不後悔作這選擇

文章來源：友盟全域數據（umeng_data） 2020年註定是不同尋常的，突如其來的疫情按下了人們生活的暫停鍵。從友盟+公開的移動網際網路數據報告來看，疫情期間移動網際網路設備活躍度穩步提升。其中遊戲行業增幅15%，是2019年的2倍；影視增幅8%，是去年的3倍左右；辦公通訊上漲明顯，增幅150%，網上藥店活躍設備增幅由負轉正，增幅61%；旅遊與汽車的降幅是去年的3-4倍，分別下跌55%及29%。 對於用戶激增的App而言有喜有憂，因為疫情是一個脈衝式的需求，等疫情結束之後，如何把這些激增的用戶轉化為留存是一個很大的挑戰。2月19日，在友盟+主辦的《戰「疫」求生，開發者的危與機》直播公開課上，友盟+數據技術專家譚純帶來了分享：《拉新變留存？後疫情時代如何做好智能化數據運營平臺》。譚純先後主導了UC，餓了麼，友盟+數據中臺建設，是數據智能平臺有力的踐行者。 新客變成留存，實時化的數據資產的沉澱成為挑戰。這時候需要修煉好數據的內功，重視數據資產的沉澱，運營好自己的私域數據池。 如何快速沉澱數據資產 首先要看企業的數據底料有哪些？以友盟+為例，友盟+經過了10年專業的大數據的服務，積累下了PC、 App的海量數據以及廣告監測類的數據。如何把大體量的數據穩定高質量的同步到我們的計算平臺，這是第一步。自研的一鍵數據同步工具，打通了業務系統到大數據之間的元數據平臺，同時業務系統的增刪改也會要通知到大數據側，因為只有這樣才能保證整個數據同步穩定以及高質量。 ... 有了數據的底料，如何開始公共數據中心地建設 核心是為了解決指標一致性的問題。如上圖，左邊是我們進行公共數據中心建設的理論，分為兩部分，第一個是業務板塊，以維度的方式進行公共數據中心的建設。什麼叫業務板塊？比如亞馬遜，它是有電商和雲兩塊業務的，這兩塊業務其實就是業務板塊。以電商為例，有日誌、交易、物流、廣告等最基礎的數據組成，這些就叫做數據域。 數據域是業務過程的集合，以電商交易數據為例，交易數據域分拍下，付款，退款，3個業務過程。這三個過程構成了交易域，共用一個訂單ID，這在一個事實表裡面其實就是一個業務過程。那麼在交易中它可能有商品、買家、賣家這些維度構成了維表，我們會把部分維度冗餘在實時表里，比如買家的暱稱、註冊的時間，這樣做的好處是可以減少作業，減少大數據量的作用，這樣就可以保證我們的數據穩定、高效的產出。通過建設就可以讓數據由礦石變成92號的汽油，可以直接使用，這就是基礎數據建設的部分。 所有的運營產品、市場等業務的同學使用的數據全部叫做指標，這些指標全部是派生指標。跟大家一起拆解一個指標，叫最近30天會員在無線端的登錄次數，那麼最近30天就是時間周期，會員是統計粒度，統計粒度對應的最左邊的維度信息。無線端就是業務限定，登錄的次數就是原子指標。登錄次數加業務限定就等於上面圖表中最左邊的業務過程。那這個指標拆解的過程怎麼去映射到我們的技術數據，怎麼關聯呢？ 再舉兩個例子。很多人可能簡單自學SQL後，就可以自己跑數據：通常情況下，SQL質量無法保證，如果查詢的數據量非常大，可能後臺幾千臺機器就轉起來了。為避免類似情況發生，我們會在提交任務過程中做代碼校驗，對於性能問題、規範問題、代碼質量問題都會給出必要的提示，比如SQL代碼對於除數為0沒有做代碼兼容，比如我們的DDL語句中沒有做數據生命周期的設置，比如SQL的QUERY中沒有做分區的條件限制，甚至你的SQL代碼別人已經計算過，可以復用結果不需要重新計算這些問題，我們都會給出精確到提示。 在數據研發過程中，代碼編寫可能只占工作量的20%，那麼大部分時間都去幹嗎了？是數據驗證，代碼修改前和代碼修改後，數據到底差多少，差在哪兒？過去如果沒有工具只能寫一堆腳本，再去驗證，效率極其低下，而且極易出錯。現在有了「數據對比」工具，就可以通過簡單的勾勾選選知道前後差異到底在哪？然後迅速給測試報告，保證整個研發過程的數據質量是有保障的。 接下來是資產的標準化，以IP to 地域為例，有閱讀類的App做本地的資訊，這個服務在市場上面是很普遍的，但準確度只能做到65%；再以遊戲App為例，比如說品牌/機型代表購買力，螢幕/內存容量供開發者優化疊代產品。這些參數要是開發者去採集的話，會遇到特別多的問題，比如手機機型是0011X， 0011X代表iPhone11，那麼集合於這兩類的需求，這個時候就需要運用全域數據的能力，在高維的空間精準識別匹配信息。 ... 整個過程的反作弊怎麼做？比如有一款視頻類的App在做用戶分層，一共5層，大多數精細化運營同學都會這麼去做。第1層是超級用戶，第2層是黑產設備。作弊數據對標籤也是一種噪聲，對於簡單的機刷，用規則就可以識別出來。比如IP的黑名單庫，設備的黑名單庫。但是隨著這些技術的日新月異，對於模擬器而言，要採用機器學習的方式，從行為數據中加以判斷。還有種是「群控」，也就是羊毛黨。第3層--第5層分別是高質量、中質量和低質量。最後五管齊下，友盟+大概可以過濾掉86%的假量。 與此同時，網際網路和傳統行業一樣都會存在著數據的孤島，因為我們現在客戶的觸點是非常多的，比如說有傳統的PC網站，有App，有小程序。在跨端上面，比如兩個小程序，A上用戶少，成交率高；B上用戶多，成交率低，要進行跨端的數據的運營。有PC和無線數據，PC上面點了一個商品，App上把相應商品或者相應的文章來推薦給用戶，這樣來看用戶的留存將會得到極大的一個提升。設備聚合的主要場景是看小程序和App一共有多少用戶。 標籤是通過行為分析認知用戶的一個過程。是數據分析的一個起點，比如說最近30天來過北京兩次的人群，只要有業務價值，它就是一個標籤。標籤的分類，分有統計性和預測性，區別在統計型標籤不需要樣本集和準確度。那標籤有什麼作用呢？比如再做精細化運營時會計算PV、UV這些指標，加上一些性別的標籤一起作分析，我們對業務的洞察就會更加清晰。標籤同時可以指導投放，比如新品上市，目標受眾是小鎮青年，可以通過標籤圈選投放，就可以提高整個投放效率。 綜上，數據智能的建設指分析、洞察、策略、效果的工程化能力，有了這些智能的工程化能力，就能通過引擎向外暴露接口的方式來支持百花齊放的業務，支持所有開發者的業務，這就是友盟+采建管用一站式服務平臺的整個建設過程，開發者可以藉此為例，快速自建、或依靠友盟+的技術能力，豐富自己的數據智能平臺/數據銀行的建設。 文章來源：友盟全域數據（umeng_data） 如有侵權請聯繫小編（微信號：LXM1234567812）

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