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神策数据的产品研发团队都在干啥
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纪恋
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神策的产品研发团队分为数据治理、数据仓库、神策分析云、神策营销云、基础平台化、用户画像、闪电报表等不同的方向。
一、数据治理团队
数据治理是所有数据应用的基础和根基，其好坏直接影响所有数据应用是否有价值。同时，数据治理也是一个组织进行数据资产沉淀的基础，也直接决定了一个组织的数据资产能否得到有效的沉淀，以及在后续数据应用时，能否充分地发挥数据本身价值。
正因为如此，我们对于数据治理投入了很大的精力，专门成立了数据治理团队，数据治理团队对数据接入、数据源管理、数据质量、数据清洗和 ID-Mapping 方面都提供了标准的产品和解决方案。数据治理团队主要解决在不同环境下以最高的效率、最低的代价治理数据的问题
二、数仓团队
神策数据提供了多种多样的数据分析、智能营销等功能，而驱动这些功能运行在海量数据上的底层处理能力是由神策数据仓库赋予的。神策数仓是神策基础数据模型的数据仓库实现，对外提供了数据导入、查询和订阅等接口。我们的很多客户 PV 都超过百亿，所以这里每个功能都涉及海量数据的处理。
三、神策分析云团队
神策分析云团队主要解决从明细数据表到分析模型的构建，再到业务场景的抽象、指标的管理和数据可视化的全过程。在这个过程中我们打造出了用户行为分析、用户画像、广告效果分析、闪电数据报表等多款极具竞争力的数据分析和可视化类产品。
四、神策营销云团队
神策数据已经从单一产品向多产品演变。早期主要聚焦在数据的分析，现在更关注数据的应用，进而帮助客户实现基于数据流的企业运营框架 SDAF，即 Sense（感知）Decision（决策）Action（行动）Feedback（反馈），神策营销云团队在这样的背景下应运而生。
五、基础平台化团队
神策的基础平台化团队致力于解决上述类型问题，其主要工作包括兼容市面上各种不同的 Hadoop 发行版；解决全场景下的多应用多云环境的部署、升级、服务治理、监控等功能需求。
六、用户画像团队
用户画像团队主要负责用户画像平台的建设，其中包括标签体系的创建、计算、管理，用户维度的分析、报表，人群包的筛选、推送等功能。
七、闪电报表团队
闪电报表团队需要从头研发或者基于开源组件，完成各个分析模型分析结果的图表化展示，以直观便捷的方式让使用者能够与数据进行交互，方便地完成数据的钻取与筛选。
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2021-07-11
吴杰
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神策的产品研发团队分为数据治理、数据仓库、神策分析云、神策营销云、基础平台化、用户画像、闪电报表、内容管理、机器学习、产品、技术服务、质量保障等不同的方向。
（1）数据治理团队对数据接入、数据源管理、数据质量、数据清洗和 ID-Mapping 方面都提供了标准的产品和解决方案。
（2）数仓团队在数据导入能力上解决了一系列问题，实现了突破性的优化；对于查询和订阅能力，数仓团队则主要是解决数据使用上的问题。
（3）神策分析云团队主要解决从明细数据表到分析模型的构建，再到业务场景的抽象、指标的管理和数据可视化的全过程。
（4）神策营销云团队输出的产品，可以让客户智能化的圈人，高效的配置触发规则；也支持全方位的触达方式和效果追踪。目前已经提供了运营计划、流程画布、微信生态解决方案、规则推荐、智能推荐等产品。
（5）神策的基础平台化团队主要工作包括兼容市面上各种不同的 Hadoop 发行版；解决全场景下的多应用多云环境的部署、升级、服务治理、监控等功能需求。
（6）用户画像团队主要负责用户画像平台的建设，其中包括标签体系的创建、计算、管理，用户维度的分析、报表，人群包的筛选、推送等功能。
（7）闪电报表团队需要从头研发或者基于开源组件，完成各个分析模型分析结果的图表化展示，以直观便捷的方式让使用者能够与数据进行交互，方便地完成数据的钻取与筛选。
（8）内容管理是神策所提供的一站式的内容、创作以及分发的平台，它包括内容管理与物品管理。在这个平台上，我们提供标准的 API 来同步第三方的素材以及物品数据，另外我们还提供了强大的图片、图文、视频、音频等素材的创作能力与标签能力。内容管理除了强大的创作能力之外，还能将内容管理与物品管理提供给神策营销云使用，从而完成整体的营销闭环。
（9）机器学习团队内部分为算法与策略工程化两个技术方向，算法方向的伙伴会更专注于算法本身的选择、开发与调优，而策略工程化方向的伙伴则会更专注于算法的工程化、数据流的开发，服务的稳定性等。
