眾所周知數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是一個集數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品設(shè)計與業(yè)務(wù)理解于一體的綜合性崗位，其所需掌握的技能、崗位職責(zé)以及核心價值對于企業(yè)和產(chǎn)品的發(fā)展至關(guān)重要。小編最近在設(shè)計一個數(shù)字資產(chǎn)平臺的時候，深有體會，一個數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是最有可能幫助公司找到技術(shù)壁壘的存在，因此，今日小編將會分以下幾點，和大家剖析數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的Common Sense

一、所需掌握的技能

1. 數(shù)據(jù)分析技能

• SQL及數(shù)據(jù)庫知識：熟練掌握SQL語言，能夠高效地進行數(shù)據(jù)查詢、處理和分析。
• 統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析工具：熟悉使用Excel、Python（Pandas、NumPy等庫）、R等數(shù)據(jù)分析工具，能夠進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析。
• 數(shù)據(jù)可視化：掌握至少一種數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI等），能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖表，幫助業(yè)務(wù)團隊更好地理解數(shù)據(jù)。

2. 產(chǎn)品設(shè)計與項目管理技能

• 產(chǎn)品設(shè)計能力：具備用戶需求分析、產(chǎn)品原型設(shè)計、PRD文檔編寫等能力，能夠獨立完成產(chǎn)品的規(guī)劃和設(shè)計。
• 項目管理能力：能夠協(xié)調(diào)跨部門資源，推動項目按計劃進行，確保產(chǎn)品按時上線并持續(xù)優(yōu)化。

3. 業(yè)務(wù)理解與洞察能力

• 行業(yè)知識：對所在行業(yè)有深入的了解，能夠洞察行業(yè)趨勢和市場需求。
• 業(yè)務(wù)邏輯理解：深入理解企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯和流程，能夠?qū)I(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能。

4. 技術(shù)理解能力

• 大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)：了解大數(shù)據(jù)平臺、機器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計中以提升產(chǎn)品競爭力。
• 數(shù)據(jù)治理與安全：了解數(shù)據(jù)治理的基本概念和方法，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全。

二、核心價值

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的核心價值主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 提升決策效率與質(zhì)量：通過數(shù)據(jù)分析為業(yè)務(wù)團隊提供準確、及時的數(shù)據(jù)支持，幫助團隊做出更加科學(xué)、合理的決策。
2. 優(yōu)化產(chǎn)品功能與用戶體驗：基于用戶需求和業(yè)務(wù)場景進行產(chǎn)品設(shè)計與優(yōu)化，提升產(chǎn)品的易用性和滿意度。
3. 推動業(yè)務(wù)增長與創(chuàng)新：通過數(shù)據(jù)洞察發(fā)現(xiàn)新的業(yè)務(wù)機會和創(chuàng)新點，推動業(yè)務(wù)的持續(xù)增長和創(chuàng)新發(fā)展。
4. 促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值最大化：通過數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析等手段提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量和價值，為企業(yè)創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。

三、術(shù)語解釋

1. 數(shù)據(jù)元

數(shù)據(jù)元是數(shù)據(jù)的最小單元，它是對特定信息內(nèi)容的標準化表示。它通常代表一個單一的事實、屬性或特征，如姓名、日期或金額等。數(shù)據(jù)元具有明確的定義、數(shù)據(jù)類型、值域和表示方法，它是構(gòu)成數(shù)據(jù)集的基本單元。

2. 元數(shù)據(jù)

元數(shù)據(jù)是描述關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它提供了關(guān)于數(shù)據(jù)元的相關(guān)信息，如數(shù)據(jù)的來源、格式、位置、名稱、大小等以及如何訪問和處理這些數(shù)據(jù)。有助于數(shù)據(jù)的識別、管理和使用。

元數(shù)據(jù)打通了源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用，記錄了數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到消費的全過程。元數(shù)據(jù)主要記錄數(shù)據(jù)倉庫中模型的定義、各層級間的映射關(guān)系、監(jiān)控數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)狀態(tài)及ETL的任務(wù)運行狀態(tài)。

