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大数据智能采集平台-数据产品需求解析

回忆2015年我有幸作为CODER身份参与建设“大数据管理平台-DMP”，一晃4个春夏秋冬已过，遥想2015年房价，现在看来真是合理，如果当时我可以办理公积金贷款，我想我已不至于现在由于，而问题就怪当时的公司会按当时最低工资标准缴纳公积金，而归根结底呢，问题还是在自己身上！为什么不选择其他雇主？，为什么不去稳定的事业机关？，有什么理由在一家只有蓝图的公司呢？我市场安慰我自己：我参与开发和设计过DMP！

冗余的话不多说，现在貌似一切又回到原定，项目组急需一套大数据采集服务，实际采集功能隶属于DMP的一个模块，就这个模块展开，更专精的去尝试设计大数据采集服务平台，不过这次身份是已业务产品的身份参与。

全部项目流程：1需求沟通   2可行性报告（产品需求分析、商业需求分析、市场需求分析-竞品分析）3项目立项  4产品开发 5测试验收 6不断45回滚  7上线运行

S1：简单收到领导从业务部门提出的8个数据需求：

  • 要有IP代理池，避免使用公司主网IP，保证网络稳定
  • 支持JSON、xml半机构化数据结构化解析
  • 验证码识别，支持机器学习自己训练OCR识别算法与打码平台
  • 采集模板
  • 可视化的配置流程，配置支持xpath、CSS选择等
  • 爬虫调度管理策略，要分布式部署采集
  • 图片、视频、压缩文件数据下载，pc、wab、app采集
  • 支持自定义工具开发扩展，支持.PY脚本与现有工具配合使用

综上看起来还比较专业，毕竟这些都是博士分析师提出的需求，拿到这么多需求，确定最终使用者，首先我们要彻底明白需求方的描述意义，往往客户的需求不够聚焦，比如电商客户的精准营销、客户画像需求，如果面对这样的需求产品很难下手，即便形成解决方案，结论一定是大而全的让客户感觉无法落地，如果能聚焦到“日化用品在电商APP入口广告信息推送”、“日化用品工作日营销目标客户画像”等并得到客户认可，将会明确接下来的产品设计方向，并及时给需求进行分类，并在第一时间判断数据产品的类型。

以如上8项需求为例子，不存在需求模糊现象，多为技术功能性需求，据此我们将需求分为：技术需求（IP代理、分布式部署、验证码机器学习自动打码识别）、功能需求（可视化交互配置、自定义功能拓展、文件下载、采集模板、爬虫任务管理），最后我们将这个技术产品定义为：技术型平台类产品，使用者：内部研究人员使用，至此需求沟通完毕，如果有后续的需求，同样周而复始，最重要的是要理解需求功能，下一步就是勾勒文档了，给技术看的，给领导看到，给业务需求方看的，给市场看的（对内的就没有咯），通过后组织协调资源就落地实现，加油ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ

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