无数字签名 最近几年，随着移动互联网的快速发展，大数据的概念也越来越火，很多公司都在提数据化管理。 那么，我们今天就聊一下数据化管理这个话题。
一、数据化管理的三点误区
先来看下数据化管理的误区：
数据多并不意味着能驱动业务发展，因为存在很多因素导致数据并不能很好地应用于业务中。
01 因素一：数据质量问题
鞋帮 一方面，很多公司在采集数据时，会采集到很多脏数据，比如模拟器刷量、羊毛党刷量。如果未做反作弊识别，很难将这部分数据过滤掉；
另外一方面，在采集数据时，没有做到标准化、规范化上报；那么在做数据挖掘分析时，就很难得到有效信息。而数据的准确性和稳定性是数据科学管理的基础，如果无法满足这两点，在业务决策上就会存在很多问题。 02 因素二：数据跟业务关联性不大
数据只有跟业务有足够强的关联性，才有价值。1高清录播系统
我们本身有很多指标，大概超过70多个。
但是在日常分析时，我们经常用到的也就那么几个，其他的或者访问非常少，或者会随着时间推移，慢慢被弃用。地理位置服务
03 因素三：采集数据很容易，用起来难
腾讯做了很多年数据分析，积累了很多经验，有一整套自己的分析系统，在数据应用方面自然没问题。但是很多传统企业，像运营商移动、联通、电信，以及保险公司、银行对在这块的困惑就特别多：他们有很多数据，但不知道该怎么用。像这样盲目地采集数据，其实根本没有多大意义。
2. 有了数据分析团队，就一定能出问题来吗？
不一定，因为分析师往往对业务不了解，只能给出机械的分析结果，并不能有效地指导业务发展。 举个例子，我们之前在业务运营中引入了分析师团队，希望可以提供更多思路和指导方向来帮助业务发展。
但分析了一段时间后，我们发现效果并不是很好，原因在于：分析师一般会基于报表维度的数据给出分析结果。
比如数据突然出现波动，分析师可能会认为是节假日导致的，但其实他可能不清楚我们在整个业务运营中做了什么样的活动。所以，这块数据分析和业务是割裂的。
为了解决这个问题，我们做了一个新的尝试，将数据分析团队跟业务团队放到一起，并成立联合项目组去做试点。
后来结果证明效果不错，因为分析师在设计每一个指标的时候都会去跟一线运营同学沟通：
真正的用户行为是什么样的？在哪些时段，在哪些场景下会触发这些数据？
如此一来就能做到有的放矢。
3. 分析报表能不能出一个最优的解决方案？
相信大家每周或者是每天都在给这样的分析报表，但是我们的分析结果真的是一个有针对性的业务的最优解决方案吗？
结果往往是否定的。
这里边也存在几个问题：
01 问题一： 分析维度单一，不足以支撑结论
分析维度有很多，比如说版本、渠道、地域，以及设备属性和特定行为特征等。
污水池覆盖 目前来看，所有的APP分析,基本上就是从版本和渠道这两个维度去分析的；还有自定义事件，如果只是基于事件ID去分析，它没有足够的参数去做限定，那么也很难去支撑并决策分析结果。
02 问题二：数据质量干扰分析结果
分析结果能否有效地反映业务发展情况，并给出有效优化策略的关键因素之一便是数据质量。如果数据质量不过关，那么基于数据给出的分析结果也会大打折扣。
我们接触的很多app，都或多或少有过被刷量的情况。这种数据不仅给公司造成财务上的浪费，同时也会影响正常数据，造成数据分析的困难。
二、数据化管理的思路
在认识了这些误区之后，如何科学地进行数据化管理？
科学的数据化管理不仅要有完备的数据分析，更重要的是基于数据分析结果的行动。
所以，下面我们将从数据采集、数据分析、行动策略以及快速执行四方面讲一下数据化管理思路。
1. 数据采集
目前我们采集的维度包括基础数据统计、用户属性、用户来源、用户行为和模型数据。
01 基础数据
基础数据就是我们日常在看的一些数据，包括新增、活跃、启动次数和留存等。
02 用户属性
基于腾讯移动分析覆盖的众多app以及腾讯大数据的优势，提炼不同人的不同标签。
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