时至今日，大数据已经兴起多年，许多公司也在大数据的建设上投入很多，但是最终的数据赋能仿佛除了数据仓库就是报表，或者口头上的支持高策的数据决策，然后实际带来的更多也是所谓的原始数据，抓不住关键且缺少洞见的数据反而是常态，那如何走出这样的数据困境呢？用户画像就是一个不错的大数据应用方向，在用户画像的基础上实施的个性化推荐和搜索，精准营销，个性化服务等，都让大数据的应用有了更多的延展。今天就和大家一起聊一聊用户画像系统的构建。

1. 数据集成与治理

  构建用户画像的前提是需要先了解自己公司的私域有什么数据，私域里面哪些数据是自己可控的，哪些是需要沟通与协作才能获取的，公域中又有什么数据能赋能自己。

1.1 私域

  私域需要盘点自己企业内的所有触点或者系统，弄清楚这些系统及触点的职能和有什么数据等，但是因为系统分布问题，有些系统虽然是私域的，但是本身集成在公司集团侧，甚至在Global侧，这些数据虽然在私域，但是却需要一定的沟通与协助才能集成，如图1.1.1。

• • toC系统：App，小程序，官网，微信公众号……
• • toB系统：门店管理系统，活动管理系统……
• • CRM系统：用户信息系统，会员俱乐部系统……
• • 主数据系统：产品主数据，IoT数据……
• • 其他：用户行为埋点系统……
  

1.2 公域

  这方面的数据主要来源于第三方的DMP(Data  Management  Platform)数据管理平台（如阿里瓴羊，字节火山引擎，腾讯企点等）；以及咱们公司行业的垂媒（如汽车行业的汽车之家，易车，懂车帝；电商行业的淘宝，天猫，京东，拼多多等），但是这些公域的数据由于法律法规隐私的问题，往往是不支持直接导出给到咱们的，一般支持在这些公域平台的上直接集成应用，通过应用（广告，活动，发券等）形式将第三方的用户引流到私域来。

1.3 私域和公域数据对比及应用

1.3.1 数据对比