随着各行业产品和服务越来越丰富、多样化，市场的趋于饱和，竞争白热化，吸引并留存用户难度和成本都双双居高不下，成为企业不能承受之重，同时企业又为了盈利和生存，更加严格地控制预算和成本。依靠数据精细化运营、数据驱动增长已经成为企业的必修课。
近两年企业也都纷纷成立数据团队，企业大数据团队能否基于大数据平台给企业的营销赋能、运营赋能，成为驱动企业成长的关键所在。赋能的核心是搭建好用的大数据平台，成体系的、架构优良数据产品矩阵，大数据平台也不再是独立的数据平台，开始和CRM、营销平台、PUSH系统深度融合，直接给业务系统赋能。
我们不谈大数据平台的技术架构，而从产品角度解析下大数据平台，包含哪些产品模块，各产品模块的核心功能又是什么。例如说用户画像必谈标签，但在产品层面是一回事么，应该怎么设计？另外厂商的数据管理平台也是百花齐放，不同行业不同公司应用的侧重方向不一样，产品架构也不尽相同。广告行业的DMP，也叫做数据管理平台，但是和一般企业中的大数据开发管理平台就不是一个概念，DMP核心是标签平台，给用户打各种标签，然后和广告主、DSP做用户群对接，为精准投放广告服务。
如何从纷乱的信息中理出一条相对清晰的产品思路来，对应大数据平台来说是至关重要的一步，产品架构是技术架构的雏形，目标一致，产品和技术都会少走弯路。我把体系分成4层，从下往上依次是数据收集层、数据加工层、数据计算层、数据应用层，层层依赖，下一层是上一层的基础。这里不能简单化的把此四层看做技术架构、也无法映射到相应的BI技术组件，这里的分层只是为非常宏观地把数据产品体系拎清楚，而不是设计技术架构。
我们先简单说下各层的功能以及涉及到的产品?？椋缓笤傧晗附樯芨鞲霾纺？?。
数据收集层捕获用户在各个产品端的行为数据，加载各业务系统结构化数据、非结构化，导入流量平台数据、通过第三方平台的API接入微信、微博数据、广告投放数据，使用爬虫采集企业舆情、电商商品评论等第三方数据。 相对应的产品有用户行为日志采集系统、第三方对接平台、数据爬虫。
数据加工层清洗、转换数据，把不同业务系统的用户归一化生成统一的UniID，统一不同系统中的相同字段的数据类型、数据值（例如流量系统中的渠道和营销平台、广告投放中定义的渠道不一致），建立合理的维度、度量以及数据模型。这一层的产品?？橛性莨芾怼⒅副昕?、作业调度管理、数据质量管理，都是为了让数据可追溯、可管理，持续改进数据质量，产出高质量的数据。
数据计算层解决数据开发和挖掘、标签制作和使用、算法调用、数据调用等问题。对应的数据产品?？橛校嚎⒐芾?、标签平台、算法平台、数据接口、运维监控。数据加工层和数据计算层是数据平台建设的核心。
数据应用层是业务人员、用户可感知的系统和产品功能。内部包括日常报表系统、用户画像系统、标签查询、CRM、营销平台，对外包括改善用户体验的个性化PUSH、推荐系统。
用户画像系统是在标签的基础上定期生成企业、产品线用户画像报告，宏观、汇总显示用户主要特征，同时可以自助查询单一用户、某个渠道、某条产品线的用户画像。供管理层、销售、运营、产品经理日常使用。
标签功能是需要构建一个标签服务平台，最大限度的规范标签的体系（大类、中类、小类）、标签的格式、组合方式、调用方式等，可以基于标签进行二次加工发布新标签。自定义标签是根据数据维度、度量自行生成新标签。每发布一个新的标签，就意味着新增加一种数据能力。标签是可以直接被外部系统调取，例如在CMR中的客户信息页面显示消费者类型（购物冲动型、目标明确型、理性分析型、犹豫型）。