（10）产品团队主要负责产品相关的各项工作。在神策内部，产品经理与产品设计师属于同一个大团队。
产品经理团队负责整个产品开发生命周期中各个阶段的工作，贯穿整个需求的生命周期，始终围绕“用户 → 场景”探索、验证、交付产品功能；产品设计团队有两个核心的职责和使命，一个是如何让产品更好用，另一个则是如何让数据中蕴含的价值更容易
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2021-07-08
高明眉
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神策数据作为一家成立近6年的大数据分析和营销科技服务提供商,目前已服务了1500+家付费客户,覆盖30多个细分行业，相比较创业之初,目前整个产品研发团队的规模越来越大,分工也越来越明确。神策的产品研发团队分为数据治理、数据仓库、神策分析云、神策营销云、基础平台化、用户画像、闪电报表、内容管理、机器学习、产品、技术服务、质量保障等不同的方向。
1.数据治理团队
数据治理团队对数据接入、数据源管理、数据质量、数据清洗和ID-Mapping方面都提供了标准的产品和解决方案。通过数据治理,可以最大限度地帮助企业确保数据的可用性、完整性和安全性;通过数据治理,我们可以帮助企业更早、更及时、更高效地发现埋点问题和数据问题,确保后续的数据应用的正确性和有价值。
2.数仓团队
数仓团队在数据导入能力上解决了一系列问题,实现了突破性的优化，数仓面对神策内多个业务线,查询功能通过SQL覆盖各种聚合结果的场景;而订阅则提供了外部获取数仓内所有变更记录的能力,给基于实时用户行为数据处理的场景提供了高效支撑。
3.神策分析云团队
主要解决从明细数据表到分析模型的构建,再到业务场景的抽象、指标的管理和数据可视化的全过程。
4.神策营销云团队
致力于为客户提供丰富的数据营销解决方案。
5.基础平台化团队
主要工作包括兼容市面上各种不同的Hadoop发行版;解决全场景下的多应用多云环境的部署、升级、服务治理、监控等功能需求。
6.用户画像团队
主要负责用户画像平台的建设，还和数据分析师、行业专家一起,抽象银行、券商、零售等各行业对于人群刻画、用户画像方面的需求,与机器学习团队一起选择合适的算法,完成对人群的分类与预测等。
7.闪电报表团队
需要从头研发或者基于开源组件,完成各个分析模型分析结果的图表化展示,以直观便捷的方式让使用者能够与数据进行交互,方便地完成数据的钻取与筛选。我们非常欢迎对报表数据可视化感兴趣,有一定前端和后端开发经验的伙伴加入这个团队,一起开发一个极速、美观与易用性一体的报表可视化产品。
8.内容管理团队
需要具备强大的创作能力,能将内容管理与物品管理提供给神策营销云使用,从而完成整体的营销闭环。
9.机器学习团队
分为算法与策略工程化两个技术方向,算法方向会更专注于算法本身的选择、开发与调优,而策略工程化方向的伙伴则会更专注于算法的工程化、数据流的开发,服务的稳定性等。
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2021-07-08
其它产品问答
茹辉
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神策数据很好用。神策数据隶属于神策网络科技(北京)有限公司，其团队中的四名核心成员均来自百度大数据部，具有多年的大数据处理经验。神策数据为互联网企业提供大数据分析产品和解决方案，以及为传统企业提供大数据相关咨询，是专业的大数据分析平台服务供应商。神策数据产品方案有：神策分析云、神策营销云、神策数据基平台。神策数据的研发团队主要从三个方面来打磨产品：技术架构的本质是提供稳定高效的服务，神策数据的客户主要是私有化部署，能适应不同的客户环境，是实现私有化部署的前提。分析性功能：设计多角色分析需求的分析功能。适用场景：满足不同行业场景需求。
2021-08-06
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宋素
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1、有效的测试用例：首先是提供有效的测试用例，而不是更多的测试用例。有效的测试用例是找到缺陷的最有可能的测试用例。在编写测试用例或进行自我检查时，测试者必须通过参考需求文档来关注测试的有效性，并了解哪些功能可能出错。
2、了解完整的应用程序：当测试人员对应用程序有完整的了解，实施了什么，预期的内容以及如何高效地使用应用程序时，很容易找出应用程序需要较弱和更强的测试地方。
