制造业如何搭建数据运营体系

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制造业如何搭建数据运营体系

数据化运营系统。拆开看

1、数据化。首先你需要一个数据库，也许简单的SQL就够用了。自己看你的规模，和用户群体。

2、运营。如果你是传统或者商业公司，业务驱动技术，那么运营就负责给业务部门制造武器。

你的吃穿住行，都会产生数据。

企业内部的每一步动作，都会存在数据。有些数据随着时间流逝，淹没在烦躁的社会中去了，有些数据，被我们耸耸肩，甩掉在脑后。然而，从来就没有人意识到，这些被我们忽略的，都是财富，而且是需要长期积累的财富。

选择好的数据指标

好的数据指标通常有两个基本特征，一是数据指标与目标的相关程度，用来衡量目标的期望值；二是数据指标的准确性与稳定性，以长期稳定的准确的反应目标结果。

除此之外，好的数据指标还应该包括以下特征。首先是易获取，易理解。其次是适应性强，适合不同的运营活动，适合横向与纵向的对比，且与业务的相关性比较密切。除此之外，指标的可持续性也非常重要，而且持续性表现在，口径的统一以及长期可用上。虽然说不同的阶段所关注的指标不一样，但这些指标都要满足上述特点。

数据运营指标体系的搭建套路

业界搭建数据指标体系的套路通常包括两种，一种是以精益数据分析为代表的第一指标法，通过寻找关键指标，然后利用杜邦分析法通过拆解第一关键指标的方式，围绕第一关键指标搭建运营数据指标体系；另一种是根据业务衍变过程（逻辑）构成的海盗数据指标框架：AARRR，与AARRR相近的还有类似于PRAPA,AMAT等数据指标框架。

上述两种套路，最终都殊路同归，最终指向业务核心诉求：收益。而最终将收益拆分，对不同影响因素冠以不同的套路的过程，就是数据指标体系搭建的过程。以B2C电商为例，将目标收益拆分为由客流量、转化率、客单价、购买频率和毛利润率以及成本等指标，随后又将这些核心指标根据影响因素拆分为比如SEM、EDM等单位影响模块，最终由核心指标和影响模块指标构成了完整的数据运营体系。

立体化的数据指标体系

核心指标，影响因素和发展阶段将数据指标变的立体化。由核心指标与影响模块构成的数据模块，伴随着业务发展阶段的变化而变化，最终形成立体化的数据指标体系。

数据指标体系的立体化可以从四维空间的角度去理解，首先的立体化是核心数据指标以及对应因素影响因素所构成的二维数据指标系，随着业务的发展以及人员分工的细分，并在此基础上引入了岗位层级关注度，至此二维数据指标系由二维转变为三维，最终形成一个一个的数据指标模块。其次，随着时间的推移的，业务发展阶段不同关注的核心指标不同，最终形成数据指标模块的动态衍变，最终将数据指标模块衍变为立体化的数据指标体系。

如何建设一个落地的农业大数据体系

从最初的出发点，农业大数据是可以利用卫星遥感、气象和土地等数据集成天气、病虫害、成长监测等到种植管理计划中，并能够进行作物产量和生长趋势预测；

从标准化农场的规模化和自动化产业运营的角度，农业大数据是可以结合自动化农机、IoT的智慧农业等进行辅助决策分析；

通过大数据分析和预测，可以进行农产业的产品创新和垂直市场的深入开发；

通过大数据来支撑农产品的品质控制和种植生产等数据与农产品零售和食品零售的数据交换和追溯；

基于大数据来进行农业的一二三产的价值链整合，谁先掌握更多的大数据谁更容易建立产业链的首发优势；

通过丰富和全面的大数据来支撑农产品品牌的打造和IP化；

但是，如果只是为了农业的大数据而大数据是没有用的，一定要结合农业的实际应用场景来采集、利用和算法分析，也就是要让“量”大的大数据变成“厚实”应用场景的大数据。

现在的农业大数据大多是从数据源入手，比如天上的卫星遥感、地下的土地设备等，但缺少实际的农业应用场景，导致数据很难直接进行价值转化落地，农业的大数据不只是天上的、地下的能够解决，更关键是地面部队，地面推进。农机，也没有实现标准化和规模化的农场或者基地，而农场和农产品的交易平台也没有完全实现，这就意味着农业大数据的道路还很漫长。

