本文主要讲解“如何理解数据管理流程”，简单明了，易学易懂。请跟随边肖的思路，一起学习学习“如何理解数据管理流程”。
一、基础思维
数据可以说是当前互联网行业的核心话题。数据的价值被称为一种资产，大多数互联网应用程序都会不断生成各种数据。如何管理和利用这些数据，让这些看似普通的数据产生更大的价值，一直是一个热门的探索领域。比如风险控制、营销、推广等常见业务。都需要依靠大量的用户行为数据，从而准确分析判断相关流程。
数据管理是一项复杂而庞大的工程，需要非常高的时间和成本。一般来说，就是收集、存储、分析用户的有效数据，构建业务模型，进行二次业务应用，使数据发挥更大的价值。
企业在考虑数据沉淀管理的时候，这里通常会有一个基本的考虑，比如数据量是否巨大，建立的数据管理系统带来的收益能否覆盖成本。对于企业来说，很多事情是对的，但不一定对自身发展有利。如果数据管理能带来更多的商业效益，那么这个庞大的项目自然值得投资。
二、业务与数据
从这里的实际流程来看这个问题。通常在开发初期，一个项目会采用快速迭代的方法来节约成本，并基于产品设计和用户使用分析快速升级。在这个过程中，也是一个数据积累的过程，一个方向明确的产品开发的基本过程：产品核心功能的实现，过程的丰富和优化，产品分析的数据报告。这是项目开发的基本初始过程。如果产品不成功，流程基本就到此为止，成本不会太高。当然，如果产品成功，如何确定后续产品的发展方向是另一大课题。
稳定产品的后续方向通常从两个方面考虑：1。借鉴市场上同类产品分析成功原因；2.基于现有业务流程产生的数据，判断产品的亮点和坏点；通常根据产品已有的数据做分析是最常见的操作。在实际的互联网产品中，有一些案例是生动的：
媒体APP会根据用户的浏览行为推荐信息，持续推送你感兴趣的内容；电商APP会根据季节或日期或搜索行为推荐特定产品，增加交易量；社交应用会根据多个纬度的使用数据制作相应的广告，并精准分发；
这些实际案例都是互联网产品中非常常见的操作，基于产品业务流程，不断积累数据，然后根据自身数据的沉淀做二次数据分析，再次应用到业务层，产生非常高的价值。
00-1010数据管理的过程需要自动化，这是最基本的操作。如果基于数据的过程不能自动化，那就完全没有必要了。例如，数据的完整周期是从业务数据的生成、分析和沉淀、可视化分析，以及二次应用。只有自动化管理才能持续提供稳定的服务。效率是数据管理的核心因素，对效率的追求依赖于自动化流程。举个简单的例子：今天天气很冷，用户浏览防寒产品。如果产品反应不迅速，没有做相关的分析和推荐服务，很有可能用户在今天之后就没有购买的意向，或者已经在其他平台下单了，大部分用户的行为都是有时效性的，这对于交易产品来说尤为重要。对于社交产品或信息流产品，用户的行为画像非常重要。基于自动行为分析，不断丰富用户的行为画像，从而更准确地判断用户心理，提高产品粘性。
因此，数据管理的最终产品形式、工具的智能分析、流程的自动化管理、用户行为的快速判断和准确响应，可以最大限度地发挥业务数据的价值。
00-1010如果源源不断的用户注册使用并产生大量数据，任何产品都可以轻松发展成为超级应用或生态平台。这些服务由用户和用户数据支持。比如社交产品提供精准营销服务平台；金融产品提供风险控制分析；电子商务产品消费能力分析；这些服务都是基于用户的海量行为数据。推测这些生态关系一旦形成，产品必然会发展成平台。使用相同的数据，可以提供多种服务是数据管理的一个特点。比如一个平台如果知道用户的精准购买意向，这个数据能服务多少商家，就看这个平台上有多少合作商家，这是用户对数据分析产生的多重业务收入。
所以很多现象级产品一开始都有自己的数据管理系统，先服务自己的业务线，然后顺利发展成平台，开拓服务能力，获取更多的客户或用户，再不断优化升级服务能力，进入良好的发展周期。
三、自动化流程
GitHub地址。
https://github.com/cicadasmile
GitEE地址
https://gitee.com/cicadasmile,谢谢你的阅读。以上是“如何理解数据管理流程”的内容。看完这篇文章，相信你对如何理解数据管理流程有了更深的理解。具体用法需要实践验证。在这里，边肖将为大家推送更多相关知识点的文章。欢迎关注！
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