데이터 계획은 업무 부서의 데이터 요구 사항을 수집하고 정리하여 완전한 데이터 지표 체계를 구축하는 것을 말합니다.

여기에는 두 가지 중요한 개념이 있습니다: 지표와 차원! 지수는 측정이라고도 합니다. 지표는 UV, DAU, 판매 금액, 전환율 등과 같은 구체적인 운영 효과를 측정하는 데 사용됩니다. 지표의 선택은 특정 업무 요구에서 비롯되며, 이벤트는 수요에서 요약되고, 지표는 이벤트로부터 대응된다. 차원은 광고 출처, 브라우저 유형, 액세스 영역 등과 같은 척도를 세분화하는 데 사용되는 속성입니다. 차원을 선택하는 원칙은 포인터에 영향을 줄 수 있는 차원을 기록하는 것입니다.

2. 데이터 수집

데이터 수집은 업무 데이터를 수집하고 업무 부서에 데이터 보고서 또는 데이터 간판을 제공하는 것을 의미합니다.

교묘한 여자는 쌀이 없는 밥을 짓기 어렵고, 데이터 수집의 중요성은 두말할 나위가 없다. 현재 흔히 볼 수 있는 데이터 수집 방안은 매장점, 시각화 매장점, 무매장점 등 세 가지가 있다. 매장지 방안에 비해 매장지 없는 방안은 비용이 저렴하고 속도가 빨라 잘못 묻히거나 새지 않는다. 매장지가 시장의 새로운 총애가 되고 있으며, 점점 더 많은 기업들이 GrowingIO 의 매장되지 않은 방안을 채택하고 있다. 매장지가 없는 시나리오에서는 데이터 운영이 매장지 수요의 속박에서 벗어나 비즈니스 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

3. 데이터 분석

데이터 분석이란 데이터 마이닝, 데이터 모델 등을 통해 비즈니스 데이터를 심층적으로 분석하는 것을 말합니다. 데이터 분석 보고서를 제공하고, 문제를 찾고, 해결책을 제시합니다.

데이터 분석은 데이터 작업의 핵심 작업이며, 데이터 계획 및 데이터 수집은 모두 데이터 분석을 위해 제공됩니다. Dell 의 궁극적인 목표는 데이터 분석을 통해 문제를 파악하고, 솔루션을 제시하고, 비즈니스 성장을 촉진하는 것입니다.

데이터 운영이 무엇을 하는가에 대해 아이비 사이드 쇼가 여기서 여러분과 공유하고 있습니다. 만약 네가 빅데이터 공사에 관심이 있다면, 이 문장 이 너를 도울 수 있기를 바란다. 데이터 분석가 및 빅 데이터 엔지니어에 대한 자세한 기술 및 자료를 원하시면 이 사이트의 다른 문장 를 클릭하여 공부하실 수 있습니다.