2024年网站数据中心的建设 篇1
谢谢邀请！
数据平台顾名思义就是会有数据采集、整理清洗、生成报表图表这样吧，腻害一点的公司还可以生成数据报告，例如BDP，有个人版。
怎么选择呢？
一、首先要自已要清楚数据平台的目标是什么？就是需求要搞透彻！再明白一点就是建设方案到底是要建设什么内容，要达到什么目标。只有搞清楚了，怎么选择就只剩下技术的问题了。由目标往后倒推就可以有比较清晰项目路径。数据平台的建设方案要区分业务路径和技术路径，先业务后技术，技术是有很多开发公司帮你实现的，但业务只要你自已才能讲得清楚。
二、开发公司的项目经理或者售前要听得明白您想要的是什么，建设方案中一定要有对需求的分析，分析要接地气，也就是要高度熟悉你的业务模型、流程。如果对方的项目经理整理你的需求都做不好的话，你就赶紧换吧。多选几个公司谈最好。
三、数据平台一定会有数据源，开发公司的项目经理对数据源采集要高度重视，而不是吹公司的开发技术有多牛。这个最好是你自已要亲自摸透，那些数据是将来会有用的，如果你不懂，那就请项目经理给你解释为什么要采集这些数据，讲得你懂，那就代表他们真的懂了。
四、亲自到开发公司去看一看，别被外包公司给忽悠了，当然即使去了也有可能被外包。还有就是比较价格了，要求是一样的，谁性价比更好自然就选谁，但也有底线，8000块的攻城狮跟18000的差距还是比较明显的。
总结：做建设方案的讲得清楚你要做的是什么？做成什么样？费用是否在你的预算内？
2024年网站数据中心的建设 篇2
数据平台的建设可以当做一个产品来设计。从广义上来讲，所有以数据驱动为核心的都可以称为数据产品（如数据报表平台，DMP，BI平台），从狭义上来讲，就是公司内部的数据平台。今天我们要讨论的，主要是在公司内部搭建数据平台。
公司的内部数据平台，主要是给各业务提供数据处理、分析、展示，供内部所有部门人员使用的，涉及数据的收集（填报）、数据的整合、业务报表制作、业务员数据分析以及可视化数据展示，目的是让公司内部的所有业务都能通过数据来驱动和辅助决策。简单点讲就是通过数据分析平台来驱动公司内部的数据化运营。
那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据分析平台呢？
1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。
2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。如果设计的一张数据报表既要满足管理层的需求又要满足一线业务人员的需要，那么这样的数据产品体验很大可能是比较差的。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。
领导关注的报表（FineReport制作）
销售领导关注的指标明细（FineReport制作）
3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。（比如服装行业的“断码”，从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员角度来讲，仓库内的服装尺码不全就是断码；从门店的业务员角度来讲，客户需要的尺码当前门店无货就是断码）。公司的业务系统各有不同，数据库分布，数据口径不一，数据孤岛问题，导致数据的质量和结构也千差万别，越是这样，数据仓库的数据建设就显得尤为重要。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量。
4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据分析平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。BI侧重于分析，拿到数据可以自己拖拽维度来分析，不同于报表受模板框架的限制，涵盖简单的明细报表、分析报表和主题分析，制作要简单很多，大数据量的处理性能也强劲很多，代表：FineBI、Tableau.
下面我们就从实战的角度来加以阐述。
某公司是一家电商公司，那么该公司的各部门需要看哪些数据呢？首先收集日常常用的数据指标，哪些是经常要查询的，哪些是要日常填报的，这些在过往的经营中都有备案，好收集。这就构成了日常的基础查询类报表，这类报表最占大头。
其次，我们可以观察一下各部门的KPI是什么？下放到团队以及个人的KPI是什么？是否能以具体的数字来量化？如果对负责支持的部门的KPI不了解，就去寻求部门领导帮助（使用者最懂要什么），不落实指标如何能设计出好的数据报表？通常粗略的，例如采购部门的KPI基本就是销售额、订单数、销售毛利润、采购成本；运营部门的KPI就是新老用户述、留存率、复购率、用户流失、转化率，市场部门的KPI就是PV/UV、新客数，这就构成了各部门日常管理的报表。
那么知道各个部门的核心KPI后，下一步就是针对一些特定场景的主题报表。主题报表往往是记录某一事件，其中的指标都是相互关联的。
比如，我希望知道这个月我的绩效完成的怎么样？在团队内排名是提升还是下降？每个人的绩效结果明细是怎样的？——这就构成了日常考核报表。
又比如在分析产品时，需要重点关注某些产品的相对市场份额和市场增长率，则要建立波士顿矩阵分析，以便让资源有效地分配到合理的产品结构中（当然还有其他分析角度）——这就是品类分析。
产品分析（FineReport制作）
再从业务分析和使用场景入手，拿采购部门的小王来说，他是怎样看数据的呢？
每天早上，我希望知道昨天的销售情况怎么样？所以这时候应该设计一张基础查询报表给到他，这张数据报表应该具有以下功能和内容：
1.能够查看昨天以及过去各时段的数据；能够按照产品、地域来统计；能够与过往的平均值做比较，看看是不是某区域某产品的趋势上有大的变化，是不是广告投放，活动推广带来的，影响大不大。其次，每个月，每季度的数据是多少，能够选定时间段自动展示。
2. 指标越丰富越好，如果销售额下降了，看看是不是订单数下降了，订单数没变是不是客单价的问题，是由于商品结构的原因还是活动门槛调整导致的。
3. 数据分析的能够下达的粒度越细越好。比如数据粒度可以从全国下钻到省份，从省份下钻到城市，这样交易额下降了就能知道是哪个省哪个城市出了问题？就能针对性的解决。
经过以上几个步骤，即可形成平台雏形，形成规划文档。但一个数据分析平台，无论前期规划得多么丰富，也不可能一蹴而就。公司的业务在不断变化，分析的内容也越来越丰富，在这过程中总需要不断磨合和调整，只有不断完善之后，才能形成一个更加量身定制的实用平台。
2024年网站数据中心的建设 篇3
大数据中心由众多的小数据分子组成。从不同的角度收集的数据通过整理分类，上传到数据中心，不同的机构负责不同的数据采集整理分类，所有数据统一上传至数据中心，通过数据中心的分析整理归类，组成一个数据中心；不同的数据中心，再将数据上传大数据中心，这样一步步，建成大数据中心。
大数据中心建成后可以提供很多有用的信息。有些数据可能从单一的数据并看不出什么，但一旦做成大数据来看，就会发现很多不同的东西。
大数据的运用，不仅是在农村工作可以运用，目前各大现代化企业也慢慢运用起大数据管理。通过将各个生产平台，测试设备联网，采集测试生产数据，自动生成良率，top issue等报表，让企业管理数据化，直观化，及时化。