随着数据分析与应用的加深 , 我们不在只是关注数据体量的大小更在意的是如何能精确的提炼出数据的价值赋予到行业应用中 。
“到2020年 , 超过40%的数据科学任务将实现自动化” 。 增强分析可识别隐藏的模式 , 同时消除个人偏见 。 虽然企业存在无意中将偏差插入算法的风险 , 但增强分析和自动化洞察最终将嵌入到企业应用程序中 。 从而提高数据生产力和使用率 。 数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用 。 ——话术引用于Gartner:2019年十大战略技术趋势报告
数据画像就是在这样的前提背景下所产生 , 通过有效的数据采集、分析、可视化手段为各行业数据化运营提供数据支持一款画像数据 。 例如“用户画像”、“企业画像”、“设备画像”、“资产画像”他们都是数据画像根据具体应用对象所衍化的产品 。
走进数据画像
数据画像 , 被定义为一种抽象出数据信息全貌的手段 , 是将各行业分布的数据资源进行系统的整合 , 在标签模型上构建大数据画像类的交互式分析应用 , 可以自由灵活的分析这些对象各种属性与行为之间的关联性从而最终实现用户价值、产品价值、商业价值 。 广泛应用于企业行为、设备管理、用户行为等多种画像分析等多个场景当中 。
为什么使用数据画像
能更直观的体现出数据主体最本质的变化 , 例如
- 企业画像能从企业的各维度数据中得出企业的发展状况 , 帮助政府投资机构做到决策支撑 。
- 设备画像能从设备运作所产生的数据中得出设备的健康状况 , 从而做到预警监控的功能 。
- 用户画像能从用户的行为中推测出用户的兴趣 , 从而给用户推荐满足他们兴趣的产品和服务 。
探码数据画像产品优势
海量的数据源:汇聚海量内部数据 , 网络行为数据 , 第三方数据 为数据画像提供基础; , 并对每个标签进行精准刻画
高精度模型计算:以先进的ETL工具为数据处理手段 , 对数据进行全方位整理 , 清洗 , 保证数据结构统一;
精细化画像标签:通过对行业客户进行深度分析 , 建立属性标签 , 精准“画像” , 在短时间内获取客户个性化需求 ,
高性能平台架构:基于自主搭建的大数据生态体系 , 提供稳定可持续的数据输入输出能力 , 超高级别的数据并发与读写能力 , 支持产品快速迭代升级 。
多应用场景:基于应用场景的深入理解和数据驱动服务的应用经验 , 为各行业业务创新和规模化增长提供可落地的数据解决方案 。
定制化权限管理:支持用户创建团队和自定义权限管理 , 可对团队中不同的角色分配对应的数据和看板 , 满足各级人员分析查看业务数据的需求 。
部署流程
系统架构
探码数据画像BI平台应用场景
企业数据画像
企业数据画像 , 基于千万级容量的企业数据库容量 , 构建算法分析模型对企业数据进行360°身份鉴定、评价从而打造了企业数据画像产品 , 可灵活应用于电子政务、金融、互联网、电子商务、生活服务等行业的企业画像及风控场景 。
律师画像
律师画像 , 通过律师360°身份鉴定、评价解决了有法律服务需求的客户想找到好律师难的问题;另一方面 , 帮助律师了解潜在市场需求 。 化解了双方信息不对称的痛点 , 让法律服务更透明、便捷 。
设备数据画像
设备数据画像平台 , 实现了车间设备健康状况、监控预警 , 通过运行设备数据的边缘分析达到 , 达到设备的智能管理 , 提高用户设备的使用率 , 同时降低设备使用成本 , 为用户创造新型商业模式提供技术及数据支撑 。
【产品的3个优势 数据画像如何定位】
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