数据产品经理,该如何搭建数据平台?

本文作者结合实际工作案例,介绍了在搭建数据平台的过程中数据产品经理需要注意的liú程和使用的工具,与大家分享。

关于2B/2G数据平台搭建与一般软件开发liú程整体一致,但是特殊性体现在用户和数据上。这里以之前做的一个数据监测平台为例,以数据为中心,介绍一下数据PM在整个数据平台开发过程中用到的工具与需重点关注的数据处理liú程。

一、常用数据分析工具

1. 数据分析工具

  • Orange:可视化数据挖掘工具,无需coding;
  • SPSS:数据统计软件,需较强的数据分析能力;
  • Excel:数据统计软件,需入门级数据分析能力;

2. 数据来源工具

  • 百度指数:数据分享平台,只用于PM参考,无开放API;
  • 八爪鱼:爬虫工具,只用于PM参考,只支持windows平台;

3. 数据展示工具

  • Echarts:数据可视化擦件,自带代码,可与技术人员共享;
  • Tableau:数据可视化分析、展示,可预设计动态数据界面;
  • 易词云:词云生成器,词云样式丰富。

二、重点数据处理liú程

1. liú程概览

  1. 重点数据提取
  2. 数据采集
  3. 数据评估与运维
  4. 数据展示

2. 具体执行

(1)重点数据提取

我们提取重点数据是为了形成数据指标。在结合其他资深数据产品建议与自身开发经验的基础上,这里介绍一种相对全面实用的数据指标的建设方fǎ:

数据指标=指标名称+X大类+维度+汇总方式+量度+关联维度+时间

提取重点数据,即建立数据指标的过程中,需要产品进一步梳理产品映射的X逻辑,设计产品底层的数据分析策略。同时基于此,也可协助技术开发人员打开数据表创建思路,以便X数据库搭建(包括数据仓库建设)。

建立数据指标需重点把握X大类和维度——

X大类,一方面可直接按照B/G端客户的实际X逻辑进行梳理,另一方面源自产品开发前期的需qiú分析内容——X需qiú之外的其他需qiú,比如2G数据产品经常关注的舆情方面。在此过程中,需要细化信息颗粒度,全面覆盖需qiú进行汇总,再按照重要程度、X内容进行取舍分类,形成X大类。

维度,一般按照时间、空间、主体进行划分。

时间即指年月曰以及更小的时间单位,在横向的时间轴上,数据既要涵盖对X情况的回溯,又要包hán对未来X的预判(需要数据建模)。

空间方面,2B/2X品关注的空间通常反映为行zhèng等级——X、省、市、地方等,尤其是对G端产品,这种空间划分涉及到用户泉限配置,比如省级Xjú可看到对应省辖区内的所有数据内容。时间与空间在后期的产品使用中,一般应支持用户下钻,进行更细致的信息查询。

主体指的产品X逻辑所涉及到的人、物等,在X数据X平台中,这里包括受X的企业、产品。不同的主体一般都存着在复杂的XX,所以在设计数据模块时应考虑到用户对相关的主体维度的关注,在之中创建便捷的跳转方fǎ。

根据数据指标的定义,数据产品应该支持多种组合查询,数据展示模块中应具备联X能,如不同的X+不同的维度查询,形成筛选器,支持用户自主查询。

(2)数据采集

数据采集通常有三种方fǎ:录入、抓取、建模。

  1. 录入,支持用户X产品X进行数据录入,这种信息通常是X系统抓取难以获取的,比如数据来源不确定的信息,需要人工进行录入。
  2. 抓取:系统对不同数据源的数据进行抓取分析,进行展示,这种信息常为内容类。
  3. 建模:区别与录入与抓取的直接展示,数据建模主要应用于数据X,对数据的处理更为复杂,先建模再生成新数据,对原有数据形成补充,完善数据信息或者对未来趋势形成X,以支撑决策。

(3)数据评估与运维

数据评估、运维从PM出发,X两个参考的角度:质量把控和重要级排序。

质量把控方面严格来讲,通常大的数据平台,需要建立专门的数据质量管理系统,对于元数据、接口稳定性等内容进行细致管理监控。在此,PM可以从数据的来源可靠性、优化处理、工具X方fǎ等方面进行评估把控,如对抓取信息的网站进行评估筛选,保证数据来源安全可靠。

重要级排序,在没有真正用户使用产品的前提下,这种排序是很难进行设计与用户之间的双向确认的,所以我们可以在进行产品设计时,允许用户后期对dashboard等页面的功能模块进行自定义的拖拉组建,对我们已经预设的数据内容重要级排序进行修正。

(4)数据展示

这里从功能、数据呈现方式两方面进行说明。

数据展示需要的功能在前面的重点数据提取——维度建立已经提过,最重要的是联动与下钻,这要qiú数据在系统中形成一个完整的信息链路,既可统揽汇总,又可细化查看,真正做成一个好用的数据工具。

数据呈现方式主要是数据布jú和图表的选择。这里可以参考桃子狸的文章《“NCP疫情分析管控”数据可视化大屏设计总结》中的可视化设计部分。

结语

本篇着重介绍搭建数据平台过程中,PM对于数据处理需要掌握的工具与重点,基本出自笔者自身经验,多有不足还请大家指教~

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