陈同学

数据仓库研发规范数据仓库研发规范概述阶段规划角色职责数据仓库研发规范整体流程需求阶段首次需求流程迭代需求流程设计阶段开发阶段测试阶段发布阶段运维阶段背景信息操作步骤数据仓库研发规范概述将为您介绍数据仓库研发规范的阶段规划、角色职责和整体流程。在大数据时代，规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范，可以切实提高研发效率，保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程，会降低研发效率，增加成本与风险。总而言之，数

数据埋点在埋点前，先带你避开埋点的深坑如果想要避免这些坑，就需要坚守五个原则埋点方法论——五步一全（ODEIIC），需要多角色参与统筹决策第一、需求梳理。第二、事件设计。从指标体系到事件设计三步完成“页面”事件设计三步完成“功能”事件设从分析需求到事件设计从分析方法到事件设计第三、埋点实施。第四、看板校验。第五、智能验证大部分App都没有科学的埋点规划，只采集显性数据，而更深层的与事件、参数相关的隐性数据，都没有采集到。埋点规划并不难！但为什么大部app都做的不太好？埋点规划需要整合产品、运营、技术和业务

如何组建权责明确、运营高效的数据团队？数据智能团队如何分工与合作1. 数据智能团队 5 大岗位数据开发组数据产品运营组2. 团队角色与定位数据开发工程师数据分析工程师算法工程师数据产品经理数据运营人员3. 项目分工：1 个资源池 +N 个项目组一个资源池支撑项目发展N个项目组协同业务需求团队建设与产品实践1. 结构：部门构成与人员配比数据算法部数据分析部数据平台开发组创新数据产品部2. 产出：数字产品矩阵运营实践的两大关键点1. 一把手工程2. 数据产品的思维与迭代明确的战略一把手工程Data talks产