最后提供一个监控系统搭建的几个要素：
五、值守系统如果还有更多的资源可以考虑搭建值守程序配合监控体系使用，频繁且单一的操作可以交给自动值守程序来处理；值守程序包告不同场景的异常收集能力也会对应不同场景的处理机制，如异常A该使用A策略来处理，异常B该使用B策略来处理提高效率降低人的依赖度，值守程序不再赘述。
再提供一个思路，如果你成功搭建起来了监控及值守程序可以考虑搭建知识库体系，建立完整的异常处理链路，知识库可覆盖至值守程序乃至人员培训；根据前置条件来判断最终的决策行为，整条链路也可加入数据分析的范畴，用数据驱动业务改造更为高效。
以上两段主要提及数据挖掘和前置的根据数据的决策，往后的bu就是数据清洗及数据分析，本来准备下面单独写一篇文章，这里给一些灵感：

• 根据你的数据产品类型来考虑清洗、存储、分析逻辑（用户数据产品，商用数据产品，企业数据产品）；
• 数据分析的过程：采集清洗，计算管理，分析展示，挖掘应用；
• 数据产品衡量：准确性，及时性，全面性，易用性；

文章写的很仓促，非技术博文，只能提供一些思路给到各位有数据系统搭建需求的产品同学们，属于雨露均沾但都未提及到细节。
有兴趣的同学可以共同交流或者对于哪些业务感兴趣，后续可以单独篇幅来描述，个人喜欢从实际使用层面出发，知识只有共享才能发挥最大的价值，大家共同加油！
本文由 @清醒 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
【 数据产品|轻量级数据中台构建思路】题图来自Unsplash，基于CC0协议

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