很多人都看過不同類型的書，也接觸過很多有關大數據方面的文章，但都是很零散不成系統，對自己也沒有起到多大的作用，所以作者第一時間，帶大家從整體體系思路上，了解大數據産品設計架構和技術策略。

大數據産品，從系統性和體系思路上來做，主要分為五步：

針對前端不同渠道進行數據埋點，然後根據不同渠道的采集多維數據，也就是做大數據的第一步，沒有全量數據，何談大數據分析；

第二步，基于采集回來的多維度數據，采用ETL對其各類數據進行結構化處理及加載；

然後第三步，對于ETL處理後的标準化結構數據，建立數據存儲管理子系統，歸集到底層數據倉庫，這一步很關鍵，基于數據倉庫，對其内部數據分解成基礎的同類數據集市；

然後基于歸集分解的不同數據集市，利用各類R函數包對其數據集進行數據建模和各類算法設計，裡面算法是需要自己設計，個别算法可以用R函數，這個過程産品和運營參與最多；這一步做好了，也是很多公司用戶畫像系統的底層。

最後根據建立的各類數據模型及算法，結合前端不同渠道不同業務特征，根據渠道觸點自動匹配後端模型自動展現用戶個性化産品和服務。

建立數據采集分析指标體系是形成營銷數據集市的基礎，也是營銷數據集市覆蓋用戶行為數據廣度和深度的前提，數據采集分析體系要包含用戶全活動行為觸點數據，用戶結構化相關數據及非結構化相關數據，根據數據分析指标體系才能歸類彙總形成篩選用戶條件的屬性和屬性值，也是發現新的營銷事件的基礎。

數據補缺：對空數據、缺失數據進行數據補缺操作，無法處理的做标記。

數據替換：對無效數據進行數據的替換。

格式規範化：将源數據抽取的數據格式轉換成為便于進入倉庫處理的目标數據格式。

主外鍵約束：通過建立主外鍵約束，對非法數據進行數據替換或導出到錯誤文件重新處理。

數據合并：多用表關聯實現（每個字段加索引，保證關聯查詢的效率）

數據拆分：按一定規則進行數據拆分

行列互換、排序/修改序号、去除重複記錄

數據處理層由Hadoop集群組成,Hadoop集群從數據采集源讀取業務數據，通過并行計算完成業務數據的處理邏輯，将數據篩選歸并形成目标數據。

提取與營銷相關的客戶、産品、服務數據，采用聚類分析和關聯分析方法搭建數據模型，通過用戶規則屬性配置、規則模闆配置、用戶畫像打标簽，形成用戶數據規則集，利用規則引擎實現營銷推送和條件觸發的實時營銷推送，同步到前端渠道交互平台來執行營銷規則，并将營銷執行效果信息實時返回到大數據系統。

根據用戶全流程活動行為軌迹，分析用戶與線上渠道與線下渠道接觸的所有行為觸點，對營銷用戶打标簽，形成用戶行為畫像，基于用戶畫像提煉彙總營銷篩選規則屬性及屬性值，最終形成細分用戶群體的條件。每個用戶屬性對應多個不同屬性值，屬性值可根據不同活動個性化進行配置，支持用戶黑白名單的管理功能。

可以預先配置好基于不同用戶身份特性的活動規則和模型，當前端用戶來觸發配置好的營銷事件，數據系統根據匹配度最高的原則來實時自動推送營銷規則，并通過實時推送功能來配置推送的活動内容、優惠信息和産品信息等，同時彙總前端反饋回的效果數據，對推送規則和内容進行優化調整。

大數據系統結合客戶營銷系統在現有用戶畫像、用戶屬性打标簽、客戶和營銷規則配置推送、同類型用戶特性歸集分庫模型基礎上，未來将逐步擴展機器深度學習功能，通過系統自動搜集分析前端用戶實時變化數據，依據建設的機器深度學習函數模型，自動計算匹配用戶需求的函數參數和對應規則，營銷系統根據計算出的規則模型，實時自動推送高度匹配的營銷活動和内容信息。

機器自學習模型算法是未來大數據系統深度學習的核心，通過系統大量采樣訓練，多次數據驗證和參數調整，才能最終确定相對精準的函數因子和參數值，從而可以根據前端用戶産生的實時行為數據，系統可自動計算對應的營銷規則和推薦模型。

大數據系統在深度自學習外，未來将通過逐步開放合作理念，對接外部第三方平台，擴展客戶數據範圍和行為觸點，盡可能覆蓋用戶線上線下全生命周期行為軌迹，掌握用戶各行為觸點數據，擴大客戶數據集市和事件庫，才能深層次挖掘客戶全方位需求，結合機器自學習功能，從根本上提升産品銷售能力和客戶全方位體驗感知

在不久的将來，多智時代一定會徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿産業的朋友，可以收藏多智時代，及時獲取人工智能、大數據、雲計算和物聯網的入門知識和資訊信息，讓我們一起攜手，引領人工智能的未來

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!