数据中台:标签体系建设方法与实践

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

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覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
1.硬刚用户画像(一)标签体系下的用户画像建设小指南数据源层:用户标签体系建设的需要从不同的来源汇集数据,例如,企业的核心系统(不同的行业其核心系统不同,对制造业来说核心系统有 ERP、MES、PLM 等),营销系统(CRM),互联网数据(电商平台以及微信、微博、论坛等社交平台获取的数据),以及从第三方专业机构获取的数据(各地的数据交易中心购买的数据)。 https://xie.infoq.cn/article/02fbe020620682ad0fe89e98f
2.用户画像标签体系建设指南4、按照标签体系分级分层的方式,可以分为一级标签、二级标签、三级标签等,每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面。在标签应用中按照不同的业务场景进行标签组合,形成相应用户画像。 5、按照数据提取和处理的维度,可以将标签分为事实标签,模型标签,预测标签。这种用户标签的分类方式更多是面向技术人员使用,帮助他们https://www.360doc.cn/article/21693298_1126524705.html
3.用户标签体系建设标签系统架构用户标签体系建设 一、什么是标签体系 通过给每个用户打标,方便后续通过用户标签来快速筛选用户,给不同的用户满足不一样的需求。 标签体系也能给不同的用户标签群体,推送不同的内容,从而达到精准营销的目的。 二、标签体系实施架构 标签体系架构可以分为三个部分:数据加工层,数据服务层,数据应用层。每个层面面向用户https://blog.csdn.net/weixin_44870066/article/details/128978449
4.精细化用户运营—用户标签体系建设标签体系框架建设 在明确运营目标及对应的增长杠杆之后,我们可以找到对经营增长最有价值的用户观测维度,有针对性地建设标签管理体系。 从属性来看,标签可分为人口标签,会员标签,行为标签,交易标签,消费标签以及营销标签等。 每个一级类目下可根据观察维度进一步拆分子类目标签,以会员标签为例,我们可以从会员等级、忠诚度https://www.jianshu.com/p/29e62bc53270
5.基于大数据的用户标签体系建设思路和应用51CTO博客数据加工层收集、清洗和提取数据。掌上医讯有诸多的学习模块,同时又有网站,APP,小程序等多个产品形式,每个产品模块和产品端都会产生大量的业务数据和行为数据,这些数据极为相似又各不相同,为了搭建完善的用户标签体系,需要尽可能汇总最大范围的数据。收集了所有数据之后,需要经过清洗、去重、去无效、去异常等等。 https://blog.51cto.com/cglt1024/3715760
6.私域用户标签体系怎么搭建?(附6大行业标签搭建参考)4)层级标签:层级标签,就是用户的分层层级。 在见实《第一权益:连锁门店会员精细化运营全景详解》白皮书中,我们提到了一个会员标签体系的建设维度,也同样适用于用户标签体系的建设参考。 其中提到常见标签包含4大类,即“基础标签、消费指标、偏好指标、自定义指标”。 https://www.niaogebiji.com/article-564176-1.html
7.金三银四,数据产品经理面试问题合集(实用高频)5.过去业务应用场景中,体现用户画像或CDP产品数据赋能价值的案例? 考察点:数据赋能精细化运营,是否和业务紧密联系,还是闭门造车只做功能 6.行业里主要的CDP产品有哪些,各自有什么优劣势? 考察点:行业关注度,竞品分析能力 7.标签体系建设过程中,遇到的最大的问题是什么,你是怎么解决的? https://blog.itpub.net/70028087/viewspace-2943016/
8.用户画像:发展脉络工业落地与技术优化算法2)行为类动态画像与优化算法听众收益:1 全面了解画像算法构建的整体框架2 把握画像算法的历史沿革和发展脉络3 领悟工业级画像算法的构建以及优化算法的最佳实践王明爱 淘天集团 用户技术 数据科学家个人介绍:毕业于厦门大学,加入淘天用户技术数据团队后主要负责淘天用户画像项目,从0到1搭建标签体系以及用户购买分层https://hub.baai.ac.cn/view/33737
9.某银行大数据平台的架构设计及应用实践经验kappyy2.3 客户画像标签体系 客户画像,即客户信息标签化,通过收集客户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,对客户特征属性进行剖析,完美地抽象出一个客户在银行的信息全貌,为银行进一步精准、快速地分析用客户行为习惯、金融消费习惯等重要信息,提供快速、精准地识别定位客户功能,从而提升客户服务能力,完成对客户的全方https://redhat.talkwithtrend.com/Article/247085
10.用户画像标签体系与数据建模整体解决方案最新课件.ppt该【用户画像标签体系与数据建模整体解决方案最新课件 】是由【bb21547】上传分享,文档一共【48】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【用户画像标签体系与数据建模整体解决方案最新课件 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下https://www.taodocs.com/p-966332773.html
11.美国政府推出物联网安全标签计划,中国物联网产业如何应对目前,我国虽然在多个物联网政策中提出了加快物联网安全体系建设,但还没有专门针对物联网安全的法律法规。在海外物联网安全立法、物联网安全标签体系建设的背景下,国内需加强这一领域工作,借鉴海外经验,构建适合国内产业生态的安全体系。 原文标题 : 美国政府推出物联网安全标签计划,中国物联网产业如何应对?https://iot.ofweek.com/2023-07/ART-132200-8420-30605229.html
12.会员营销平台用户/客户/人群/消费者画像分析系统Convertlab在品牌零售行业积累了丰富的营销实践,帮助众多头部客户从全渠道数据洞察和用户标签画像体系建设出发,根据RFM模型和用户旅程设计,构建一整套覆盖线上电商、小程序、微信和线下门店的会员运营体系。帮助品牌零售行业解决营销活动管理、SCRM管理、会员销售占比提升、连带率提升、沉睡会员激活等营销问题,有效提升复购率、https://www.convertlab.com/