数字化转型需要哪些数据产品？（附数据产品架构图）

数字化转型中的数据产品规划概要

数字化转型包括业务数字化、数据资产化、资产业务化、业务智能化四个阶段。在这些阶段中，不同的数据产品发挥关键作用。以下是每个阶段所需数据产品的总结。

一、数据采集相关产品

• 数据采集范围与标准定义：确立数据采集规范。
• 埋点管理系统：提升埋点规范化程度。
• 数据同步或集成系统：提供源到端的数据同步功能。

二、数据加工与处理工具

• 离线开发平台：进行数据ETL处理。
• 实时开发平台：满足实时数据监控和分析。
• 数据仓库建设工具：简化数仓建模过程。

三、数据资产管理和治理产品

• 数据地图：提供资产目录共享和数据检索。
• 数据质量监控：构建数据质量规则配置。
• 数据血缘：解决数据追根溯源问题。
• 数据成本优化：建立数据健康分评价体系。
• 统一数据权限：确保数据共享的同时保障安全。

四、数据决策与智能应用

• 数据可视化分析：提供核心指标体系的可视化分析。
• 现代自助式BI分析：降低学习理解成本，普及数据分析。
• 用户行为分析系统：提供用户行为数据分析能力。
• 数字化营销CDP或DMP：基于用户画像的精细化运营。
• 算法平台：提供算法开发全流程支持。
• 数据服务管理：管理API服务，减少对开发人员的依赖。

五、总结

在数字化转型过程中，企业应规划二三十款大小不一的数据产品，以提升数据的采集、存储、管理、计算和使用效率，推动数据价值最大化。企业在选择数据产品时，需要综合考虑研发资源、时间、成本和数据安全等因素，决定是外采还是自主研发。

以上是基于文章内容及结构所生成的摘要的HTML版本。摘要按照原文的结构进行了分段，每个部分简要概述了在数字化转型的不同阶段所需的数据产品及其作用。在总结部分，强调了数据产品矩阵的重要性以及企业在选择数据产品时需要考虑的多个方面。