数据平台建设问题
2017-02-08 00:44:44 0 举报
数据平台建设是企业数字化转型的关键步骤,涉及数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。然而,企业在建设过程中可能会遇到以下问题:首先,数据质量问题,如数据不完整、不一致或过时,会影响分析结果的准确性。其次,数据安全问题,如数据泄露或被恶意利用,会给企业带来重大风险。再次,技术选型问题,如选择不合适的数据处理或分析工具,会导致效率低下或无法满足业务需求。此外,数据平台建设需要跨部门协作,可能会遇到沟通协调和资源分配等问题。因此,企业在建设数据平台时,需要充分考虑这些问题,并制定相应的解决策略。
作者其他创作
大纲/内容
提出业务问题
产品开发
需求分析
底层数据质量差,导致数据问题较多
数据报表
App
标准Api
项目规划
数据分析工具弱,只能数据导出在本地分析
数据开发
数据监控
Web|H5
发布上线,数据差评和相关业务人员验收
第三方系统(友盟)
产品和数据对接
通过xdcs日志收集
Mysql存储
数据产品交付产品和数据文档
报表需求不符合项目规划,导致数据建设投资精力减少
后台开发完成功能开发和数据对接
产品原型设计和数据需求文档
数据质量差,需要花费很多精力在数据质量校对方面,数据口径不一致,统计结果不同
数据开发完成ETL,交付数据表和说明文档
测试发布
数据建模
调度系统
数据管理
提出报表需求
数据提取
元数据管理
数据产品&分析师进行需求分析
数据开发完成建模,交付模型设计文档
web开发完成界面和交换开发
数据仓库不完善,需跨各种数据库进行数据提取,同时数据查询效率低,花费很长时间查询
API
ETL
调度系统不够完善,经常数据丢失
数据采集
数据开发不进行建模和元数据管理,对业务了解不够。导致数据不能复用
数据质量评估
百度统计和GA
数据分析
数据质量管理
产品开发不使用报表开发开源工具,导致开发周期偏长
数据清洗
数据产品交付项目计划
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