元數(shù)據(jù)按類型劃分：

• 業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)：例如；用戶范圍、業(yè)務(wù)規(guī)則、邏輯規(guī)則等等；
• 技術(shù)元數(shù)據(jù)：例如：在數(shù)據(jù)庫中的表名、字段名、字段類型、字段長度等等；
• 管理/操作元數(shù)據(jù)：例如：管理元數(shù)據(jù)的加工、存檔、結(jié)構(gòu)、存取、版本控制權(quán)等等的問題；

3. 主數(shù)據(jù)

企業(yè)中多個信息系統(tǒng)共享和使用的數(shù)據(jù)，主數(shù)據(jù)不僅僅是清洗過的標準數(shù)據(jù)，它還包括了數(shù)據(jù)的整合、豐富和維護等一系列管理活動，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用的一致性。

4. 數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源則是指數(shù)據(jù)的產(chǎn)生地或存儲地，它可以是數(shù)據(jù)庫、文件、API接口等。數(shù)據(jù)源包含了一系列的數(shù)據(jù)元素，它們是數(shù)據(jù)流的起點，可以被提取、轉(zhuǎn)換并用于不同的應(yīng)用場景。數(shù)據(jù)元：是實際的數(shù)據(jù)內(nèi)容，是構(gòu)成數(shù)據(jù)的基本單位，關(guān)注于數(shù)據(jù)的定義和標準化；

• 元數(shù)據(jù)：是對數(shù)據(jù)元的描述和說明。數(shù)據(jù)元與元數(shù)據(jù)兩者相輔相成，共同構(gòu)成了完整的數(shù)據(jù)管理體系；
• 主數(shù)據(jù)：是企業(yè)核心業(yè)務(wù)實體的集合，關(guān)注于跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性和準確性；
• 數(shù)據(jù)源：則是這些數(shù)據(jù)元的原始出處。

5. 數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則體系

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理（Data Quality Management），是指對數(shù)據(jù)從計劃、獲取、存儲、共享、維護、應(yīng)用、消亡生命周期的每個階段里可能引發(fā)的各類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進行識別、度量、監(jiān)控、預(yù)警等一系列管理活動，并通過改善和提高組織的管理水平使得數(shù)據(jù)質(zhì)量獲得進一步提高。

完整性、唯一性、有效性(合規(guī)性)、一致性、準確性、及時性，六個維度進行單列、跨列、跨行和跨表的分析

1. 準確性: 描述數(shù)據(jù)是否與其對應(yīng)的客觀實體的特征相一致。
2. 完整性: 描述數(shù)據(jù)是否存在缺失記錄或缺失字段。
3. 一致性: 描述同一實體的同一屬性的值在不同的系統(tǒng)是否一致。
4. 有效性: 描述數(shù)據(jù)是否滿足用戶定義的條件或在一定的域值范圍內(nèi)。
5. 唯一性: 描述數(shù)據(jù)是否存在重復(fù)記錄。
6. 及時性: 描述數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和供應(yīng)是否及時。
7. 穩(wěn)定性: 描述數(shù)據(jù)的波動是否是穩(wěn)定的，是否在其有效范圍內(nèi)。

6. 數(shù)據(jù)安全管理

旨在確保數(shù)據(jù)在整個生命周期內(nèi)的保密性、完整性和可用性，同時也包括確保數(shù)據(jù)的合法合規(guī)使用。

7. ETL數(shù)據(jù)

指通過提?。‥xtract）、轉(zhuǎn)換（Transform）和加載（Load）的流程處理的數(shù)據(jù)

8. 數(shù)據(jù)湖

是一個大規(guī)模的存儲系統(tǒng)，用于存儲原始數(shù)據(jù)和未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)可能是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，例如文本文件、電子郵件、社交媒體帖子等。數(shù)據(jù)湖的目的是保留數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)，直到需要時再進行處理和分析。

