编辑导读：企业每天生产众多的数据，这些数据要经过分析才能对业务、运营等产生价值。而大数据平台就是了满足企业对于数据的各种要求而产生的。如何构建一个大数据平台，取决于企业的数据化程度和面临的数据问题。本文将从产品方案设计角度，说明一个最小可行的数据化运营平台方案设计的思考过程，供大家一同参考学习。

上篇文章讲了对于信息化基础能力较为完善，但数据化能力不足的在线教育公司如何构建大数据平台的方案，感兴趣的同学可以查阅《在线教育大数据营销平台实战（一）：大数据平台构建实战》。

大数据平台的构建是从底层解决业务面临的数据问题，一定是需要一个时间周期的，因此其对业务的贡献不会立刻显现，而业务感知不到数据的赋能势必会影响老板对数据团队的资源投入，怎么解决这个死循环？

本篇我会以自身的实践经验为依据，阐述数据化能力构建初期，如何利用第三方数据系统（神策sa）和内部数仓的结合来构建支撑数据化运营平台的MVP方案。笔者将会重点从初期用户数据分析痛点的解决、埋点实践经验、数仓与神策分析融合方案三个部分进行阐述。

一、初期痛点及神策解决方案

通过初期对业务人员的访谈调研，发现在用户数据的使用层面主要存在三个痛点：用户行为数据缺失、用户渠道效果无法全流程分析、不同运营角色个性化分析需求较多。下面我会对这三个痛点进行分析以及给出选择神策sa的原因。