2.2 数据整合与统一视图：打破信息孤岛
Posted: Sat Jun 14, 2025 6:56 am
* 挑战： 相同实体在不同系统中ID不一致、命名规则不统一、数据模型差异大。
* 数据匹配与融合：
* 实体解析 (Entity Resolution)：识别并合并来自不同源的同一实体记录。
* 模糊匹配算法：基于字符串相似度、地址匹配等。
* 主数据管理 (MDM - Master Data Management)：创建和维护核心业务实体的单一、权威视图（客户、产品、供应商等）。
* 数据模型设计： 构建统一的、可扩展的数据模型，支持多维度分析。
* 数据虚拟化： 无需物理移动数据，即可实现跨 卢森堡 Viber 数据 源查询和整合。
2.3 数据富化（Data Enrichment）：提升数据价值密度
* 定义： 将内部数据与外部数据源（公开数据、第三方数据）结合，为现有数据添加更多属性和信息，从而提供更全面的视角。
* 富化类型与应用：
* 地理位置数据： 根据地址添加经纬度、区域属性（收入水平、人口密度），用于选址、物流优化。
* 人口统计数据： 根据客户信息添加年龄、性别、收入、家庭结构，用于用户画像、精准营销。
* 行为数据： 整合网站点击流、APP使用行为、社交媒体互动，用于用户偏好分析。
* 情感分析： 对文本数据（评论、反馈）进行情感识别，了解客户情绪。
* 行业数据： 宏观经济指标、行业报告、市场趋势，用于市场分析、战略规划。
* 企业工商信息： 注册资本、经营范围、股东信息，用于B2B销售线索评估。
* 数据源： 政府开放数据平台、商业数据提供商（如S&P Global、Refinitiv）、社交媒体API、网络爬虫。
* 数据匹配与融合：
* 实体解析 (Entity Resolution)：识别并合并来自不同源的同一实体记录。
* 模糊匹配算法：基于字符串相似度、地址匹配等。
* 主数据管理 (MDM - Master Data Management)：创建和维护核心业务实体的单一、权威视图（客户、产品、供应商等）。
* 数据模型设计： 构建统一的、可扩展的数据模型，支持多维度分析。
* 数据虚拟化： 无需物理移动数据，即可实现跨 卢森堡 Viber 数据 源查询和整合。
2.3 数据富化（Data Enrichment）：提升数据价值密度
* 定义： 将内部数据与外部数据源（公开数据、第三方数据）结合，为现有数据添加更多属性和信息，从而提供更全面的视角。
* 富化类型与应用：
* 地理位置数据： 根据地址添加经纬度、区域属性（收入水平、人口密度），用于选址、物流优化。
* 人口统计数据： 根据客户信息添加年龄、性别、收入、家庭结构，用于用户画像、精准营销。
* 行为数据： 整合网站点击流、APP使用行为、社交媒体互动，用于用户偏好分析。
* 情感分析： 对文本数据（评论、反馈）进行情感识别，了解客户情绪。
* 行业数据： 宏观经济指标、行业报告、市场趋势，用于市场分析、战略规划。
* 企业工商信息： 注册资本、经营范围、股东信息，用于B2B销售线索评估。
* 数据源： 政府开放数据平台、商业数据提供商（如S&P Global、Refinitiv）、社交媒体API、网络爬虫。