课程简介

不同阶段的互联网业务，对数据技术的需求有所不同。如快速增长期，迭代效率和性能保障是关键；而在稳定成熟期，则更需要精细化运营所需的数据支撑。在注重降本提效的行业环境下，更需要数据技术发挥明确业务价值，实现业务发展与数据技术的相互促进。

尽管当前业界已有较完整的数据技术体系，但高成本和长周期的问题往往导致技术建设与业务需求不匹配。为有效解决该问题，需要在迭代效率、数据治理与智能等技术上要有所取舍和敏捷变化。

本次分享从业务实践出发，通过梳理不同业务阶段的数据痛点，提供在计算流程、指标服务、精细化运营、人群挖掘等方面与业务匹配的解决方案与背后思考，为与会者提供一定思路借鉴。

课程收益

1.目标：

（1）了解不同业务阶段下数据要解决的核心问题和解决思路

（2）在数据技术上投入有取舍、与业务更契合，更好的帮助与驱动业务的良好发展。

2.成功（或教训）要点：

（1）业务初始阶段，数据流程与服务的能力抽象与沉淀，加速业务与功能创新效率；

（2）以指标为切入点，低成本实现数据质量优化和统一数据服务，降低老业务的数据治理负担；

（3）实验数据分析与洞察归因，数据智能提升稳定期业务的精细化数据评价与洞察分析能力；

（4）隐私计算下的数据流通利用，加强用户表征与人群挖掘的技术，提升用户运营效率。

3.启示：

数据团队需要与业务共进退，减少过度的追求技术本身，更多站在业务的视角去思考业务痛点和增长机会，让数据成为业务增长的有力引擎。

受众人群

业务管理人员，技术架构师、业务架构师、设计人员等相关工作和感兴趣的人员。

课程周期

0.5天/3小时

课程大纲

1.业务架构背景与浅析

2.业务初期，数据流程与服务的快速构建

3.发展期，业务有感知、成本可控的数据治理

4.稳定期，数据科学与智能支撑精细化迭代

5.更多数据流通下的人群表征驱动用户运营

6.发展趋势与总结

7.QA