS这类分析工作，显得不大现实和必要。提供低门槛、用户体验良好的数据产品是实现决策支持2.0模式的基础。这里讲的产品，不仅仅是操作功能集，还需要承载分析思路和实际案例。

但是，数据分析的门槛始终是存在的。这就对运营和PD提出了新的基本能力要求，即基础的数学能力、逻辑思考能力和学习能力。

最后一个意愿，也许是最关键的，只有内心有强烈的驱动，想做好这件事情的时候，才有可能做好。

2.数据作为直接生产力。

所谓直接生产力，是指数据工作者将数据价值直接通过前台产品作用于消费者。时髦点讲，叫数据变现。随着大数据时代的到来，公司管理层越来越重视这一点。大数据时代带来了大的机会，但也可能是大灾难。如果不能利用数据产生价值，那么，它就是一个灾难——产生的数据越多，存储的空间、浪费的资源就越多。

现在比较好理解的一个应用就是关联推荐， 你买了一个商品之后，给你推荐一个最有可能再买的商品。个性化是数据作为直接生产力的新浪潮，这个浪潮已经越来越近。数据工作者们，做好迎接的准备吧。

以上是小编为大家分享的关于业务对数据需求的四大层次的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『叁』 什么是数据需求

我现在也在找这个问题的答案，和楼主分享一下。

『肆』 如何简单分析用户痛点和需求

那企业又如何找到产品身上、能带给消费者的这些痛点与爽点？
1、差异化竞争
目前市面上的产品同质化严重，尤其是大牌，基本占据半壁江山，而小企业、品牌想继续拓展渠道的话，就必须做到差异化。
以护肤品为例，以前购买护肤产品单纯只是为了涂脸，保湿。但随着消费者需求越来越大，竞品越来越多，对产品的要求越来越高后，品牌只好做出相应的措施，又为避免同质化，只好从敏感肌、混油皮、干皮等方面细分再细分。
2、明确使消费者恐惧或超出预期的“点”
品牌推广的另一个说法就是“痛点营销”，只有明确消费者的需求，产品才能精准推广，从而占领市场份额。这也是为什么一款产品从研发到面市，必然会经过市场调研这个环节的主要原因。
可以通过研究消费者使用场景的方式，对比、筛选出他们对产品的使用路径，从而寻找空缺位置。只有当所找到的这个缺口能真正意义上影响消费者决策，才算是找到了消费者痛点与爽点。
3、痛点比爽点更有价值
值得注意的是，痛点通常是比爽点更有价值的。痛点是指尚未被满足的、而又被广泛渴望的需求，它可以驱使我们采取行动，做出改变，所以一旦抓住了痛点，也就找到了产品的抓手。
而爽点是一个人如果需求没被满足，就会感到难受和不爽，就会开始寻求，如果在寻求中可以得到即时满足，就会感到爽，所以爽点就是即时满足。
不论痛点还是爽点，做品牌亦或产品都少不了要从消费者需求出发。要么帮助消费者抵御恐惧，要么即时满足消费者的需求，只有这样，产品才能走得更远，品牌才能走得更稳。
聚合招商作为专业的外包公司，致力于让每一个品牌、产品都被大众熟知，能快速获取市场。与聚合招商合作，我们会根据项目方的品牌、产品现状，进行市场调研和整体包装孵化。
除了了解市场前景和行业情况，更重要的是对消费者“痛点”进行分析，以便品牌、产品在后期推广中能达到消费者的预期，被更多人喜爱接受。
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