现在，企业都在关注用户增长和用户获取，以实现用户精细化运营为目标。通过运营手段来提升用户活跃度，实现用户留存，最终实现用户变现。实现这一目标必须首先做好用户画像，而利用元数据来构建用户画像成为一个重要手段。
我们都知道，元数据是用来描述数据的数据。单单这样说，不太好理解，我来举个例子。
在俄国作家契诃夫的小说《套中人》有这么一段，描写一个叫做瓦莲卡的女子：
（她）年纪已经不轻，三十岁上下，个子高挑，身材匀称，黑黑的眉毛，红红的脸蛋－－一句话，不是姑娘，而是果冻，她那样活跃，吵吵嚷嚷，不停地哼着小俄罗斯的抒情歌曲，高声大笑，动不动就发出一连串响亮的笑声：哈，哈，哈！
有了这些信息，我们就可以大致想像出瓦莲卡是个什么样的人。推而广之，我们只要把小说中每个人物提取出这几类的信息，我们也可以推测出小说每个人物的样子。
这个例子中的"年龄"、"身高"、"相貌"、"性格"，就是元数据，因为它们是用来描述具体数据/信息的数据/信息。当然，这几个元数据用来刻画个人状况还不够精确。我们每个人从小到大，都填过《个人情况登记表》之类的东西吧，其中包括姓名、性别、民族、政治面貌、一寸照片、学历、职称等等......这一套元数据才算比较完备。
在日常生活中，元数据无所不在。每一类事物，都可以定义一套元数据。元数据最大的好处是，它使信息的描述和分类可以实现格式化，进而通过数据质量管理流程真正提高企业的数据质量，同时为机器处理、人工智能创建了可能。
广义上，“用户画像”指的是企业从各个渠道收集用户信息，再根据所获信息对用户进行人格化分析，包括人口属性、兴趣爱好、购物偏好、社交属性等等，为每一位用户打上专属标签。这些收集的用户信息，就相当于用户的元数据。
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人口属性：地域、年龄、性别、婚否、文化程度、职业、收入、是否有子女、有否有车等。
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行为属性：品牌偏好、网站活跃频率、停留时间、问题咨询、购买兴趣、产品驱动、使用习惯、产品消费等。
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社交属性：好友关系、常用社交软件、活动范围、朋友身份等。
除这些外，还可以根据分析需求，提取更多维度的用户属性。收集的用户属性越多，能够更精准的对用户数据进行挖掘、分析。
用户画像表现为一种模型，是通过挖掘用户尽可能多的数据信息的基础上得到的。我们需要在繁杂的数据之上做一定的抽象，建立用户画像的元数据模型。依据元数据模型，从不同的数据源采集相应的用户元数据。
以亿信华辰元数据管理平台为例，我们可以在平台中定义用户画像的元数据模型。
接入数据源，采集元数据，可以从网站/APP、内部CRM/ERP系统、内部OA系统、电商平台、社会媒体、支付平台、搜索引擎、邮件ISP、广告DSP、支付、第三方数据服务商等处获取需要的数据。对采集的元数据进行必要的处理和整合，最后生成用户画像的数据集。
有了用户画像数据，就可以用来做一些有趣的分析，例如，最常见的可以做一些用户统计，比如按地区统计、按收入统计、按性别统计、按教育程序统计、按购买偏好统计等等。
另一方面，对用户画像加上一些机器学习、人工智能技术，可以用来做精准营销，分析产品的潜在客户，针对特定用户群体进行推销。下面是用亿信华辰数据挖掘平台豌豆DM展现的营销推荐示例。
我们还可以用用户画像数据进行客户的自动分类，通过用户的属性、行为、需求、偏好等信息，通过聚类算法对客户进行自动分类。下面是用亿信数据挖掘平台豌豆DM展现的对电信用户进行分类示例。针对这些分类，我们可以制定更个性化的电信套餐。
此外，用户画像除了在沟通和识别客户方面有帮助外，还能对维系老客户和促进二次转化，发挥更多价值。
例如，我们还可以在选取一批用户的某些属性，做一些预测功能，例如预测用户是否会流失，或者预测用户是否会对新上线的功能感兴趣。对应的，预测出很可能会流失的用户，针对性进行挽留的营销活动，比如发红包、发优惠券等。针对会对新功能感兴趣的用户，可以给其推送新功能，来增加用户的粘性。
结语：
在大数据时代，机器要学会从繁杂的数据流中解读用户，构建用户画像就变得尤其重要，是上层各种应用的基础。
构建用户画像的核心是进行数据建模，建立用户的元数据模型，采集格式化的用户画像数据。再结合机器学习、人工智能算法，用户画像在实际业务中可以释放重要价值。
