某车企集团大数据治理平台总体技术规划建设方案 (1).ppt

某车企集团

大数据治理平台总体技术规划建设方案;提纲;大数据平台

背景与目的篇;系统数据孤岛;项目目标;大数据平台

应用功能蓝图篇;参考示例;;;大数据平台

数据治理数据夯实篇;主数据集成与规范优化

主数据定义与主数据衍生数据的识别

代码：表示特定、唯一Feature的一个或者一组字符

编码：给Feature赋予代码的过程

主数据命名和编码规范发布和管理办法的执行

代码推送服务

代码新增和更新;;数据集成ETL平台;完整性

丢失关键数值;企业数据模型意义

通过企业数据模型定义整个企业信息化体系的数据标准，逐步统一企业内数据标准，为从根本上解决企业数据分散重复、口径不一致、共享困难造成的信息孤岛等问题奠定坚实的基础，推动企业内各类信息系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理、业务拓展和客户服务等方面的支撑能力

企业数据模型的目的

企业数据模型的作用并非是直接做为系统的数据模型，而是作为一个企业的数据标准，指导各个应用系统的数据模型统一设计，避免出现大的业务概念不一致，从根本上保证系统之间能实现数据的较好共享，消除由于各个系统自行设计开发而导致的数据孤岛现象，从而提高企业的运营效益、提高数据质量

;;;数据治理数据夯实—逻辑模型－客户主域（举例）;数据治理数据夯实—逻辑模型－客户信息子域（举例）;“客户交互”整合了不同BG的客户交互信息，如由销售服务中心、展厅、互联网和销售经理访问产生的客户交互。从数据层面为统一客户接触提供前提。

“客户交互结果”可以记录“客户交互”产生的结果分为“客户咨询”、“客户投诉”、“客户订单”。

“客户交互”和“客户交互结果”都是不完全分类，根据业务状况可以扩展。

;数据治理数据夯实—逻辑模型－客户评价、客户关系、客户服务等级子域;大数据平台

数据模型算法定义和设计;①业务定义;时间窗口;置换模型——因子库与基础变量;置换模型——数据标签训练;企业数据标签

CRM系统

CallCenter

企业官网／APP

展厅数据

线下活动数据

。。。;目标用户+车辆建模宽表上有230多个变量来描述，通过对这些变量??行分类梳理，并通过相关分析过滤相关性强的变量，并考虑变量的可读性，最终筛选出输入建模的变量，包括7类122个变量;采用逻辑回归算法+SQLServer内嵌的朴素贝叶斯算法

分数=EXP(Logit_X)/(1+EXP(Logit_X))其中EXP(Logit_X)=补偿常量＋离散化的变量×权重系数。

;置换模型——部分应用结果展示;P.*;大数据平台

实战案例一;;全面梳理某汽车集团业务、线索数据源现状，市场趋势与发展，分析当前业务流程和系统能力与企业中期目标之间的差异，收集业务需求，KPI指标，分享行业内外领先实践，识别提升方向和项目范围。;;;;客户画像;;客户画像——客户360视图应用;P.*;;;协同营销管理应用步骤;舆情从4月15号开始爆发，符合车展契机，24号之后，依旧保持一定的热度;大数据平台

实战案例二;?年龄段

?婚姻状况

?教育水平

?爱好;;客户域;业务主题建模案例;以创造企业价值为核心，全面提升数据应用能力

在统一客户数据视图的基础上提炼出信息应用视图

在提升面向分析的客户洞察力基础上实现面向精准营销

分散的营销支撑能力整合形成面向客户价值提升的数据应用支撑体系;;BusinessModelUnderstanding

以车辆生命周期精细化管理为导向，建立覆盖客户车辆新车期、可用期、更换期和淘汰期不同阶段客户主动温馨服务及应用模型库

Businessbenefits

实现基于用户车辆车况及所处生命周期阶段，精准定位客户对产品服务需求

OutputConsumerLabel

客户在用车辆生命周期阶段标签

;Business?ModelUnderstanding

聚类分析历史用户购买产品（品牌、车型、服务）行为，时间段，销售方式，促销优惠有效性，区域（一级市场/二级市场/三级市场），分析用户对产品和服务的最佳时间点，预测销售能力，结合用户其它特征标签（潮流系数分析标签），再交叉分析产品特点，预测用户产品和服务需求，做到有的放矢，科学预测销售量，促进销售销售量提升

Business?Businessbenefits

在细分市场、客户、产品的基础上，制定有效性、差异化的事件营销策划和方案，合理预测销量

针对存量客户消费能力客户，有针对性的为客户推荐不同附加值的汽车精品和售后服务

OutputLabel

不同级别市场客户主打车型，优惠/促销手段（针对最终客户优化，针对经销商奖励）

;AftersalesCustomerChurnAnalysis（售后客户流失分析模型）;大数据平台

项目实施管理篇;综合;运行;BI及大数据领域;