著者：獣鉄と呼ばれます
まず、どのようにデータテーブルを理解します
あなたは私たちにそれが実際にあるものへの最初の合理的な根拠を聞かせて、データテーブルの前に、この問題に対処する必要があります。
これはツールですか？方法はありますか？または組織？私の答えは次のとおりです。ちょうどです。
プラットフォームを含むデータセット、ツール、データ、組織、プロセス、仕様、その他すべての企業のデータ資産とその使用方法に関連しています。
さまざまな業種の国有企業、データ・シナリオに異なるビジネス戦略が大きく異なります。つながった混合データ、使用する人の能力と相まって代わりに解決することができるツールのいわゆるデータセットを購入すると、すべての企業がユニークであるテーブル内のデータを。もちろん、適切なツールは、エンタープライズ・アプリケーション・データの困難さを軽減することができ、それはその「適切な」ではなく「高度な。」が強調されます
今、テーブル内のデータは、すべての企業が異なっている、と市場がある場合はそのことを成功物語はから学ぶことができますか？
そこでは、アリババは、歴史のこの期間では、単純な理解する必要があるテーブル内のエンタープライズプロジェクトデータを成功裏に実施する、とここで紹介する最初の台湾企業データの概念であります：
第二に、テーブル内のデータが前提に登場します
あなたはそれには、次の前提に基づいて表示されることがわかります。この経験を想起：
1、データ次元の富
TCIF＆IDMAPPING、淘宝網の消費者と利用者識別情報の工場は、利用者の肖像画を記述するためのタグの数千を作成し、関連するすべての事業ドメインアリグループをオープンしました。例えば：あなたの本当のセックス、ショッピング、セックス、音楽スタイルの好みは「R＆B」、オンラインショッピング行動がそのようにすることを特徴と「愛とウールや深いポケットを集める」とされています。
図2に示すように、大規模なデータシーンの複数
データサービスはアリママ、淘宝網、Tmall、アリペイとシーンの他の事業セグメント、時間の何百万、数百呼び出すための毎日をサポートしています。ビジネスは、フィードバックによって生じ、その後、最適化し、データモデルを調整し続けます。
上記の二つの点によると、ここではいくつかのシンプルな例は：
[会社]
APPオペレーションプロフェッショナル内容によってメインチャージ広告料、DAU、ユーザーにパーソナライズされたコンテンツを提供する必要性の増大に伴い、顧客を引き付けるために無料のWIFIサービスを提供しています。
ビッグデータシナリオ：現在のプロジェクトのコンテンツ推薦アルゴリズムのクラスを開始することがより適切であるが、近い将来には、これ以上のデータは、シーンを見て。
[B]エンタープライズ
オンラインストアを通じて、オンラインインターネットの道の下で主に果物の販売、店舗の現在の数は1000以上を持っています。大規模なデータ集約型の操作や商用ユーザーを使用する必要があり、我々は、データウェアハウスの番号を構築するための優れたプラットフォームを構築しています。
ビッグデータシナリオ：視覚的なレポート（すでに）、あなたも商品、パーソナライズされたマーケティング情報のプッシュ、商品在庫の最適化、リスク管理や他のカードのライトオフクーポンようなことがあります。より適切なデータが台湾でプロジェクトを開始することです。
ここでは、間違いであってもよいです。
（1）データ・セットの数と、伝統的な倉庫での違いは何ですか？
以下を参照してください。
（2）位置の数、プロジェクトが衝突であるかどうか、テーブル内のデータを構築していますか？
完全にビンの数（表示システム）に基づく「と」マルチシーンにおけるプロジェクトデータで台湾強調それが競合しないように、再び「アップグレード」。
[C]エンタープライズ
MINI 1およびMINI 2：2つのブランドを運転しながら、ラインの利益を介してメイン売り衣類、。CRMの両ブランドが異なるサプライヤーが提供している、より良いメンバーにサービスを提供するために、我々は2つのユーザーデータCRMを介して取得する必要があります。
ビッグデータシナリオは：いいえ、主にCRMのためのデータを提供するために、統一されたユーザーセンターを構築するために、台湾でのビジネスのカテゴリに属しています。
[D]エンタープライズ
マルチフォーマットの会社。書籍の小売業があります、金融・保険サービスだけでなく、大規模なショッピングモールがいくつかあります。各事業セグメントは、独自の倉庫やレポートの数を持って、グループは現在、データ管理やデータ資産管理プラットフォームのための統一されたプラットフォームを構築する必要性に直面しています。
ビッグデータシナリオ：これは、プロジェクトの種類の典型的なデータセットです。
以上のことから、私たちは予備的な理解を持って、自分のビジネスデータセットを構築する必要があります信じています。もちろん、実際の判決でも、より慎重になる必要がある概念の一部とメーカーが混同しないでください。