作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
数据产品化是一种对数据进行清洗、加工、统计等一系列处理，将其转化成具有价值的数字信息或者可视化形式，从而进行决策支持或促进业务发展的一项重要工作。数据产品化涉及到多个环节，如数据采集、存储、清洗、分析、报告生成、数据可视化以及用户界面设计等。相对于传统的数据建模和报表制作过程，数据产品化通过提升数据分析能力，提供更多直观的信息，进一步增加了企业竞争力。因此，如何构建一个真正具备数据产品化能力的企业级数据分析平台至关重要。本文将基于互联网金融行业的实际需求，探讨如何构建一个符合要求的数据分析平台。
2.数据产品化概念
数据产品化，即指将数据通过应用商业逻辑、模型和方法进行清晰的定义、抽取、转换、分析，并呈现出可读性强且直观易懂的图表或报告。作为一门新的科学技术，它可以使企业能够更好地了解客户的购买行为、市场趋势、产品服务质量、资源利用率等各种方面的数据。它可以在整个生命周期内帮助企业实现预测、决策和改善，为管理决策提供有用的见解。
数据产品化的主要流程包括以下几个阶段：
- 数据采集（Data Collection）：从不同渠道收集原始数据，如网站、移动设备、应用程序等。数据采集通常需要一定的技术基础，例如熟练掌握数据获取工具、编程语言等。
- 数据存储（Data Storage）：将收集到的原始数据存储在数据库中，方便后续分析和检索。数据存储通常采用关系型数据库、非关系型数据库或云端存储。
- 数据清洗（Data Cleaning）：对数据进行初步清洗，去除脏数据、缺失值、重复数据等，使数据更容易分析和理解。数据清洗通常包括删除空白记录、缺失值处