9. 數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫側(cè)重于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集成和分析。是一個面向主題、集成的、相對穩(wěn)定的環(huán)境，用于支持決策制定過程。它通常包含經(jīng)過清理和集成的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不再被修改，而是用于查詢和分析。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的，適合進行復(fù)雜的查詢和報告生成，以支持商業(yè)智能（BI）和在線分析處理（OLAP）應(yīng)用。

10. 數(shù)據(jù)集市

可以被視為數(shù)據(jù)倉庫的子集，它服務(wù)于特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域或部門。數(shù)據(jù)集市包含特定主題的數(shù)據(jù)，通常更加專注于滿足某個特定業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)分析。

11. 數(shù)據(jù)標簽

用戶對資產(chǎn)進行分類和描述，以便于檢索。可以從業(yè)務(wù)角度定義標簽，并與技術(shù)資產(chǎn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)指標

12. Broker

通常指的是消息代理服務(wù)器

13. ODS

數(shù)據(jù)倉庫中的ODS(Operational Data Store)，ODS是指操作型數(shù)據(jù)存儲，它是一種用于整合和管理多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)存儲方式。它的主要作用是提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，讓業(yè)務(wù)用戶能夠在同一個平臺上訪問、管理和分析多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。ODS中的數(shù)據(jù)則是按照業(yè)務(wù)實時的需要進行組織,通常包括原始數(shù)據(jù)和運算數(shù)據(jù)兩種。

1）數(shù)據(jù)倉庫與ODS的區(qū)別

（1）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同

數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題進行組織的，通常采用三層架構(gòu)：底層是數(shù)據(jù)明細層，中層是聚合層，頂層是匯總層。而ODS中的數(shù)據(jù)則是按照業(yè)務(wù)實時的需要進行組織，通常包括原始數(shù)據(jù)和運算數(shù)據(jù)兩種。

（2）數(shù)據(jù)處理方式不同

數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)處理以分析為主，注重數(shù)據(jù)的全面性和綜合性，數(shù)據(jù)多為靜態(tài)，數(shù)據(jù)處理操作較少。而ODS中的數(shù)據(jù)處理以操作為主，注重數(shù)據(jù)的準確性和實時性，數(shù)據(jù)多為動態(tài)，數(shù)據(jù)處理操作頻繁。

（3）數(shù)據(jù)來源不同

數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常來自于多個異構(gòu)數(shù)據(jù)源，需要進行數(shù)據(jù)清洗、整合等操作才能進入數(shù)據(jù)倉庫。而ODS中的數(shù)據(jù)則來自于生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，可以直接進行操作。

2）數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)注點

• 一致性：值數(shù)內(nèi)容在系統(tǒng)內(nèi)，系統(tǒng)間是否保持一致。如指標是否同名同義，存儲，精確度，加工邏輯等是否一致。
• 完整性：指數(shù)據(jù)的完整，完備性與及時性，是否存在數(shù)據(jù)遺漏，缺失及補充等。每日提供的數(shù)據(jù)應(yīng)該是完整的，無論在量上還是在特定的數(shù)據(jù)上，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是通過完整的數(shù)據(jù)統(tǒng)計出來的。
• 可靠性：指數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和準確性等，數(shù)據(jù)提供過程中，數(shù)據(jù)產(chǎn)生依賴于系統(tǒng)間的性能，生產(chǎn)數(shù)據(jù)和加工數(shù)據(jù)的過程，都會影響數(shù)據(jù)的可靠性。
• 準確性：數(shù)據(jù)域源頭的精確性，以及數(shù)據(jù)處理過程中是否存在算法和數(shù)據(jù)沖突等。數(shù)據(jù)的準確性可能存在于個別記錄，也可能存在于整個數(shù)據(jù)集，只有準確更高的數(shù)據(jù)才能提供高效、高優(yōu)的決策。
• 可理解性：數(shù)據(jù)的可讀性和可分析性，是否滿足業(yè)務(wù)需求，以及數(shù)據(jù)間是否存在相互關(guān)系，用戶拿到數(shù)據(jù)是可理解，可用，可決策的。
• 有效性：指數(shù)據(jù)是否有效可用，以及數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的訪問域安全性等。數(shù)據(jù)安全是數(shù)據(jù)質(zhì)量的一項重點管理方面，數(shù)據(jù)安全對于數(shù)據(jù)人來說是一條不可觸摸的紅線。

