数据收集,是后期数据驱动业务的最根本的前提,只有拥有丰富的数据,高质量的数据,才可以更好的实现数据驱动。
线上,数据收集相对线下,要容易很多,丰富程度更大,但线下数据的收集,需要借助智能硬件设备来辅助收集。
在这过程中,因牵涉到硬件设备,会存在很多线上收集数据时不存在的问题,最大的问题是数据质量、数据的缺失难以保证。
笔者在这里做个总结,及相关的一些思考,希望大家一起来探讨。
业务模式:硬件设备放置在指定场景->用户使用->收集需要的数据->再将数据用于业务驱动
数据来源:数据收集涉及到硬件和软件两部分,此处,硬件对数据的收集影响比纯线上大很多。
硬件:需依赖提供硬件的第三方,存在很大的沟通成本,导致数据需求和最终实现的周期长,浪费的人力物力成本很大。
软件:可自己开发的软件也依赖设备商,但相对来说自由度高些,数据的收集受硬件设备影响大。设备是异地使用,业务人员无法及时通过线上获知设备的最真实状况,所以部分地域数据的异常可能是因为设备的异常引起,对后期数据化运营有很大的负面影响。
将此问题延伸
很多传统行业在摸索转型,主要思路是将线下和线上进行无缝结合(特别零售行业);线上企业也在开始拓展线下业务点,未来用于收集各种线下数据的智能硬件设备会越来越多被使用(如智能试衣镜,智能衣架等),此处,关于场景中硬件收集数据的问题,因硬件设备的不稳定,导致业务数据的收集质量存在较大误差,对后期数据运营的负面影响该怎样解决?
主要问题点:
1、设备停止运行
2、设备部分功能无法正常运行
3、依附于硬件的软件,在升级过程中存在的bug,异地无法更好的完善测试导致遗漏
关于此问题,笔者认为可通过以下几点可进一步优化:
1、硬件本身 :硬件设备问题的及时监控和快速维护
硬件设备的监测需要实时,后期维护维修要快读,保证在最大范围内减少数据的损失。
2、硬件本身:精细化定位具体问题
硬件问题并不只是设备是否正常运行,还存在内部更精细的问题,会影响到数据收集(具体视情况而定,此处不一定对),需将通过节点,将数据问题更精细化,快速精准定位问题。
3、从依附于硬件的软件触发:软件的升级,部分bug很难监测到,可通过精细化数据埋点,远程监控
硬件是被使用于具体场景,场景都是分布在线下各处,每当软件升级做测试时,很难做到异地测试,因此很多bug可能不能被及时发现和处理;软件产品可做更精细化的埋点,更精装的定位bug发生的地域、设备、场景,如不同操作系统、不同浏览器等带来的bug。
4、硬件设备的状态表维护:为后期用于运营数据的清洗做准备
数据的缺失肯定存在,因为硬件设备很多问题无法避免,需要建立相关的问题业务表,记录所有的异常情况以及带来的结果,将其规范化、表格化,为后期数据清洗,将质量更高的数据用于运营驱动提供辅助。
5、数据的来源
数据的来源,很多时候需要依附于第三方,但是这会给沟通带来很大的成本,导致很多数据需求不能及时实现,问题无法及时解决,所以如果可以,尽可能减少对第三方的依赖。
6、对智能硬件发展的关注
作为数据驱动的从业人员,多关注智能硬件对数据收集这块的发展进度,拓宽视野,不断拓宽解决问题的思路。
不同业务类型,对智能硬件设备的要求方向和程度也是不同的,具体问题需要具体化,不可一概而论。
本人不是智能硬件行业,对智能设备的了解还较浅,欢迎大家来吐槽,特别欢迎硬件设备的专家提供专业意见。
此问题是需要不断完善和优化的,思考和摸索不会结束!
作者:黄金霞
来源:中国统计网
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