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快手是一家数据驱动的公司，数据扮演了非常重要的角色，而数据的生产加工主要依靠数据开发工程师，其工作内容会涉及多个方面。快手数据建设相关内容，值得数据从业者参考借鉴~
·快手数据中台建设实践
系统架构
关键技术一：配置即开发
数据源； 数据加速到何处； 接口形态，访问方式； 配置独立的测试环境，访问隔离的测试数据。当配置完毕后，数据服务平台便会根据配置清单，完成接口的自动化生产和部署。生产和部署完毕后，调用方在平台申请服务权限调用。通过自动化生产，达到配置即开发的目的，从而极大的提升效率。
关键技术二：多模式服务形态
关键技术三：高效数据加速
关键技术四：高可用保障
数据同步：对数据资产同步至高速存储的过程进行监控，包括数据质量检测（过滤脏数据）、同步超时或者失败检测等。 服务稳定性：构建一个独立的哨兵服务，来监测每个API的运行指标（如延迟、可用性等），客观的评估健康度。 业务正确性：数据服务需要确保用户访问的数据内容和数据资产表内容是一致的，因此哨兵服务会从数据一致性层面去探查，确保每个API的数据一致性。
·快手搭建数据指标体系
那看完了好的数据指标体系的一个标准之后，我们来一起看一下怎么能够去建设一个好的数据指标体系。通用的建设数据指标体系的方法论是OSM理论：
O-代表了了公司/业务/产品/项目核心的价值点和以及核心目的是什么，搞清楚业务方向的目标是可以确保后续的指标体系拆解是贴合业务核心价值的，和贴业务核心目的的。
S-代表了为了达成上述目标采取的策略和抓手，围绕着核心目标进行拆解出来相对应的业务策略之间是可以相比较的，快速定位问题。
M-是针对S的抓手用于衡量策略的有效性，通过适合的量化的数值针对策略的有效性进行评估。
我们举一个日常电商直播业务的例子，看一下具体的这个方法论具体是怎么操作的，首先来看一下对于电商直播业务的O，一般都会是由业务同学直接去给到，如果业务同学没有给到的话，大家可以从公司制定的财报里边，或者说相对应的业务制定的每月或每个季度的OKR里找到，那针对于电商直播业务来讲，它核心的指标就是提升营收（GMV）。
然后在这个目标Objective的方向上，我们可以使用UJM（User Journey Map）去拆解相对应的这个业务策略（Strategy）。UJM的逻辑是从业务的核心目标出发，拆解整个业务流程上我们为用户提供价值点，以及这些价值点触达用户的整体路径都有哪些。
UJM的方法论可以保证：
第一：所有业务策略类的拆解不重不漏，所有业务策略相关的触点都会在里面；
第二：UJM的拆解可以反向论证整个业务策略是不是真的能够为用户去带来相对应的价值，从而达成最终的业务目标。
所以拿电商这个例子我们来看一下：为了完成这个相对应的一个营收目标（GMV），我们触达用户所有的行为路径。
第一步，用户在整个直播广场页面或者搜索banner位去查到相对应的一个直播列表或者相对应的一个信息，那这种情况下，用户触点就是直播广场的流量位或者是搜索位。这个步骤上对应的业务策略是需要去优化流量位的一些内容，或者是优化搜索位置的匹配效率，让用户能够快速的看到相对应他想看到的内容。
第二步，用户选择了可能感兴趣的内容之后，去进行相对应的内容的观看，从而产生兴趣点。这个兴趣可能是对主播本人，有可能是对商品本身，那在这个角度来讲，业务主要抓手就是直播内容，主播或者是商品，对应的业务策略就应该是打造主播个人的人设，或者提升商品的性价比，从而让观众能够产生兴趣。
第三步，如果用户感兴趣，他就会点击相对应的小黄车，进行付费的操作，对应的业务策略应该是减少摩擦，减少操作步骤，能够提升用户在付费页面的转化效率。
第四步，用户完成购买之后，可能会有一些社交诉求。比如说他在这个直播间买了性价比特别高的货，特别想把它分享给他的好友，那这种情况下，业务上面可以提供分享晒单或返现的策略，促进用户去进行相对应的分享，让更多的人完成直播间的购买行为。
最后一步，用户离开直播间的时候，业务上会给用户提供一个关注主播的机会，把这个用户和主播的信任关系或关注关系沉淀下来，进而促进用户去进行之后的复购，从而提升我们最后的GMV规模。
