关于数据画像的定位，发展趋势和应用实践

随着数据分析与应用的加深，我们不在只是关注数据体量的大小更在意的是如何能精确的提炼出数据的价值赋予到行业应用中。

“到2020年，超过40％的数据科学任务将实现自动化”。增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。虽然企业存在无意中将偏差插入算法的风险，但增强分析和自动化洞察最终将嵌入到企业应用程序中。从而提高数据生产力和使用率。数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用。——话术引用于Gartner：2019年十大战略技术趋势报告

数据画像就是在这样的前提背景下所产生，通过有效的数据采集、分析、可视化手段为各行业数据化运营提供数据支持一款画像数据。例如“用户画像”、“企业画像”、“设备画像”、“资产画像”他们都是数据画像根据具体应用对象所衍化的产品。

走进数据画像

数据画像，被定义为一种抽象出数据信息全貌的手段，是将各行业分布的数据资源进行系统的整合，在标签模型上构建大数据画像类的交互式分析应用，可以自由灵活的分析这些对象各种属性与行为之间的关联性从而最终实现用户价值、产品价值、商业价值。广泛应用于企业行为、设备管理、用户行为等多种画像分析等多个场景当中。

为什么使用数据画像

能更直观的体现出数据主体最本质的变化，例如

• 企业画像能从企业的各维度数据中得出企业的发展状况，帮助政府投资机构做到决策支撑。
• 设备画像能从设备运作所产生的数据中得出设备的健康状况，从而做到预警监控的功能。
• 用户画像能从用户的行为中推测出用户的兴趣，从而给用户推荐满足他们兴趣的产品