大家觉得数据产品的职责是什么?
这个问题,很多人的观点停留在可视化,深一点的就会考虑到机器学习等。但从数据的一生来看,数据最终的归宿是应用,最理想的状态是直接通过数据来决策,金融行业比较典型。
数据产品不应该只将视野局限于技术与数理层面,其职责也应包含与业务强相关的数据应用。
数据的一生:采集->清洗->存储->可视化->统计分析->挖掘->解读->应用。应用之后会产生新数据,又从采集开始新一轮迭代。
附:数据产品发展的几个难点(也是机会点):
1、数据源。很多人觉得数据很多够用,但实际上你想到的数据都是线上的,真正的难点在于线下行为数据的采集。近几年,阿里和腾讯在零售领域布局,在行人识别和购物行为采集方面投入巨大。
2、人的关联。问题还是线下,线下的个体识别技术有了,但几乎不能跟线上的数据关联上,数据孤岛现象很严重。有些技术和模式能关联,但又涉及到覆盖率的问题。线下数据的采集,还逃不过隐私问题。预计未来两年,个人线下行为数据的隐私问题会突显。
3、数据应用。数据最终若不能指导决策(注意不只是支持决策),是没有发挥出数据的最大价值的。而用数据做出决策,就得需要对行业内的业务逻辑的深度理解。记住,数据不能指导决策,那么链条没有打通,不是闭环。数据的落地应用是数据产品发展都会遇到的一堵墙。阿里在这个方面已经先走一步了,在2018年8月份的生意参谋升级发布会上,其负责人就表示:生意参谋不再是单纯的数据内容输出,而是利用经验和能力,提供商业解决方案。
数据产品的职责:
1.为分类 、 估计、预测、相关性分组或关联规则、 聚类、复杂数据类型挖掘(Text,Web ,图形图像,视频,音频等)保证数据的准确性和实效性
2.把数据转换成便于观察分析、传送或进一步处理的形式。
3.从大量的原始数据中抽取部分数据,推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据。
4.利用计算机科学地保存和管理经过处理(如校验、整理等)的大量数据,以便人们能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。
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