数据平台
数据平台的本质
能力+场景 = 数据产品，数据平台是产生数据产品的土壤
高级的能力能够让数据平台拥有能力去适配更复杂，价值更高的场景
一个好的框架要能够自我扩展，能来源于实践又指导实践，能兼容大部分现象和相关理论
一，数据平台的能力
「变」和「异」是数据能力的核心，以此可衍生出来。变是变化，异是不同。变是时间，是动态的。异是空间，是静态的。
- 定义「变」
- 发现「变」
- 解析「变」
- 作用「变」
变是整个的过程，一个场景会结合变的一个或若干个过程，并结合「异」综合运用
但我发现，按照这个层次划分，能力的层级并不是严格按从低到高排列的。只能是水平分类
1. 1 定义「变」
定义变，关键是找到不变。不变，是从历史数据抽离出来稳定的特征或趋势。
明白何为变。
定义变是第一步，也是最难的一步。这一步的原始阶段是靠分析师识别，存在全面性，及时性和大量数据的不足。再往下一步走，就应该通过机器实现。这里有常见的方法：阈值，规则和算法。难度和质量由低到高。
1.2 发现「变」
需要结合多维度的信息，是哪个指标在哪个维度发生变化
定义核心的要监控到变的地方。这里根据变的种类不同，可以分为大盘监控，业务监控和技术监控。都有各自的关注点
在线或离线，越早发现，越快发现的变，则价值越大
1.3 解析「变」
目的是找到变的原因。
从变的各个维度中，发现异的部分。把异再拆分，识别出来变的部分。
1.4 作用「变」
变有消极的，也有积极的。对于消极的变，要预防，要抵消。对于积极的变，要引导，要促进。
用户画像，其实是定义异，然后从异之中找到可以作用变的地方。针对不同的情况，做不同的引导，从而带来每个部分更大的收益
二，数据平台的场景和产品
有些场景只适用一种能力，有些则需要多种甚至全部。能力和场景结合，就是某个数据产品。
烛龙：集定义，发现，解析变于一体
獬豸：主要是实时发现变的能力，并接入一定程度的解析变的能力
CRM：则集中在作用变的层次
如何能更好的定义变，这个是否应该拆出来做一个产品。这取决所适用的场景有多宽广，价值是否能支撑起一个产品。