CRM常规功能有客户管理、潜在客户管理、业务机会管理、营销活动管理、客服记录管理。借助大数据可以为CRM扩展这些能力： 用户轨迹分析、挖掘潜在用户、用户流失分析、流失用户挽回、用户等级分群、用户价值分析等。大数据时代，CRM也会同步进化，不再是单纯的业务过程记录，应该是和大数据走向融合，大数据的分析结果直接嵌入CRM中，供业务人员即时使用，但数据不会直接写入大数据平台，业务变更的数据还是进入CRM系统，加工后再汇入大数据平台
营销平台常规功能有营销全流程管理（推广计划、广告投放、效果、人群定向）、费用审批、渠道管理、短信邮件推送、营销策略、营销执行。 营销平台大数据应用有： 生成种子客户群、消费者特征分析、消费者类型分群（购物冲动型、目标明确型、理性分析型、犹豫型）、渠道衡量、营销效果分析。 标签库的用户群要能推送到营销平台，它们内嵌于生产流程，致力于端到端的解决问题，从而真正的赋能于业务人员。
CRM、营销管理平台既是数据消费者，又是数据生产者，DT时代，CRM、营销管理平台也一起同步进化， 大数据应用和业务系统不断融合，对产品架构、技术架构也都是不小的挑战。
报表系统说一点，为了促进业务人员经常看数据报表，培养数据化运营理念，除了报表门户外，报表也要直接嵌入业务系统，因为业务系统他们是每天都要登录的，这也是数据平台和业务系统融合的一个表现。
个性化PUSH、推荐系统的产品功能比较明确，这里就不再赘述。
下面对数据管理平台的产品?？樽龈鍪崂恚莨芾砥教ㄊ谴笫莶诽逑到ㄉ璧暮诵暮偷鼗?，实现数据管理、数据开发、以及对生产过程的管理。这些产品模块不一定全部需求，视数据规模及进化阶段而灵活裁剪。
开发管理： SQL开发、Spark开发、作业调度、API管理等
数据接口：对外提供数据访问能力，CRM、营销平台可以直接使用数据平台的数据，让数据成果在业务系统中落地。
算法平台： 解决数据开发和挖掘的问题，支持分类、聚类、关联、回归等常见数据挖掘算法，用于实现一些预测性标签、做用户分群、个性化推荐等，如果业务线很多，还可以对业务线输出算法能力供其直接使用，避免另起炉灶。
元数据管理： 元数据采集、数据字典、影响分析、血缘分析
质量管理：质量规则管理、质量规则检查、质量问题管理
运维管理： 资源管理、运行监控
指标库： 指标库准确定义数据指标的含义、计算方式， 例如流失用户、活跃用户如何定义，这两个指标不像PV、UV有着明确通用的定义，适用于行业的定义。 指标库重在企业内部形成统一的指标口径，避免沟通误差，影响对数据的解读。
日志采集系统需要能够支持网站、App、微信小程序不同终端的用户行为数据收集，行为包括浏览、收藏、分享、评论、搜索、加入购物车、登录、注册、购买等等，尽可能收集所有有价值的行为数据?？梢允褂肍acebook开源的Scribe，或者Flume、Kibana搭建。
公网数据采集系统就是我们常说的网络爬虫，从公网上采集微博话题、电商评论、行业数据、营销活动数据等?？梢圆捎每慈砑约捍罱?，也可以购买现成的数据爬虫服务。
第三方数据对接平台通过API从微信公众号获取文章阅读、用户、用户留言、客服记录等数据，从广告系统获取投放计划、投放结果数据。
到此，我们把通用大数据平台的产品体系梳理了一遍，可以看出来大数据博大精深，非常繁杂，就单个产品来说工作量都已经非常大，不是一朝一夕能够建成，但我们先画定一个较合理的蓝图，择近期的核心需求先行建设，然后根据需要不断迭代前行。
