Autor: Zen und die Kunst der Computerprogrammierung
1. Einleitung
Die Datenproduktisierung ist eine wichtige Aufgabe, die eine Reihe von Prozessen wie die Bereinigung, Verarbeitung und Statistik von Daten und deren Umwandlung in wertvolle digitale Informationen oder visuelle Formen umfasst, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen oder die Geschäftsentwicklung zu fördern. Die Datenproduktisierung umfasst mehrere Verknüpfungen, wie z. B. Datenerfassung, Speicherung, Bereinigung, Analyse, Berichtserstellung, Datenvisualisierung und Benutzeroberflächendesign. Im Vergleich zum herkömmlichen Datenmodellierungs- und Berichterstellungsprozess steigert die Datenproduktisierung die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen weiter, indem sie die Datenanalysefähigkeiten verbessert und intuitivere Informationen bereitstellt. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, wie man eine Datenanalyseplattform auf Unternehmensebene aufbaut, die wirklich in der Lage ist, Daten zu produzieren. In diesem Artikel wird erläutert, wie eine Datenanalyseplattform erstellt wird, die den tatsächlichen Anforderungen der Internet-Finanzbranche entspricht.
2. Konzept der Datenproduktisierung
Unter Datenproduktisierung versteht man die klare Definition, Extraktion, Transformation und Analyse von Daten durch die Anwendung von Geschäftslogik, Modellen und Methoden sowie die Präsentation von Diagrammen oder Berichten, die gut lesbar, intuitiv und leicht verständlich sind. Als neue Wissenschaft und Technologie kann sie es Unternehmen ermöglichen, das Kaufverhalten der Kunden, Markttrends, Produkt- und Servicequalität, Ressourcennutzung und andere Aspekte von Daten besser zu verstehen. Es kann Unternehmen dabei helfen, während des gesamten Lebenszyklus Vorhersagen zu treffen, Entscheidungen zu treffen und Verbesserungen vorzunehmen, und liefert nützliche Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung des Managements.
Der Hauptprozess der Datenproduktion umfasst die folgenden Phasen:
- Datenerfassung: Sammeln Sie Rohdaten aus verschiedenen Kanälen wie Websites, Mobilgeräten, Anwendungen usw. Die Datenerfassung erfordert in der Regel eine bestimmte technische Grundlage, wie z. B. Kenntnisse in Datenerfassungstools, Programmiersprachen usw.
- Datenspeicherung: Speichern Sie die gesammelten Rohdaten in der Datenbank, um die spätere Analyse und den Abruf zu erleichtern. Für die Datenspeicherung werden in der Regel relationale Datenbanken, nicht relationale Datenbanken oder Cloud-Speicher verwendet.
- Datenbereinigung: Bereinigen Sie die Daten vorab, um fehlerhafte Daten, fehlende Werte, doppelte Daten usw. zu entfernen, damit die Daten leichter zu analysieren und zu verstehen sind. Die Datenbereinigung umfasst normalerweise das Löschen leerer Datensätze und fehlender Werte