在梳理了用户行为路径上的业务策略后，我们可以按照为用户提供的价值划分为四个象限：是节省时间还是消磨时间；是为了用户提供的价值来自于产品本身，还是来自于『连接』其他资源。
比如说为用户提供工具类型业务策略，一般是为了让用户节省时间，快速的定位到所需要的信息或者完成某一种任务， 那么这种策略核心的价值就在于提升效率，一般的衡量指标是：使用量，目标达成率， 频次；以上面电商的例子来讲的话，就是第一步中的流量推荐位，以及搜索功能是不是能够让用户快速的定位到它所感兴趣的直播内容，那这种情况下做优化流量位的内容和搜索匹配优化我的衡量标准就是它的效率，曝光，点击，转化效率。
比如说为了用户提供消遣的内容，让用户可以消磨时间， 那么这种策略的核心价值就在于为了用户提供丰富的高质量的内容，不管是短视频， 直播， 或者活动玩法。那么这种策略的核心的价值就在于为用户提供内容的量与质，一般衡量指标是：消费人数， 消费广度， 消费市场，以及用户与内容的互动，用来衡量用户对于内容的喜爱。比如B站的弹幕就是一种用户对于内容认可的更高层次的情感表达。
比如说为了用户提供与供应商和商品的链接，促进用户交易，那么这种策略的核心价值就在于为用户提供好的购物体验，能够提升付费页面转化效率， 提升购买的总规模，客单价以及复购率。上文中的电商直播的例子里面，衡量小黄车和付费流程效果的核心指标就在于页面的转化效率高不高。
比如说为了用户提供与其他人的情感连接， 促进用户和用户之间的关系沉淀，进而让用户对于平台或者对于业务更有依赖性，促进用户的活跃和互动，一般的衡量指标是：内容的发布量，用户和用户之间的互动量，沉淀下来的关系对数。譬如说快手是一个社区平台，那就是用户和创作者之间的一个链接；像微信，是用户和用户之间的一个情感的连接，那衡量这种连接的紧密性主要是人与人之间的互动量，点评赞数量，沉淀的关系的数量。以上文电商的例子来说，衡量指标就是分享给好友的用户数， 次数，以及沉淀的关系对数。
附1：【快手数据建设】快手大数据安全治理实践
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（进星球领取完整版）
附2：【快手数据建设】如何打造标准化的数据治理评估体系 - 快手数据平台
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（进星球领取完整版）
附3：【快手数据建设】如何建设好的指标体系-快手数据平台.pdf
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附4：《行业数据治理相关指南》
数据治理解决方案-证券（66页 PPT）.pptx
数据治理大数据平台解决方案（54页 PPT）.pptx 数据治理平台解决方案（76页 PPT）.pptx 智能数据治理-数据自动化清洗功能设计方案.pptx 企业数据治理平台建设与应用技术方案（41页 PPT）.pptx 【数据治理】数据治理体系与睿治数据治理产品亿信（113页 PPT）.pptx 模态数据融合治理实践（45页 PPT）.pptx 2024年大模型赋能数据治理方案（24页 PPT）.pptx 华为数据治理案例：引领企业数字化新纪元的智慧密钥.pdf ···
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#数据分析相关课程# 从零开始学数据分析25讲
#数据分析相关课程# 数据分析思维与实战23讲
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#数据分析入门级别资料# 数据分析基础分享讲解（1-6）（附数据分析报告）
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在后续也会在【数据分析·领地】中，组织读书会，分享会等专项活动，读书会主要学习技术类的书籍领读，分享会主要以数据分析思维分享，案例复盘分享等~
