三中全会精神,落实《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《国家标准化发展纲要》要求,遵循数字经济发展规律,以促进数据“供得出、流得动、用得好、保安全”为主线,遵循顶层设计、协同推进,问题导向、务实有...
分层运营和行为激励。这三大子系统共同构成了一个完整的用户运营体系，它们既可以独立应用，也可以相互结合...
体系化建模不但将原先割裂的数据规范定义、模型设计以及最终的物理模型实现连接在一起,而且以元数据的形式将数据资产的刻画沉淀了下来,每个指标不仅有规范的业务定义和清晰的加工口径,而且还可以映射到对应的物理表上,有效地消除了业务在检索和理解数据时的困扰。 四、如何进行体系...
营销体系数据化旨在帮助运营者以数据化运营的理念,对比各个不同渠道的流量成本及推广效果,其数据来源主要是营销推广时产生的费用及订单数据。 6. 库存体系数据化 在库存部分,这里主要围绕仓储备货的不同思路进行讨论及比较,其中包含库存数据的量化及分析、仓储备货的经验化/数据化思路、仿真型仓储备货分析等内容。库存体...
数据问题研究:如何迈向规范化与体系化 ——读《数据权益与数据交易》一书有感 为推动数据要素供给、开发和应用,赋能经济社会发展,我国已出台多项重要政策,并明确了数据基础制度构建的基本目标与方向。清华大学法学院教授程啸主编的《数据权益与数据交易》(中国人民大学出版社2024年6月版)的出版正当其时。诚如本书所...
建立数据量化体系 建立数据量化体系是为了有效管理和分析数据，以支持决策制定和业务优化。以下是建立数据量化体系的关键步骤：1.明确业务目标和需求：-确定您的组织或项目的业务目标和需求。不同的业务目标可能需要不同的数据量化方法和指标。2.数据收集和整理：-确保您有足够的数据来支持业务目标。这可能涉及到内部数据...
1. 亚马逊：亚马逊的销售团队建立了一个科学的数据化管理体系，通过大数据分析和机器学习算法，亚马逊可以预测客户购买行为，并向客户推荐个性化的产品。这种数据化管理体系帮助亚马逊提高了销售效率和客户满意度，成为全球最大的电子商务平台之一。2. Salesforce：Salesforce是一家领先的CRM解决方案提供商，其销售团队建立了...
我将数据化运营体系划分成四层架构,每一层架构都逐步演进互相依赖,每一层又不可缺少。这四层分别是数据收集层,数据产品层,数据运营层,用户触达层。它是以运营人员为视角的框架。 数据收集层 数据化运营体系的底层是数据收集,数据是整个体系中的石油。
我认为，要想更好地发挥数据要素作用，核心应在如下三个方面加快构建中国式现代化的数据治理体系。一、数据要素定价应以社会效益（福利）最大化为目标 数据要素定价需要在明确数据产权的基础上进行讨论。按照《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，数据产权分为数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品...
3.4 体系框架如何落地实施? 四、治理体系化实践 4.1 标准化 4.2 数字化 4.3 系统化 五、业务数据治理实施流程 六、总结与展望 一、序言 美团住宿数据治理团队通过多年数仓建设及数据治理的经验沉淀,并结合业务发展阶段对于数据治理的诉求,将治理的思路逐步从专项、表象、问题驱动的治理,转变为自动化、体系化的治理,...