3、熟悉应用程序的功能：测试人员应熟悉应用程序的所有功能。还有什么功能应该是最重要的？通过这样做，测试人员将有一个想法，当时间有限时，测试的优先级可能是什么。
4、回归测试：当应用程序引入新的更改时，强烈建议你进行回归测试，以检查新的更改是否影响了任何其他功能。测试者应该有一堆回归测试用例来运行每次引入新的更改或功能，以确保所有主要功能都正常工作。它也使基础测试快速高效。
2021-07-14
3 个回答
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事件分析法是一种实证研究方法，最早运用于金融领域，借助金融市场数据分析某一特定事件对该公司价值的影响。由于事件分析法具有研究理论严谨、逻辑清晰、计算过程简单等优点，已被学者运用到越来越多的领域来研究特定事件对组织行为的影响。
事件分析法的应用领域非常广泛，不同学者从本领域视角对其进行了阐述。段瑞强认为“事件研究”是根据某一事件发生前后的资料统计，采用特定技术测量该事件影响性的一种定量分析方法。金融市场会有各种消息、政策、产品等事件的发生，这些事件的影响效应又会很快反映到资产价格上，因此“事件分析法”是金融市场研究中被广泛应用的实证分析方法
神策数据可通过对用户行为分析来洞察用户行为，全面记录用户行为路径，精确刻画典型用户的人口属性，浏览偏好，触媒习惯等多个维度特征，进而驱动用户增长。
2021-07-14
3 个回答
芳泽小哥哥
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大数据分析BI工具：帆软、Smartbi与神策数据的对比分析：
1.大数据BI公司——思迈特软件
公司核心产品“思迈特商业智能与大数据分析软件—Smartbi是企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助分析平台、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
优势：思迈特软件产品体系丰富，构建起销售、产品整合、产品应用的生态系统，与上下游厂商、专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服务，通过Smartbi应用商店（BI+行业应用）为客户提供场景化、行业化数据分析应用。应用领域广阔、合作客户遍及全国各地。
2.大数据BI公司——帆软
工具产品主要有终端展示和商业智能工具，比如FineMobile移动BI大屏数据可视化和FineReport FineBI等； 软服务模块包括技术支持和二次开发，项目管理，数据库仓库搭建，可视化开发，社区服务以及人才培养服务，数据运营部BI工程师培训，报表工程师培训。
优势：产品和服务体系健全，报表产品开发的后端建设到产品使用培训，搭建起产品的完整服务体系，可以让客户快速而深入的掌握公司产品，发挥出产品的真正优势；另外作为大数据商业智能服务商，帆软的二次开发和定制化服务为细分客户服务，增强客户体验方面有着强大的支撑。
3.大数据BI公司——神策数据
神策用户画像是面向业务的用户标签及用户画像管理中台，支持全端采集用户行为数据，整合业务数据等多种数据源，帮助企业构建体系化用户标签图书馆，输出用户画像，赋能业务实现用户精细化运营和精准营销；神策智能运营是基于分群标签的全流程运营闭环分析系统，通过用户精准分群、灵活创建并管理营销活动计划，一键执行计划触达用户，并实时分析活动效果，真正形成自动化、精细化的运营闭环。
优势：在客户数据安全性方面神策给出“SaaS+大数据+私有化部署”的解决方案，在充分保障客户数据安全性的前提下，给予客户最为便捷和易用的数据分析服务；另外神策数据的实时在线、随时分析的灵活应用特性，满足了客户对数据分析时效性的需求，为客户最大化创造价值。
2021-07-14
3 个回答
提问
小戴
回答
几乎与神策同时期成立的第三方大数据分析服务平台GrowingIO、诸葛IO看起来亦颇具实力，尤其是GrowingIO，团队成员不乏LinkedIn、eBay等互联网和数据公司的背景。
神策数据的CEO兼创始人桑文锋将诸葛IO视为神策的竞争对手，这家曾让他焦虑过的公司，由一名华科大90后创业者孔淼创建，率先在国内推出了精细化的运营数据分析产品。对于两家公司的差异，孔淼曾表示，神策一直主打的是私有化部署，而诸葛IO一开始就从SaaS（“软件即服务”的简称，Software-as-a-Service）切入，后来也加入了私有化部署。所谓“私有化部署”，指的是部署在客户自己的服务器上，这样一来，数据不会从公司流出，也就避免了数据安全问题。神策的产品的创新在于它既满足客户在用户行为分析方面的通用分析需求，也可以按照行业特性进行深度定制。
2021-07-14
3 个回答
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