14. oracle表分區(qū)

1）分區(qū)表的概念：

當表中的數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢數(shù)據(jù)的速度就會變慢，應(yīng)用程序的性能就會下降，這時就應(yīng)該考慮對表進行分區(qū)。表進行分區(qū)后，邏輯上表仍然是一張完整的表，只是將表中的數(shù)據(jù)在物理上存放到多個表空間(物理文件上)，這樣查詢數(shù)據(jù)時，不至于每次都掃描整張表。

2）分區(qū)表的優(yōu)點：

• 改善查詢性能：對分區(qū)對象的查詢可以僅搜索自己關(guān)心的分區(qū)，提高檢索速度。
• 增強可用性：如果表的某個分區(qū)出現(xiàn)故障，表在其他分區(qū)的數(shù)據(jù)仍然可用；
• 維護方便：如果表的某個分區(qū)出現(xiàn)故障，需要修復(fù)數(shù)據(jù)，只修復(fù)該分區(qū)即可；
• 均衡I/O：可以把不同的分區(qū)映射到磁盤以平衡I/O，改善整個系統(tǒng)性能。

3）分區(qū)表的種類：

（1）范圍分區(qū)

概念： 范圍分區(qū)將數(shù)據(jù)基于范圍映射到每一個分區(qū)，這個范圍是你在創(chuàng)建分區(qū)時指定的分區(qū)鍵決定的。這種分區(qū)方式是最為常用的，并且分區(qū)鍵經(jīng)常采用日期。

（2）Hash分區(qū)

概念：

對于那些無法有效劃分范圍的表，可以使用hash分區(qū)，這樣對于提高性能還是會有一定的幫助。hash分區(qū)會將表中的數(shù)據(jù)平均分配到你指定的幾個分區(qū)中，列所在分區(qū)是依據(jù)分區(qū)列的hash值自動分配，因此你并不能控制也不知道哪條記錄會被放到哪個分區(qū)中，hash分區(qū)也可以支持多個依賴列。

（3）List分區(qū)

List分區(qū)也需要指定列的值，其分區(qū)值必須明確指定，該分區(qū)列只能有一個，不能像range或者hash分區(qū)那樣同時指定多個列做為分區(qū)依賴列，但它的單個分區(qū)對應(yīng)值可以是多個。

（4）組合分區(qū)

批處理和流處理區(qū)別：批處理和流處理的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)處理的時間、存儲方式、應(yīng)用領(lǐng)域以及數(shù)據(jù)處理方式。

1. 處理時間：批處理通常在固定時間間隔內(nèi)一次性處理大量數(shù)據(jù)，處理過程可能涉及讀取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和寫入結(jié)果等階段，而流處理是連續(xù)不斷地處理數(shù)據(jù)，每當有新的數(shù)據(jù)產(chǎn)生時，系統(tǒng)會立即對其進行處理并將結(jié)果實時輸出。
2. 存儲方式：批處理通常涉及將數(shù)據(jù)存儲在臨時數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)中，以便進行集中處理，而流處理需要在內(nèi)存中存儲一部分數(shù)據(jù)，以便進行實時計算和分析。
3. 應(yīng)用領(lǐng)域：批處理適用于需要處理大量數(shù)據(jù)的場景，如大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、生成報表等。流處理則適用于需要實時處理數(shù)據(jù)并快速生成結(jié)果的場景，如實時監(jiān)控、金融風(fēng)險控制、用戶行為分析等。
4. 數(shù)據(jù)處理方式：批處理的數(shù)據(jù)被視為一批靜態(tài)的記錄集合，處理過程通常是一次性的，處理完整個數(shù)據(jù)集后，任務(wù)結(jié)束。流處理中，數(shù)據(jù)被視為不斷流動的數(shù)據(jù)流，系統(tǒng)持續(xù)不斷地處理這些數(shù)據(jù)流。