数据系统的构成

1. 数据库定义：数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。2. 数据库管理技术发展的三个阶段：人工管理阶段，文件系统阶段，数据库系统阶段。3. DBMS（数据库管理系统）是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。主要功能：1，数据定义功能。2，数据组织、存储和管理。3，数据操纵功能。4，数据库的事务管理和运行管理。5，数据库的建立和维护功能。6，其他功能。4. 什么是数据模型及其要素？（设计题）：数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。一般地讲，数据模型是严格定义的概念的集合。这些概念精确地描述系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。

（1）数据结构：是所研究的对象类型的集合，是对系统的静态特性的描述。

（2）数据操作：是指对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许进行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则，是对系统动态特性的描述。

（3）数据的约束条件：是完整性规则的集合，完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，用以限定符合数据模型的数据库状态以及状态的变化，以保证数据的正确、有效、相容。最常用的数据模型：层次模型，网状模型，关系模型，面积对象模型，对象关系模型。5.常用的数据模型有哪些（逻辑模型是主要的），各有什么特征，数据结构是什么样的。答：数据模型可分为两类：第一类是概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点来地数据和信息建模，主要用于数据库设计。第二类是逻辑模型和物理模型。其中逻辑模型主要包括层次模型、层次模型、关系模型、面向对象模型和对象关系模型等。它是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于DBMS的实现。物理模型是对数据最低层的抽象，它描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法，是面向计算机系统的。物理模型是具体实现是DBMS的任务，数据库设计人员要了解和选择物理醋，一般用户则不必考虑物理级的细节。层次数据模型的数据结构特点：一是：有且只有一个结点没有双亲结点，这个结点称为根结点。二是：根以外的其他结点有且只有一个双亲结点。优点是：1.层次数据结构比较简单清晰。2.层次数据库的查询效率高。3.层次数据模型提供了良好的完整性支持。缺点主要有：1.现实世界中很多联系是非层次性的，如结点之间具有多对多联系。2.一个结点具有多个双亲等，层次模型表示这类联系的方法很笨拙，只能通过引入冗余数据或创建非自然的数据结构来解决。对插入和删除操作的限制比较多，因此应用程序的编写比较复杂。3.查询子女结点必须通过双亲结点。4.由于结构严密，层次命令趋于程序化。可见用层次模型对具有一对多的层次联系的部门描述非常自然，直观容易理解，这是层次数据库的突出优点。网状模型：特点：1.允许一个以上的结点无双亲2.一个结点可以有多于一个的双亲。网状数据模型的优点主要有：1.能够更为直接地描述现实世界，如一个结点可以有多个双亲。结点之间可以有多种上联第。2.具有良好的性能，存取效率较高。缺点主要有：1.结构比较复杂，而且随着应用环境的扩大，数据库的结构就变得越来越复杂，不利于最终用户掌握。2.网状模型的DDL,DML复杂，并且要嵌入某一种高级语言中，用户不容易掌握，不容易使用。关系数据模型具有下列优点：1.关系模型与非关系模型不同，它是建立在严格的数学概念的基础上的。2.关系模型的概念单一。。3.关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性，更好的安全保密性，也简化了程序员的工作和数据库开发的建立的工作。。主要的缺点是：由于存取路径房租明，查询效率往往不如非关系数据模型。因此为了提高性能，DBMS必须对用户的查询请求进行优化。因此增加了开发DBMS的难度，不过用户不必考虑这些系统内部的优化技术细节。6.三级体系结构，外模式，模式，内模式定义是什么？模式也称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和牲的描述，是所有用户的公共数据视图。外模式也称子模式或用户模式，它是数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图是与某一应用有关的数据的逻辑表示。内模式也称存储模式，是一个数据库只有一个内模式。它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。7.两级映像和两级独立性，为什么叫物理独立性和逻辑独立性。当模式改变时由数据库管理员对各个外模式、模式的映像亻相应改变，可以使外模式保持不变。应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立生，简称数据的逻辑独立性。当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式、内模式映像作相应改变，可以使模式保持不变，从而应用程序...