一、如何选择数据平台

在如今这个数据驱动的时代，选择一个合适的数据平台对于企业，尤其是在金融风控等领域应用机器学习的数据类平台来说，至关重要。

先来说说数据采集方面。一个好的数据平台应该具备强大的数据采集能力。以金融风控为例，需要采集大量的客户信息、交易数据等。行业平均数据采集的范围，对于客户基本信息，大概能覆盖到 80% - 95%的关键字段，比如年龄、职业、收入等。但波动范围在±15% - 30%，有些平台可能只能采集到 60%多的关键字段，这就会影响后续的数据分析和建模。在电商场景下的数据应用中，数据采集不仅要涵盖用户的购买记录，还得包括浏览行为、搜索关键词等。像一些初创企业，由于资金和技术限制，在数据采集上可能就不如上市公司那么全面。比如位于硅谷这个技术热点地区的一家初创金融科技公司，在成立初期，数据采集能力较弱，只能获取到客户的基本交易数据，而对于客户的消费偏好等深层次数据采集不足，导致在金融风控模型建立时，准确性大打折扣。

再看数据建模。行业平均水平是能够建立较为精准的模型，准确率在 70% - 85%之间。但不同的数据平台差异较大。在选择数据平台时，要关注其是否支持多种建模算法，能否针对金融风控这种复杂场景进行定制化建模。比如在新旧数据仓库方案对比中，新的数据仓库方案可能在数据建模的灵活性上更有优势，能够快速适应新的业务需求和数据变化。像一家位于北京的独角兽电商企业，之前使用旧的数据仓库方案，在建立用户购买预测模型时，由于数据结构的限制，模型准确率只能达到 60%左右。后来更换为新的数据仓库方案，并搭配了更先进的数据平台，模型准确率提升到了 80%以上，大大提高了电商场景下的运营效率和金融风控能力。

最后是数据分析。行业平均的数据分析速度，处理百万级数据大概需要 1 - 3 小时。但有些数据平台可能因为技术架构等问题，处理速度会慢很多。在金融风控中，快速的数据分析能够及时发现风险点，做出决策。比如一家上海的上市金融机构，使用了一款高效的数据平台，能够在半小时内完成对千万级数据的分析，及时识别出高风险客户，避免了大量的潜在损失。

在选择数据平台时，还有一个常见误区需要警示。很多企业认为功能越多的数据平台越好，但实际上，功能过多可能会导致操作复杂，维护成本增加，而且一些不常用的功能还可能成为系统的负担。所以，要根据自身的业务需求和数据特点，选择功能实用、性能稳定的数据平台。

二、电商场景下的数据应用

电商场景下的数据应用可谓是五花八门，从用户画像到精准营销，再到金融风控，数据都发挥着关键作用。

在数据采集环节，电商平台需要采集用户的各种行为数据。行业平均数据采集量，每天每个用户大概能采集到 50 - 80 条行为数据，包括浏览商品、加入购物车、下单等操作。但波动范围在±15% - 30%，一些小型电商平台可能只能采集到 30 - 50 条。像位于杭州的一家初创电商企业，由于技术和资源有限，数据采集渠道单一，只能采集到用户的购买数据，无法全面了解用户的浏览偏好和兴趣点，导致在精准营销方面效果不佳。

数据建模在电商场景下也非常重要。通过建立用户画像模型，可以将用户进行分类，针对不同类型的用户进行精准营销。行业平均的用户画像模型准确率在 65% - 80%之间。比如一家位于深圳的独角兽电商企业，利用机器学习算法建立了复杂的用户画像模型，准确率达到了 85%以上。他们根据用户的购买历史、浏览行为等数据，将用户分为不同的群体，如高消费群体、冲动消费群体等，然后针对不同群体推送个性化的商品和优惠信息，大大提高了用户的购买转化率。

在电商场景下的金融风控方面，数据分析起着至关重要的作用。行业平均的风险识别准确率在 75% - 90%之间。通过对用户的交易数据、信用数据等进行分析，可以识别出潜在的风险用户。比如一家位于广州的上市电商企业，通过对用户的交易频率、交易金额、退货率等数据进行综合分析，建立了金融风控模型，能够及时发现欺诈交易和信用风险，保障了企业和用户的资金安全。

这里有一个成本计算器可以帮助电商企业评估数据应用的成本。数据应用的成本主要包括数据采集成本、数据存储成本、数据分析成本等。以一个日活跃用户 10 万的电商平台为例，数据采集成本每月大概在 5 - 10 万元，数据存储成本每月在 3 - 8 万元，数据分析成本每月在 8 - 15 万元。当然，具体成本会根据企业的实际情况和数据平台的选择而有所不同。

三、新旧数据仓库方案对比

新旧数据仓库方案在数据采集、数据建模和数据分析等方面都存在着明显的差异。

在数据采集方面，旧的数据仓库方案通常采用传统的ETL（抽取、转换、加载）方式，数据采集的效率较低，而且对实时数据的支持较差。行业平均的数据采集延迟在 2 - 6 小时。而新的数据仓库方案则采用了更先进的实时数据采集技术，如流式数据处理，可以实现数据的实时采集和处理，数据采集延迟可以降低到 10 分钟以内。比如一家位于成都的金融科技初创企业，之前使用旧的数据仓库方案，在金融风控中，由于数据采集延迟较高，无法及时发现风险点。后来更换为新的数据仓库方案，实现了实时数据采集，大大提高了金融风控的效率和准确性。

数据建模方面，旧的数据仓库方案数据结构相对固定，灵活性较差，难以适应新的业务需求和数据变化。行业平均的模型更新周期在 1 - 3 个月。而新的数据仓库方案支持更灵活的数据建模方式，如基于云计算的分布式建模，可以快速响应业务需求的变化，模型更新周期可以缩短到 1 - 2 周。像一家位于南京的独角兽企业，在电商场景下，使用旧的数据仓库方案建立的用户购买预测模型，由于数据结构的限制，无法及时纳入新的用户行为数据，导致模型准确率逐渐下降。更换为新的数据仓库方案后，模型可以实时更新，准确率得到了显著提升。

数据分析方面，旧的数据仓库方案在处理大规模数据时，性能较差，分析速度较慢。行业平均处理亿级数据需要 12 - 24 小时。而新的数据仓库方案采用了分布式计算和并行处理技术，能够快速处理大规模数据，分析速度可以提高 5 - 10 倍。比如一家位于武汉的上市企业，在金融风控中，使用旧的数据仓库方案进行数据分析，需要花费大量的时间和资源，而且分析结果的时效性较差。采用新的数据仓库方案后，数据分析速度大大提高，能够及时为决策提供支持。

这里有一个技术原理卡来解释一下新数据仓库方案的实时数据采集技术。新数据仓库方案通常采用消息队列和流式计算框架，如Kafka和Flink。消息队列用于缓存实时产生的数据，流式计算框架则对这些数据进行实时处理和分析，实现数据的实时采集和处理。

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