綜上所述，批處理和流處理各有其適用的場景和優(yōu)勢。批處理適合于不需要即時響應(yīng)的場景，如日志分析、大規(guī)模數(shù)據(jù)集的ETL操作、復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和計算等，而流處理則適合于需要實時或近實時響應(yīng)的場景，如實時監(jiān)控、實時分析、在線推薦系統(tǒng)、實時欺詐檢測等。

流處理系統(tǒng)對低延遲的要求和批處理系統(tǒng)對高吞吐量的要求

四、數(shù)據(jù)采集

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量核查與異常處理

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量核查對采集的數(shù)據(jù)總量進行比對， 生成數(shù)據(jù)對比報告，并對采集數(shù)據(jù)內(nèi)容進行質(zhì)量核 查，保證獲取數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)數(shù)量、數(shù)據(jù)內(nèi)容一致。
• 若經(jīng)數(shù)據(jù)核查存在數(shù)據(jù)差異，啟動異常處理流程，將發(fā)現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)反饋給數(shù)據(jù)提供方，待其 將異常數(shù)據(jù)核對修改后重新進行采集。

2. 數(shù)據(jù)類型

按結(jié)構(gòu)化特征、業(yè)務(wù)歸屬和產(chǎn)生來源等維度對政務(wù)大數(shù)據(jù)進行分類，具體如下：

1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，按業(yè)務(wù)歸屬分為：

• 主數(shù)據(jù)， 用來描述核心業(yè)務(wù)實體的數(shù)據(jù)， 是核心業(yè)務(wù)對象、交易業(yè)務(wù)的執(zhí)行主體， 為應(yīng)用 軟件提供一個統(tǒng)一、一致的參考數(shù)據(jù)映像，如人口、法人、車輛、房屋、事項等數(shù)據(jù)；
• 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，描述核心業(yè)務(wù)對象、交易業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，通常是靜態(tài)的（如事項類型、 證件類型）， 一般在業(yè)務(wù)事件發(fā)生之前就已經(jīng)預(yù)先定義，其變化很少或者變化很慢，可選值 數(shù)量有限的，如行政區(qū)劃、組織劃分、經(jīng)濟分類等數(shù)據(jù)；
• 事務(wù)數(shù)據(jù)， 在業(yè)務(wù)和流程中產(chǎn)生并記錄業(yè)務(wù)事件的數(shù)據(jù)， 具有較強時效性的一次性業(yè)務(wù)事 件， 通常在事件結(jié)束后不再更新，事務(wù)數(shù)據(jù)會調(diào)用主數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如執(zhí)法監(jiān)管、行政審 批等數(shù)據(jù)；
• 觀測數(shù)據(jù)，對人、事、 物、環(huán)境等觀測對象，通過觀測工具獲取的數(shù)據(jù)， 一般數(shù)據(jù)量較 大且是過程性的，主要用作監(jiān)控分析，如氣象觀測、水文監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測等數(shù)據(jù)；
• 規(guī)則數(shù)據(jù)， 結(jié)構(gòu)化描述業(yè)務(wù)規(guī)則變量的數(shù)據(jù)， 一般為決策表、關(guān)聯(lián)關(guān)系表等形式， 是實現(xiàn) 業(yè)務(wù)規(guī)則的核心，如事項審批規(guī)則、執(zhí)法規(guī)則等數(shù)據(jù)；
• 統(tǒng)計數(shù)據(jù)， 對數(shù)據(jù)按照統(tǒng)計學(xué)方法進行處理加工后， 用作業(yè)務(wù)決策依據(jù)的次級數(shù)據(jù)， 一般 用于支持報告和報表的生成，如GDP指標、財政收入指標等數(shù)據(jù)。

