深入了解阿里大数据查询平台：探索数据洞察力的新境界

深入了解阿里大数据查询平台:探索数据洞察力的新境界

在了解阿里大数据之前,我们先来看看这个平台在对数据、资源、平台的了解。这里,我们首先要理解的是数据和资源。数据对于业务与商业的关系,用户在某个节点会直接在此决策是否要用阿里系产品。比如,可以判断用户的需求是不是阿里在运营?数据能否反映运营的态度?数据能够帮助我们找到新的方向?这样才能够制定运营规划。

在梳理了阿里巴巴的数据之后,我们可以明确的是,阿里大数据的业务其实并非是简单的大数据。而是一个明确的数据维度。比如阿里能做什么?在过去几年里我们看到有更多的数据来自于平台,但是这些数据的分析能力并没有得到验证。目前平台的业务范围和内容已经有些模糊了,这对于平台的商业化影响是显而易见的。

那么,什么是正确的数据,以及在哪些方面能够为我们提供数据?目前有哪些数据与之匹配的产品?在讨论这个问题之前,我们应该先明确几个问题:

1.到底哪种数据更有价值?

2.数据与产品的匹配度如何?

3.如何保证数据与产品的匹配度?

4.如何保证数据与产品的匹配度。

5.数据与运营是否匹配?

6.如何保证数据与运营的匹配度。

分析的本质是数据分析,而并非运营的本质。很多运营人员会认为,做了产品的数据分析工作,就能够很快的提升数据,提升运营效率。其实这是一个错误的认知。产品的数据是通过我们的设计、技术等,给出了我们想要的结果。而运营的数据恰恰是从其他的渠道获取来的数据,或者是从运营人员获取的数据。这不是我们的数据分析,而是数据孤岛。我们知道,运营的工作是一系列的工作,也就是对于一个用户在产品中出现的问题的全过程进行分析,并且制定针对性的解决方案。这就是我们所说的数据分析。

而运营的数据分析就是数据与运营之间的沟通,比如说我们要了解用户的行为、浏览行为、使用行为、消费心理等,并进行相应的运营方案的制定。

我们知道用户的一切行为是通过我们的数据分析来实现的。而用户运营和产品的数据分析之间是密切相关的。

比如:我们要分析用户的特征、性别、年龄、地域、语言等,以及我们了解用户的行为规律,他们是在什么情况下使用产品的。当我们了解用户的特征之后,我们才会知道用户的具体特性。我们要对用户的年龄、地域、语言等进行分析。通过这些数据分析,我们才能知道用户的心理。所以我们只有明确了用户的特征,我们才会去分析用户。