汇总:如何采集App的数据?

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　　官方数据:数据治理的数字画像

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　　前言

　　随着全网进入大数据时代，企业越来越注重利用大数据服务精细化营销、精细化运营。各种客户画像、员工画像理论如雨后春笋般涌现，数据应用的底层——数据治理，却鲜有一个整体的理论体系。如何防止治理工作本身“脱靶”，如何量化数据基础设施建设的贡献，需要为数据治理工作绘制一幅“数字画像”。这一命题的内涵和外延非常丰富。这里我们从两个角度来讨论：用户体验和架构质量。

　　用户体验的数字肖像

　　基于不同的视角，将用户分为外部客户、内部用户、管理人员、技术人员四类，针对具体的业务场景描述四类用户所经历的“技术赋能”。

　　1、外部客户

　　功能体验指数：功能体验指数用于衡量操作平台的易用性和直观性。可以通过各种埋点追踪用户的点击行为、页面停留时间、页面浏览深度。为了挖掘用户经常使用的功能，挖掘用户的实际需求，对常用功能进行功能改版优化，进行同行业产品对比，用户反馈调查等，重点关注流畅度和主要功能的实用性。

　　平台服务指标：

　　(1)服务平台一般采用API接口对外提供数据。因此，可以通过计算API调用率来计算其对外服务输出的活跃度。

　　（2）数据服务带来的产品升值也是需要衡量的重要指标。将营销、运营等商业活动的价值提升按一定比例分配给相应的数据治理工作，从业务部门的角度评估数据治理工作对营销等活动的赋能。

　　2.内部用户

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　　便捷性：以往业务部门向数据管理部门申请使用数据，通常是通过邮寄或行政手续的方式。这种方式无法实时跟踪申请进度，也无法在统一页面集中管理，导致相关人员在查询和沟通中出现混乱。费了很大力气。建立自动化、标准化的流程和在线操作工具，将大大方便流程。因此人工提取工单压降比可以作为衡量内部用户使用程度的指标。

　　时效性：在线数据治理意味着资产地图和标准结构存储在用户的指尖，关键操作的全链路交付时间是触达内部用户的另一种直观体验。该指标可以通过统计每个节点的传输时间并计算相应的平均值来获得。

　　贡献：不仅是底层的数据管理，数据的应用输出也能为用户带来实际的商业价值。BI工具的使用情况、提供的模型数量等指标表明用户对应用数据结果的满意度。

　　3.管理

　　质量提升：对于管理来说，保证数据仓库和数据湖的“清”是他们关心的问题。由于监管报送结果是银保监会对银行的重点考核指标，报送要求的数据质量达标率成为管理数据治理有效性最直观的体现。基于DQC的一系列指标也可以作为管理数据清洁度的体现。

　　效率提升：除了监管要求，数据运营成本对于全行管理也至关重要。只有建立规范高效的数据结构，减少数据报表，降低存储和运维成本，才能实现精细化运营，保持高效盈利。

　　4、技术人员

　　数据字典打分：当企业对开发过程实施强管控时，数据字典的作用可以看作是社会法则的作用，其整体逻辑要经得起反复推敲。在数据字典的查找页面设置评分反馈是一种简单但有效的方法。页面上有计划的引导，体现了设计者对开发者体验的关注，让“吐槽”变成建议，优化解决使用数据字典时遇到的问题。

　　II 建筑品质数码肖像

　　全行统一的数据架构，在追求高效率的同时，要降低成本。根据《华为数据之道》中经典的信息架构四大范式，我们将从模型、分布、标准、资产四个角度分析架构使能能力。措施。

　　1.型号

　　公共层处理频率：公共层存储事实数据、维表数据等，支撑索引体系中的一级索引层。在建立指标时，对维度进行标准化和集约化，提高公共指标的可重用性，减少重复处理操作。因此，公共层数据模型的复用率可以作为评价公共层架构的指标之一。

　　应用层引用频率：类似于人际关系网络拓扑结构中的核心图算法，该指标直接衡量数据在应用层的系统重要性，指导资产盘点目标。数据亲属关系是一个有向的、无权重的、自循环的网络图。最常被引用的资产通常来源于关键业务实体最准确、最及时的业务记录。这些资产最有可能被跨部门和业务领域调用，并且所有部门都需要可访问并能够访问相同的数据。索引还可以有效过滤掉“孤表”和临时表，减少资源投入和存储成本。

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　　2.分布

　　数据覆盖：对于大型银行来说，数百个系统和数万张表分布在全国各地。收款是资产盘点的第一步。衡量采集数据在整个系统中的覆盖率，有助于我们明确当前采集的进度，定位未采集的数据源。

　　数据冗余：数据冗余是指同一层数据的冗余，可以分为两个来源。第一，具有相同含义的数据存储在多个物理位置；其次，架构模型本身在设计中有很多重复的交叉项。

　　数据容量：数据容量是对数据中心的整体描述，包括中心当前收录

的整体数据量的绝对值，以及数据量随时间的增长速度。数据容量高低都不理想，需要结合银行现状辩证看待。

　　3.标准

　　标准的稳定性：数据标准规范数据含义、结构等，应满足内容统一、定义不交叉等条件，避免数据标准内部“数据打架”。

　　标准失败率：在标准技术规范完备、主题完整、标准已权威发布的前提下，标准失败率反映了数据标准“最后一公里”的执行情况。借助自动化工具，可以计算数据经过各层、分片后的退订率，智能发现潜在的退订问题。

　　4、资产

　　技术元数据统计：技术元数据连接源数据和数据仓库，记录数据从产生到消亡的过程。我们选取了系统覆盖率、系统内表级覆盖率、表名和字段名有效性、枚举值有效性等统计指标来表示技术资产在数据结构中的产出效益。

　　企业活动命中率：数据资产是从业务流程和业务模型中提取的数字化描述。标签资产对业务行为的命中率、指标资产上报统计的命中率、用户访问上报资产的次数越高，资产内容映射企业活动的准确度越高。

　　结论

　　随着企业数字化转型的不断深入，“数据治理数字化画像”从方法论到实践都将趋于完善，内容价值、安全性能、用户体验也将随之提升。如何动态衡量数据治理工作的有效性，建立适合自身企业的“北极星指标”，是每一个处于智能化转型阶段的企业都必须研究的，它的成功将创造不可估量的商业价值。