数字化转型需要哪些数据产品？

1、业务数字化阶段

1. 数据采集范围与标准定义

• 定义数据源、数据类型的采集标准，确保所有数据采集活动遵循统一规范，减少后期数据清洗的工作量。

2. 埋点管理系统（可选）

• 提升埋点工作的规范化，减少数据采集过程中的错误和遗漏，适用于App、小程序等产品，也可支持可视化或无埋点方案。

3. 数据同步或集成系统（必须）

• 支持源到端的数据同步，无论是结构化还是非结构化数据，均能自动导入至中央数据湖，简化数据处理前的数据整合步骤。

2、数据资产化阶段

1. 离线开发平台（必须）

• 负责数据的清洗、转换和加载（ETL），并构建数据模型，通常包含存储&计算层、任务开发层、任务调度、任务运维等功能，确保数据仓库的高效开发。

2. 实时开发平台（必须）

• 处理实时数据流，支持实时分析、搜索、推荐等场景，与离线开发平台在技术组件上有差异，但功能模块相似，可整合成一站式大数据开发运维平台。

3. 数据仓库建设工具（可选）

• 减少数仓建模的代码编写，采用低代码方式提升模型的规范化和复用性，适合于追求快速迭代和模型标准化的场景。

3、资产业务化阶段

1. 数据地图（必须）

• 通过资产目录共享和数据检索能力，使数据模型易于查找和使用，提升数据的复用性。

2. 数据质量监控（必须）

• 构建数据质量规则配置和自动化预警机制，围绕一致性、及时性、完整性、准确性等维度，增强数据开发人员的信心和数据使用的可靠性。

3. 数据血缘（必须）

• 解决数据追根溯源问题，便于数据异常时通知下游业务，确保数据治理时的安全性，避免误删或误更新。

4. 数据成本优化（必须）

• 自动化检测数据健康状况，识别低效或冗余的数据存储和处理任务，提供归档或删除等治理动作，节约服务器资源。

5. 统一数据权限（必须）

• 建立数据资产权限申请、授权、审计流程，保障数据的安全性和合规性。

4、业务智能化阶段

1. 数据可视化分析（必须）

• 提供定制化或基于自助BI工具的主题式数据分析报表，使业务经营管理的关键指标可视化，便于决策。

2. 现代自助式BI分析（必须）

• 相比传统复杂工具如Tableau，现代BI工具如QuickBI、火山引擎等更适合一线业务人员使用，降低数据分析的门槛，实现数据民主化。

3. 用户行为分析系统（可选）

• 针对用户行为数据进行采集和自助式分析，尽管可能更侧重流量数据，但在结合其他业务系统数据时，现代自助BI具有更强的包容性。

4. 数字化营销CDP或DMP（必须）

• 利用大数据计算和数据挖掘技术，构建用户画像和标签体系，实现精细化用户运营和营销，提升ROI。

5. 算法平台（可选）

• 提升AI服务开发效率，提供从资源调度到模型训练、推理服务的全流程支持，甚至支持无代码化算法服务上线。

6. 数据服务管理（可选）

• 管理数据服务的API，实现数据资产的自助配置化输出，降低对专业开发人员的依赖，同时确保API资产的追踪和监控。