抖音号资讯：行为分析工具” 可以成为数据池吗

就好像盲人摸象一样，每个部门看到的只是自己关注的部分，而不是客户的完整情况。不同部门使用的工具都各自产生新的、孤立的、片面的客户数据，无法快速同步。

割裂的数据为运营造成极大的挑战。

举个例子，某企业想做个客服小程序，结果发现Billing数据在ERP中，订单信息在电商系统中，行为数据在网站后台。尽管他们要做的功能非常简单，但企业却需要三个开发人员从三个不同的系统中取值。

好不容易搞懂了不同系统的取值规则之后，还需要写大量逻辑去合并。然后，下次再做另一个小程序的时候，又得把以上步骤再重复一遍……

因此，企业需要一个数据池作为基础，保障后续的流量运营。需要明确的是，数据池它不是一个产品，你可以将它理解为企业的一类数据资产。

二、我有其他的数据工具，可以将其作为数据池吗？

答案是，不行。

1. “行为分析工具” 可以成为数据池吗？

很多人都会问“行为分析工具”也会收集客户行为数据，也会提供可扩展的数据结构。那么“数据池”的区别在哪里？其核心区别在于数据的粒度。

比如，企业有多个App。“数据池”存储的时候，会按照不同的App分门别类，将数据存储在一起。在查看的时候，您可以看到各个渠道的数据流入流出的情况，也可以将一个人按照不同的渠道进行切片。

但是“行为分析工具”一般会建议您将各个App的数据隔离处理，因为其设计目的不是做跨渠道数据整合的。

2. “数据湖”可以用作数据池吗？

需要强调的是，“数据池”和传统意义上数据湖是不一样的。

“数据池”只关注收集客户数据，并且可以大规模统一，标准化和激活这些客户数据资产。通过“数据池”，收集的数据不是简单的合并，而是可以通过将各个渠道的数据切片保存。

而数据湖则是一个存储大量原始非结构化和结构化数据的库，所以数据湖对于不懂IT的人来说很难使用。

“数据池”是之前的业务系统无法代替的，它是企业存续运营流量而重组的数据资产。

对企业来说，“行为分析工具”收集的数据和“数据湖”都是不同类型的数据资产，只是在构建流量池这个场景中不适用而已。

三、数据池应该如何构建？

1. 打通数据壁垒

没有较为完整的全渠道数据，会使运营受阻，因此企业需要一个共享的数据来源，连接每个渠道上的每一个客户互动，从微信到网站，从门店到ERP，支付服务，客服系统，甚至是CRM。

然后，再将数据传递到各个部门使用的系统中去。

这样就可以让数据在各个系统各个部门之间流动，从而打破公司的“部门墙”，让每个人都可以对客户有全面的了解，同时也有助于建立公司基于数据、基于事实说话的文化。

进而节约开发成本，提升运营效率，让团队更专注。

2. 数据归一化处理

各种重复记录、字段缺失、跨系统数据值的不匹配，一直是困扰运营的问题。

因此企业需要在整个组织内实施通用的数据标准，定义构成良好数据的内容，并从源中删除错误数据，让整个企业相信数据是正确的。

3. 构建画像

以上两步可以说是数据筹备阶段，接下去就应该是数据洞察阶段。