科创中国

行业领域

高技术服务业

需求背景

用户数据平台项目是新汽车营销数字化转型的重要基础，需要构建数据运营能力、赋能精准投放、线索精益、会员运营、商城运营、顾问成长、管家服务等业务场景的全链路营销场景。

通过用户数据平台，实现多品牌多组织的八大业务场景（精准投放、线索精益、会员运营、商城运营、顾问成长、管家服务、产品用研、智慧服务），为全业务链的数字化转型奠定基础，同时沉淀数字化工具能力，八大场景的系统功能由业务团队人员自主配置完成。通数据分析工具链，从数据自采集（实时），指标可视化配置，可视化数据建模到指标可视化展示全链路数据打通。支持数据实时采集，支持报表多种形式的展示。

服务中台、线索中心提供的服务需要保障服务的性能和可用性，在200个并发的场景下所有业务接口须在1s内返回，并且在该场景下可以达到***%的可用时间（SLA达到四个九）。并且数据连接方面，线索数据的误差时间不得超过一天。对于数据方面，所有操作均需留下用户操作日志用于审计，操作日志包括但不限于用户唯一标识、ip、操作名、操作等。同时，在保障数据安全和数据解密的情况的下不能影响到业务基础的业务分析，保证数据的完整性、一致性和可靠性。

需解决的主要技术难题

在汽车企业用户数据平台建设过程中，可能会面临以下主要技术难题：

1. 数据采集和整合：汽车企业需要从多个数据源中采集用户数据，并将其整合到一个统一的平台中。这涉及到数据格式的标准化、数据清洗和数据集成等技术问题。

2. 大数据处理和存储：汽车企业的用户数据通常具有大规模和高维度的特点，因此需要使用大数据处理和存储技术来处理和存储这些数据。这包括分布式计算、分布式存储和数据压缩等技术。

3. 数据安全和隐私保护：汽车企业用户数据涉及到用户的个人隐私信息，因此在建设用户数据平台时需要考虑数据的安全性和隐私保护。这包括数据加密、访问控制和数据脱敏等技术措施。

4. 数据分析和挖掘：建设用户数据平台的目的是为了从用户数据中获取有价值的信息和洞察。因此，需要使用数据分析和挖掘技术来对用户数据进行深入分析，包括数据挖掘算法、机器学习和人工智能等技术。

5. 实时数据处理：汽车企业用户数据通常是实时生成的，因此需要使用实时数据处理技术来对数据进行实时处理和分析。这包括流式计算、复杂事件处理和实时可视化等技术。

6. 数据可视化和呈现：建设用户数据平台的最终目标是为用户提供直观、易用的数据可视化和呈现方式，以便用户能够更好地理解和利用数据。这涉及到数据可视化工具和技术的应用。

7. 数据共享和合作：在汽车产业链上，不同的企业和组织可能需要共享和合作使用用户数据。因此，需要解决数据共享和合作的技术问题，包括数据共享平台的建设和数据共享协议的制定。

总之，汽车企业用户数据平台建设需要解决的主要技术难题涵盖了数据采集和整合、大数据处理和存储、数据安全和隐私保护、数据分析和挖掘、实时数据处理、数据可视化和呈现，以及数据共享和合作等方面。

期望实现的主要技术目标

1.汽车企业用户数据平台建设覆盖的八大业务场景70%可通过配置化实现，集团复用变动成本为“0”，新品牌新车型新业务1个月上线。

2.应用工具链打通，减少系统重复建设，节约开发成本，短时间内可大范围使用并可进军各大应用市场。

3.数据工具链全链路打通，消除单个工具间的孤岛壁垒，集中专家团队精力持续优化数据工具链，打造长安自主可控的数据工具能力。

处理进度