2）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

對于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，按產(chǎn)生來源分為：

• XML文檔；
• JSON文檔；
• 日志文件；
• HTML文檔；
• Email。

3）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，按產(chǎn)生來源分為：

• 文本數(shù)據(jù)；
• 多媒體數(shù)據(jù)；
• 空間數(shù)據(jù)。

注： 針對事務(wù)數(shù)據(jù)， 按產(chǎn)生頻率分類， 分為實時數(shù)據(jù)和非實時數(shù)據(jù)； 針對文本數(shù)據(jù)， 按業(yè)務(wù)歸屬分類， 分為法律數(shù) 據(jù)、規(guī)章數(shù)據(jù)、辦公數(shù)據(jù)、事務(wù)數(shù)據(jù)； 針對多媒體數(shù)據(jù)， 按產(chǎn)生來源分類， 分為音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)和圖像數(shù) 據(jù)；針對空間數(shù)據(jù)，按產(chǎn)生來源分類，分為矢量數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)和實景三維數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)采集方式

根據(jù)需要采集數(shù)據(jù)的范圍、類型以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全要求， 綜合考慮數(shù)據(jù)源網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、數(shù)據(jù)采集 工具技術(shù)路線選型、現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集通道建設(shè)情況，從而確定數(shù)據(jù)采集方式。

1）終端采集：通過硬件終端、軟件終端、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式對物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等 進行數(shù)據(jù)采集；

2）人工采集：通過在線填報、離線拷貝和導(dǎo)入等人工轉(zhuǎn)化方式進行數(shù)據(jù)采集和導(dǎo)入，如問卷調(diào)查、實地調(diào)研、資料分析等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以及通過移動介質(zhì)拷貝的數(shù)據(jù)，包括常用的文件交 換類型和數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出文件；

3）軟件系統(tǒng)數(shù)據(jù)匯聚：

• 數(shù)據(jù)庫表交換： 以數(shù)據(jù)庫表作為數(shù)據(jù)資源進行匯聚， 通過在數(shù)據(jù)交換兩端部署數(shù)據(jù)交換組件及交換庫；源端數(shù)據(jù)發(fā)生更新后實時通過交換組件推送至源端交換庫，由兩端交換組件協(xié)調(diào)雙方交換庫的同步，目標端通過交換組件從交換庫提取數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)接口： 以數(shù)據(jù)接口服務(wù)作為數(shù)據(jù)資源進行匯集，常用的接口方式有WebService、 Restful，并以XML、JSON等格式進行服務(wù)。數(shù)據(jù)資源提供方調(diào)取業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫中的 數(shù)據(jù)，并封裝提供數(shù)據(jù)接口服務(wù)，數(shù)據(jù)需求方通過數(shù)據(jù)接口調(diào)用獲取數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)采集至 前置庫中，目標端通過交換組件從前置庫提取數(shù)據(jù)；
• 文件交換：以電子文件作為數(shù)據(jù)資源進行匯聚，常用的電子文件類型有wps、xml、txt、 doc、docx、html、csv、xls、xlsx等。通過前置機的共享目錄或FTP服務(wù)，實現(xiàn)共享文件數(shù)據(jù)組裝、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)解析和數(shù)據(jù)使用，達到數(shù)據(jù)交換的目的；
• 消息隊列： 以消息發(fā)布-訂閱方式進行數(shù)據(jù)匯聚， 可實現(xiàn)消息的異步發(fā)送接收， 發(fā)布訂閱， 使得兩端的應(yīng)用解耦（減少或解除應(yīng)用程序之間的耦合度）和網(wǎng)絡(luò)傳輸斷點續(xù)傳，支持分布 式消息隊列。

4. 實施數(shù)據(jù)采集

1）根據(jù)數(shù)據(jù)采集探查的結(jié)果， 針對不同的數(shù)據(jù)源類型， 推薦采用以下數(shù)據(jù)采集方案實施數(shù)據(jù)采集：

