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(1) 數據采集來源

企業(yè)內部數據的采集主要來源于各個業(yè)務生產系統(tǒng)，包括CRM數據、呼叫中心(Call Center，CC)數據、財務數據、倉儲數據、門店數據、銷售數據、辦公自動化 (Office Automation，OA) 數據物流數據、網站數據等。這些數據源提供了企業(yè)在日常運營中的各種信息，包括客戶信息、銷售信息、財務信息、庫存信息等。

另一方面，企業(yè)外部數據通常是指在企業(yè)外部產生并由企業(yè)通過合作、購買、采集等方式獲得的數據。這些數據通常包括競爭數據、營銷數據、物流數據、行業(yè)數據等，這些數據反映了企業(yè)所處的市場環(huán)境和其他企業(yè)的表現，對于企業(yè)制定戰(zhàn)略和決策具有重要的參考價值。

(2) 數據存儲方式

在數據源的基礎上，通過使用數據倉庫技術 (Extract-Transform-Load，ETL) 進行數據整合，我們可以形成供上層計算或業(yè)務使用的數據倉庫及數據集市。數據倉庫是面向上層數據應用或業(yè)務決策的，它是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史數據變化的數據集合。

(3) 數據計算方式

數據挖掘的模型可以根據實現結果的不同而分為回歸模型、聚類模型、關聯模型、時間序列、分類模型和機器學習等。同時，按照計算結果輸出的時間性，我們可以將數據計算分為實時計算和離線計算。部分企業(yè)會在實時計算和離線計算之間加入臨時計算，以滿足特定的數據處理需求。對于大多數中小企業(yè)來說，由于數據體量和應用需求相對較小，他們可以通過數據實時計算獲得所需結果，因此通常不需要單獨拆分數據計算模塊。然而，對于大中型企業(yè)或需要處理海量數據的特定企業(yè)來說，具備獨立的數據計算模塊是有意義的。

(4) 數據管理功能

數據管理層是連接數據和應用之間的橋梁。通常，上層自動應用或產品化所需的數據可以直接由數據計算層調用。對于大多數企業(yè)來說，數據管理層的首要功能是用戶管理和數據管理。這些功能旨在確保數據的準確性和完整性，同時滿足各種業(yè)務需求。然而，盡管許多企業(yè)已經在使用數據管理平臺 (Data Manage Platform，DMP) 來實現這些功能，但現有的大多數DMP產品仍主要集中在底層數據的整合和抽取等方面，尚未上升到真正的數據管理層面上。

(5) 數據應用領域

目前，數據主要通過輔助決策應用來發(fā)揮其價值，這包括如自動化營銷、站內個性化推薦、數據產品化報表等多種形式。這些應用都是基于數據的分析和挖掘結果，以滿足特定的業(yè)務需求。例如，自動化營銷可以根據用戶的行為和偏好進行個性化的推薦；站內個性化推薦可以根據用戶的瀏覽歷史和購買記錄進行個性化的產品推薦；數據產品化報表可以將數據分析的結果以直觀的方式呈現給業(yè)務人員。此外，數據驅動也需要借助技術手段實現，通常使用的是建立在數據事件觸發(fā)或數據結果觸發(fā)基礎上的自動化運行機制。例如，實時競價 (RealTime Bidding，RTB) 、個性化EDM、站內個性化推薦等項目都需要根據用戶的行為或偏好數據進行自動化的決策和操作。