5-2 让数据成为工具，让分析成为能力

数据应用难点

• 现状与挑战：
  • 离线计算平台ODS、DW、DWD、ADW等。
  • 数据采集平台使用Kafka、ODPS、Hadoop等。
  • 数据分析师工作量大，数据价值低。
  • 业务数据决策效率低，数据分析师成为唯一数据出口。
  • 数据生成流程管控需求对接，任务管理复杂。
  • 计算成本高，技术选择困难。
  • 需求多样且多变，数据质量低。
  • 数据标准难推广，协调扩展困难。
  • 权限管理复杂。

数字化之路

• 工具升级：

  • 从Excel到自研报表平台。
  • 引入观远数据产品，如斗鱼观远平台。
  • 实现模板化输出，支持自助查询和即席查询。
  • 建立标准指标体系和数据集市。
  • 使用数据百科和定制查询模板。

• 成果展示：

  • 自助分析、360用户产品。
  • 完善的数据管理体系，如数据集市和数据百科。
  • 打通数据应用，构建完整的数据产品矩阵。
  • 推进策略迭代，提升业务数字化效率。

未来展望

• 近期目标：

  • 加强各项业务数字化，实现数据助长业务。
  • 通过数据驱动运营，扶持产品联动，促进创作者和用户关系建立。
  • 制定孵化期、分级养成和刺激成长期的策略，确保资源合理分配。
  • 实现趋势预警，进行流量分发战略拆解和指标迭代。

• 终极目标：

  • 实现“人人都是数据分析师”的愿景。