• 針對結(jié)構(gòu)單一、數(shù)據(jù)量相對較小的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可通過數(shù)據(jù)庫交換、文件交換、數(shù)據(jù)接口、 消息隊列等方式進行數(shù)據(jù)采集；
• 針對傳感器、智能手機、網(wǎng)絡(luò)等渠道產(chǎn)生的類型豐富、數(shù)據(jù)量較大的數(shù)據(jù)，可通過分布式數(shù) 據(jù)接口、分布式流數(shù)據(jù)收集、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式進行數(shù)據(jù)采集；
• 針對由麥克風(fēng)、攝像頭等設(shè)備產(chǎn)生的海量音視頻數(shù)據(jù)，可通過硬件終端的語音圖像識別、編解碼等技術(shù)轉(zhuǎn)化后進行數(shù)據(jù)采集；
• 針對問卷調(diào)查、實地調(diào)研、資料分析等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可通過在線填報、離線導(dǎo)人等人工轉(zhuǎn)化 方式進行數(shù)據(jù)采集。

2）不應(yīng)在待采集數(shù)據(jù)的源系統(tǒng)業(yè)務(wù)繁忙時進行，避免讀取動作影響源系統(tǒng)正常運行。

3）宜使用源系統(tǒng)的備份庫作為采集對象，使用備份庫時應(yīng)保證數(shù)據(jù)一致性和可用性。

4）對于數(shù)據(jù)量較大、單批量采集可能會造成系統(tǒng)故障的，應(yīng)支持分批或增量讀取， 并采用分布式 方式對數(shù)據(jù)源進行讀取。

5. 原始數(shù)據(jù)入庫

• 將不進行處理的原始數(shù)據(jù)采集后存放在政務(wù)大數(shù)據(jù)的原始庫中。
• 原始數(shù)據(jù)存儲應(yīng)按照規(guī)定， 根據(jù)源數(shù)據(jù)選擇合適的數(shù)據(jù)存儲方式對數(shù)據(jù)進行存儲。

6. 數(shù)據(jù)規(guī)整

數(shù)據(jù)規(guī)整通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析等操作， 對采集的原始數(shù)據(jù)進行標準化規(guī)整處理， 確保數(shù)據(jù)的完整性、準確性和時效性。

數(shù)據(jù)規(guī)整過程管理應(yīng)包括但不限于：

• 數(shù)據(jù)分析:應(yīng)對數(shù)據(jù)源進行分析，及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源存在的質(zhì)量問題；
• 定義清洗規(guī)則：包括空值的檢查和處理、非法值的檢測和處理、不一致數(shù)據(jù)的檢測和處理、 相似重復(fù)記錄的檢測和處理等；
• 執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗規(guī)則： 依據(jù)定義的清洗規(guī)則，補足殘缺/空值、糾正不一致、完成數(shù)據(jù)拆分、數(shù)據(jù)合并或去重、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)除噪等；
• 清洗結(jié)果驗證：數(shù)據(jù)清洗方應(yīng)對定義的清洗方法的正確性和效率進行驗證與評估，對不滿足 清洗要求的清洗方法進行調(diào)整和改進。數(shù)據(jù)清洗過程宜多次迭代并進行分析、設(shè)計和驗證。

應(yīng)對數(shù)據(jù)的標準代碼、格式、類型等內(nèi)容，按照政務(wù)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則進行轉(zhuǎn)換。

應(yīng)通過數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)歸類、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)血緣等方法，分析采集的數(shù)據(jù)，形成上下文完整 有效的數(shù)據(jù)。

7. 規(guī)整數(shù)據(jù)入庫

對原始庫中的數(shù)據(jù)進行規(guī)整，使其滿足政務(wù)數(shù)據(jù)使用的標準化質(zhì)量要求，規(guī)整后的數(shù)據(jù)存放在 政務(wù)大數(shù)據(jù)規(guī)整庫中。

規(guī)整庫數(shù)據(jù)存儲應(yīng)根據(jù)源數(shù)據(jù)選擇合適的數(shù)據(jù)存儲方式，存儲應(yīng)符合規(guī)定。 處理后的數(shù)據(jù)存儲應(yīng)滿足海量、安全、高性能、高可靠、易管理。

