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在數字化轉型的過程中，業(yè)務人員離不開對數據的應用和掌握，那么在整個鏈路過程中，涉及數據工作的主要內容有哪些？數據團隊又應該承擔什么樣的工作職責？本篇文章里，作者便針對這個問題發(fā)表了他的看法，一起來看一下。
《數字化轉型的本質》中，分享了數字化轉型的三個階段分別是數字化（業(yè)務流程信息化&線上化）、數據化、智能化，有了第一階段的數據輸入后，后面的兩個階段都是圍繞數據展開，數字化轉型想要最大程度地發(fā)揮其價值，比如要充分挖掘數據的價值。
今天，就來看下在數字化轉型的過程中，涉及數據工作的主要內容。
業(yè)務數據化，數據資產化，資產業(yè)務化，概括了數據的生命周期過程，也可以用“采、存、算、管、用”來總結。
數據采集是數字化應用的基礎，數據采集能力不完善，數據應用就是無源之水，巧婦難為無米之炊。所以，在轉型過程中，轉型戰(zhàn)略和路徑一旦確定后，就要評估數據采集的現(xiàn)狀，哪些是已經有的，哪些是需要補齊和完善的，哪些是無法獲得的，無法獲得的數據甚至需要調整已規(guī)劃的轉型路徑。
對應App&小程序等線上應用，數據采集主要是通過埋點采集，業(yè)務系統(tǒng)數據則是通過數據庫存儲。此外，對于智能設備或者其他的機器運行參數、環(huán)境監(jiān)測等則需要通過傳感器硬件的部署才能采集得到。
大數據的4V特征之一是海量的數據，采集到的數據需要找個地方統(tǒng)一存下來，針對結構化、非結構化數據，需要都能統(tǒng)一匯聚起來，才能進一步加工應用，此外，在這個過程中，需要借著轉型的東風，把過去的部門墻、數據孤島盡可能打通。把數據統(tǒng)一整合匯聚起來。
數據計算是將數據資產化的過程，有人說數據是原油，只有經過加工萃取提純后，才能發(fā)揮其價值。數據集成匯聚后，就需要按照業(yè)務的應用場景進行清洗、加工和計算了。也就是通常說的數據ETL過程，而且，在這一建設過程中，需要提前規(guī)劃好數據倉庫架構，case by case的數據清洗和開發(fā)不僅效率低下，而且還會埋下一堆坑，未來某天暴雷了。
有了一個個的模型，酒香也怕巷子深，想讓模型盡可能地被復用，業(yè)務找得到，敢使用，就需要把模型進行資產化地管理起來。
一方面要編排好資產的檢索目錄，就像圖書館的索書號一樣，其次構建豐富的元數據信息，輔助決策判斷是不是自己需要的目標數據。此外，還要考慮圖書的質量問題。如果圖書只增不減，那么圖書館總有負載飽和的一天，所以，還需要對圖書借閱情況統(tǒng)計分析，定期做減法處理。
前面的工作主要是基建工作，經濟基礎打好了，上層建筑就可以更高效地搭建起來。沒有應用場景，數據資產就只是占用倉儲空間而已。
數據應用包括數據優(yōu)化和智能驅動兩大方向。數據優(yōu)化主要是基于數據進行復盤決策，例如通過數據可視化把過去的定性決策全部定量決策，通過數據復盤業(yè)務過程，優(yōu)化經營策略。智能驅動則是通過數據來賦能產品或運營過程，比如，通過用戶畫像找到更加精準的目標用戶，為用戶提供個性化的產品或服務，AI加持，催生更多產品創(chuàng)新。
數據存儲需要硬盤空間，任務計算需要CPU、GPU資源，對應的主要就是各種分布式集群或者云計算資源了。
舉個例子，數字化轉型的數據應用過程就像大廚做菜。
想要做出美味的食物，首先要把各種食材準備好，但在物質匱乏的年代能吃飽就不錯了，所以可能常見的就是些家常菜，土豆絲，土豆片，土豆塊，土豆泥……想要做出108道滿漢全席，還必須采集或者自己種植個更豐富的瓜果蔬菜。
有了食材開始準備做菜了，如果食材沒有分類，采購回來直接扔到廚房地上，每個人都要翻騰一遍。翻箱倒柜地找到所需的食材也消耗大量時間。所以，需要把菜按照瓜、果、蔬、菜，冷熱甜咸歸類放到冰箱或者菜柜才能快速找到。
單個菜柜或冰箱的存儲空間總有上限，如果同時有多個冰箱，就可以不斷擴展了（分布式存儲和計算集群），自己買太多冰箱有些浪費，供銷社或者別人家的冰箱不用的時候我借用一下，我的冰箱不用的時候也可以租給別人用，實現(xiàn)空間的彈性共享，再也不用擔心沒地放菜的問題了。（這就是云計算了)
如果每一道菜都要擇菜、洗菜，那做一道菜就要花很長時間，108道就需要很多個廚師同時開火，才能保障不耽誤娘娘們用膳。所以，快的方式是專人負責洗菜、擇菜，甚至刀工切菜，甚至這些工作可以提前準備，御廚直接根據菜譜和經驗燒菜就可以了（數據中臺的復用和共享）
想要菜做得好吃，一是廚師的廚藝要高超，閱覽各種名家食譜，并且多年苦練才能習得一身好的廚藝。沒有廚師的經驗，再好的食材也是暴殄天物。
另外，除了大廚的手藝外，食材的質量，新鮮度、口感、安全性等也會影響最終的菜肴口味，因為食材質量問題導致菜不好吃或者做出了有毒的食物，說不定就要被拉到菜市口咔嚓了。
其實，數字化轉型不是一個單純的IT或者技術問題，也不是純粹的業(yè)務問題。廚藝的核心菜譜和經驗，原材料是食材，做菜的速度取決于食材準備的完備程度。任何一環(huán)缺失或者效率低下，都會影響最終做菜的速度和質量。所以，想要或者正在進行數字化轉型的老板們，比對下當前來說，哪些數據工作需要完善或者補充人才吧。
篇幅問題，下一篇再介紹數字化轉型所需的數據產品吧。
專欄作家
數據干飯人，微信號公眾號：數據干飯人，人人都是產品經理專欄作家。專注數據中臺產品領域，覆蓋開發(fā)套件，數據資產與數據治理，BI與數據可視化，精準營銷平臺等數據產品。擅長大數據解決方案規(guī)劃與產品方案設計。
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5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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三、申訴
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