数据流问题:如何优化大规模数据流处理的性能?
1.重度使用场景数据流处理的场景
度数确定和调整数据流,保证数据流和机器能够有效对接,保证数据的有效利用,避免人工成本过高造成的无感,也保证数据的稳定性,防止数据清洗风险。
2.业务逻辑
数据流需要处理的业务逻辑是什么?业务逻辑主要包括:首先要明确底层数据结构,可以根据业务需求快速开发功能和接口,开发出稳定、安全的数据采集库,提高数据的高效利用率,提高数据在组织中的可扩展性和有效性。
3.产品需求与业务目标
业务目标通常是保证数据流在业务目标上的实现,产品定位是推动数据流方向的核心目标,数据流行业现状是什么?当前有什么需求或业务目标?
4.业务场景
业务场景是产品增长中的驱动力,产品场景反映了产品对于用户的业务价值,实现业务需求的实现,确保数据流和产品的高效支持,且用户体验是可感知的,对于核心业务目标实现有很大的帮助。
5.产品运营
基于产品的业务目标,对于业务目标的实现,需要寻找最优路径,可以使用技术实现,然后通过数据进行筛选,定义最优路径,选择最优路径后,可以使用用户运营,建立起用户运营模型,并进一步进行运营指导,降低用户运营成本。
要做数据分析时,产品经理是一个系统的操作员,需要根据产品类型进行分层和分阶段的数据分析,分析的数据信息主要包括:业务数据指标、分析维度、活跃度、留存、购买行为等数据,需要对数据进行验证和迭代。
这样就可以实现“数据分析能力+数据技术+运营管理”的核心能力,这里可以分成三个维度:数据分析、用户数据、数据分析,运营是一项资源,应该来说,只要做好数据分析,就可以解决问题,而且数据优化很有必要,可以拆分为上下游的业务。
二、数据化管理
如果你是产品运营,你会发现:不同类型的数据化场景,对应的运营策略和能力是不一样的,主要体现在两个方面:
1.数据化产品经理需要运营过数据统计,例如:用户模型、漏斗分析等;
2.数据化产品经理需要运营过数据挖掘,比如:用户行为分析、用户偏好分析、场景分析等。
举个例子:滴滴打车在数据挖掘上的能力比较强,它的用户行为分析能力较强,从大方向上看,数据的运营都有自己的一套规则,所有的规则、判断和决策,都是围绕用户行为来设计,都需要运营,对产品的数据化建设是非常重要的。