8. 數(shù)據(jù)更新

原始數(shù)據(jù)發(fā)生更新時，應(yīng)依照上述要求的數(shù)據(jù)采集流程中的步驟對原始庫和規(guī)整庫中的需更新數(shù)據(jù)進行更新采集， 并根據(jù)數(shù)據(jù)更新快慢和實時性要求制定不同的采集策略。原始庫中更新后的歷史數(shù) 據(jù)存放在政務(wù)大數(shù)據(jù)中的歷史庫中。

1）應(yīng)支持全量更新和增量更新的數(shù)據(jù)更新方法：

• 對存在更新標識的數(shù)據(jù)應(yīng)支持增量更新；
• 對不存在更新標識的數(shù)據(jù)應(yīng)支持全量更新。

2）應(yīng)支持定時更新、事件觸發(fā)更新和手動更新的數(shù)據(jù)更新策略：

• 對產(chǎn)生呈現(xiàn)周期性規(guī)律的數(shù)據(jù)應(yīng)支持定時更新策略；
• 對產(chǎn)生由特定事件觸發(fā)的數(shù)據(jù)應(yīng)支持事件觸發(fā)更新策略；
• 對產(chǎn)生無特定規(guī)律的數(shù)據(jù)應(yīng)支持手動更新策略。

3）支持實時、定時的數(shù)據(jù)更新頻率，并根據(jù)數(shù)據(jù)變化情況，進行及時和持續(xù)更新：

• 實時產(chǎn)生且實時性要求高的數(shù)據(jù)應(yīng)進行實時更新；
• 實時產(chǎn)生且實時性要求低的數(shù)據(jù)宜采用定時更新

9. 數(shù)據(jù)范圍

政務(wù)大數(shù)據(jù)采集范圍包括但不限于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)四大類：

1. 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如人口、法人單位、自然資源、地理空間、宏觀經(jīng)濟、電子證照等數(shù)據(jù)；
2. 專題數(shù)據(jù)，如房屋、城市部件、網(wǎng)格等與數(shù)字政府、數(shù)字社會、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字文化、數(shù)字 生態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)；
3. 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如涉及公安、衛(wèi)生健康、教育、民政、交通、水利、人力資源和社會保障、市場 監(jiān)管、應(yīng)急管理、司法、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)、交通運輸、數(shù)據(jù)資源管理等眾多領(lǐng)域的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；
4. 其他數(shù)據(jù)，如與政務(wù)大數(shù)據(jù)相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、商業(yè)等數(shù)據(jù)。

五、常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核規(guī)則示例

• 數(shù)據(jù)完整性:確保數(shù)據(jù)的所有字段都有值，且符合業(yè)務(wù)規(guī)定
• 數(shù)據(jù)準確性:確保數(shù)據(jù)的值與實際情況一致，無錯誤或誤差
• 數(shù)據(jù)一致性:確保不同源的數(shù)據(jù)在各個系統(tǒng)中相互一致
• 數(shù)據(jù)及時性:確保數(shù)據(jù)及時采集、更新和傳輸，以滿足業(yè)務(wù)需求
• 數(shù)據(jù)可靠性:確保數(shù)據(jù)的來源可靠，數(shù)據(jù)的存儲和傳輸過程安全可靠
• 數(shù)據(jù)有效性:確保數(shù)據(jù)滿足使用者的需求和標準，不包含無效或重復(fù)數(shù)據(jù)
• 數(shù)據(jù)唯一性:確保數(shù)據(jù)的主鍵或索引字段唯一，避免重復(fù)錄入和重復(fù)使用

OK，今日就講到這里，這么多內(nèi)容相信都夠各位小伙伴消化一輪了，收藏起來慢慢看，總的來說，小編認為，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理在AI的迅速崛起的背景下，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是除AI產(chǎn)品經(jīng)理外能夠存活且有一定價值的崗位。