用户画像是指依据数据分析和挖掘结果，对用户的基本信息、特征、兴趣和行为等进行描绘的方法。这涉及到深度挖掘用户数据，然后对整体数据进行分类，并分析数据各类结果的特征、趋势和所属群体的组成等。通过这种方式，企业可以得出用户人群的特征和个体差异，形成线上用户画像和散装用户群。行为分析则更侧重于用户在具体时间、地点进行的操作行为，这通常通过埋点等方式捕获，并对这些行为进行深入分析。
用户画像与行为分析在多个领域有着广泛的应用场景，以下是五大核心应用场景：
客户数据资产沉淀：将用户数据管理平台作为企业客户主数据中心，清洗并整合多源客户数据，如CRM系统中的结构化数据，客服产生的非结构化的通话记录，埋点程序捕捉的用户交互行为数据等；用户数据管理平台可以构建用户在多渠道中的映射关系，体系化沉淀客户数据资产。
群体与个体洞察：在成熟的用户数据管理平台系统中，通过事实标签、规则标签和预测标签进行人群画像和洞察。由于用户数据管理平台数据资产沉淀中每一个消费者都存在唯一ID和全域属性，因此我们可以清晰地看到每个用户档案来指导一对一的精准营销动作。
营销链路支持：营销自动化工具通常会配置一系列的营销工C作流。在用户数据管理平台的支撑下，可以将洞察后的人群包输送给DMP系统，在DMP中进行人群相似性放大，放大后的人群会交由广告系统来完成广告的精准投放。
策略引擎驱动：对于数字化建设完备的大型公司，通常会配备自动化策略引擎、个性化推荐引擎来辅助人工运营动作。用户数据管理平台作为运营工作高效的辅助工具，以消费者的属性和历史行为数据为基础，完成user-oriented的推荐，真正完成千人千面的运营策略。
销售价值增强：用户数据管理平台通过洞察每个潜在用户在触点上所做的各类行为，判断潜在客户的重要性和购买意向，输出不同价值的人群跟进策略，从而进行匹配销售人员、定制针对话术等销售方案。
场景挑战：
CDP（用户数据管理平台）是企业用来收集并统一管理用户在多个渠道上的完整数据的工具。通过分析收集到的数据，CDP可以形成用户360度全景画像，洞察用户的行为、兴趣、需求等信息，更好地把握用户的生命周期，为企业提供精细化的营销和服务。同时，通过用户行为分析，将用户数据与业务场景结合，实现个性化、精细化的运营，以更加灵活的方式，触达不同场景下的用户，提升用户的体验。
上图是常见的用户画像与行为分析的工作流，当前常见解决方案往往面临下列的问题：
表结构不灵活
随着产品迭代，需要新增埋点数据字段，例如关注功能或停留时间属性。当前解决方案不具备轻量级的表结构变动能力，难以保证高效应对业务变更。
分析复杂
当前的解决方案在分析离散事件的关系时，常使用通用 SQL 处理时间范围间隔，将计算逻辑变得非常复杂，并且可能需要引入大量的 join 操作，计算效率低。
无法实时更新
用户标签数量通常为几百到上千个，受计算资源和业务特点等多种因素影响，标签生成时间各异，但业务总需求最实时的用户画像，当前的解决方案难以兼顾计算与更新。
难以实时响应查询
每个用户每天会产生多个埋点数据，随着用户数量增加，行为数据量也会呈指数级增长。当前的解决方案难以实时响应查询需求。
基于以上痛点SelectDB研发了基于 SelectDB 建设的 CDP 数仓平台分层：
SelectDB用户画像与行为分析解决方案优势：
相较于传统的CDP画像系统,SelectDB能够更好的对用户画像业务进行支撑:
1.通过Bitmap的集合计算,可以快速的完成对于用户的去重操作;
2.SelectDB提供了大量的基于Bitmap函数,如bitmap_union、bitmap_and等;
3.向量化引擎、物化视图、Runtime Filter等多种优化手段可以以加速查询,优化用户体验;
4.高性能多表关联可以支撑宽表、纵表等多种模型,完成多维度数据分析;
5.SelectDB的分区分表机制为高并发精准推送提供了支撑。
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