互联网行业BI解决方案：“产品+业务”聚焦4大分析场景

互联网企业仍存在数字化实践挑战

从发展历程来看，互联网企业本就生于数字化环境，天生对数据有着更敏锐的洞察。大数据作为企业数字化转型的基础性要素，一部分互联网企业浸淫多年，已在数据采集、数据管理和数据应用等方面取得显著成效。数据在企业发展中的重要程度也达到了前所未有的高度。

那互联网企业，还需要做数字化么？事实上，虽然天生在线的业务特性让互联网企业走在企业数字化道路的最前沿，但纵览行业内外部发展，其面对的实践挑战仍非常之多：

• 外部市场环境多变与内部数据资源吃紧：市场环境快速变化之下，保证互联网企业经营管理的健康度已成为企业生存和持续发展的第一要素。其中，不仅管理层需要数据衡量和评价企业经营情况，一线业务人员同样需要数据以应用业务运营。

• 从简单重复取数到深入业务分析：互联网企业的数据分析岗位越来越普遍，但数据分析团队只在被动响应业务部门简单重复的取数、对数的诉求。如何最大化展现数据分析团队能力，实现深入的数据探索，已成为很多企业完善数字化建设的重要一环。

• 业务敏捷响应难迭代与自研成本高配比重：为及时响应企业战略与市场变化，企业自然需要构建更完善分析功能、更敏捷响应和迭代能力的数据平台。倘若选择自研系统，每年需投入高额研发费用，并且在后续运维和升级迭代中，还需持续的时间成本和试错成本，最终企业的需求还不一定能完全满足。

总的来说，数字化不针对传统行业亦或者互联网企业，它代表着利用技术与数据提升、优化甚至重构企业业务价值链的全过程。数字化转型可以帮助企业以全新方式进行价值创新，进一步实现结果可见、降本增效、敏捷迭代、组织能力提升等等企业建设核心目标。

企业数字化建设核心目标

对此，本文将详述互联网企业在数字化时代挑战下的应对策略，基于观远数据《互联网行业 BI 解决方案》，助力打造企业自身可持续的数字化竞争力。

一站式数据分析与智能决策

产品及业务解决方案

《互联网行业 BI 解决方案》是观远数据基于服务小红书、哔哩哔哩、斗鱼、水滴公司、雪球等众多互联网行业领先企业的实践经营，针对互联网企业常见数字化需求与痛点，总结而成的一站式数据分析与智能决策“产品+业务”解决方案。

产品解决方案

全流程数据应用建设

数据建设是一切上层应用的基础。总体而言，可以将数据分析链路分为“看数、诊断、预测”三个阶段：

• 看数：看得准，看得清。企业通常会从多种来源、多种维度采集多种类型的数据，继而构建庞大的数据生态体系。第一步看数，必须统一进出口数据，看准数据，看清数据。

• 诊断：确认好坏点。诊断不仅仅是“看坏”，同时也要“看好”。基于行业经验，建立相应分析框架之后，根据各类指标对实际场景进行拆分，判断业务情况好坏原因，这就是诊断。

• 预测：明晰未来趋势。基于清晰的数据，贴合业务的分析框架，再加上历史表现规律，通过AI相关能力更进一步，进行一定程度的业务预测，进而指导计划制定以及后续业务开展。

观察以上数据分析链路，不难看出，让业务用好数据的重点在于“数据准备”+“分析框架”。观远数据 BI 产品解决方案囊括“数据准备—数据分析—数据应用—数据分发”全流程应用，贴合企业数据应用重点，为一站式数据建设保驾护航。

观远数据分析平台总览

下面介绍观远数据分析平台部分产品功能：

观远数据数据采集功能可快速接入企业零散多态的多源数据，统一数据口径：

• 接入类型丰富：30+的数据接入类型，快速实现财务、人事、运营等诸多系统数据源的标准化接入；

• 灵活权限管理：用户、用户组的行、列、单元格级别的数据权限管理，有效保障企业数据私密性；

• 实时自动化更新：可自定义各种时间维度的触发时间，并支持某个时间维度内的多次触发，提升数据时效性。

对于部分线下数据或缺失数据，可通过表单填报功能统一上传，最终统一整合多类型、多维度的数据，实现及时、准确、统一的存储管理。

SmartETL

在数据进一步处理上，智能数据准备功能（Smart ETL）简单易用的拖拉拽式操作和清爽的可视化数据流处理界面，可满足各式各样数据处理场景，助力数据分析师乃至业务人员高效完成数据的清洗、整理和融合。

基于可视化分析功能，无需编程，只需简单拖拉拽，用户即可根据业务需求轻松创建超50种类型的可视化图表，自由布局，所见即所得，快速完成直观的数据展示。

可视化编辑器

借助其中的交互式数据分析能力，用户可进行多层钻取、图表跳转、多表联动等交互操作，追溯数据根源，快速定位解决问题，辅助实现经验决策。

数据的应用方式有很多，例如数据门户、数据大屏等等。数据应用的重点在于如何将数据产品能力深入日常业务，产生业务价值。

假如过去某月销售额异常波动，如何抓住背后原因？可以进行指标下钻，根据经验按维度进行深入分析，找寻根源。

自动数据洞察

不仅于此，观远数据提供的数据解释功能，即自动数据洞察，可以为用户自动解读、分析数据异常点（即利润率在某月大幅下降）背后的关键因素：

• 首先找异常，找到可视化分析结果中的异常；

• 然后做分析，通过对整个数据做深入分析找到引起波动的关键因素；

• 最后说人话，将找到的关键因素，用通俗易懂的方式解读、呈现。

数据分发功能可以通过钉钉、企微、飞书、邮件等方式实时通知用户，进行指标预警或订阅推送，实现数据追人。

• 异常数据预警：观远数据平台支持实时和定时数据预警，基于之前配置的预警规则，在到达预警值时，系统会通过预设的推送方式自动推送预警消息，实现异常经营数据预警等；

• 经营报告推送：通过平台订阅功能面向公司高层及运营、产品和财务部门负责人自动推送经营日报、周报、月报，实现千人千面的经营报告推送。

随着移动办公浪潮的崛起，智能分析场景也已逐渐扩展至移动端。用户可在移动端随时随地监控数据，掌握一手业务经营动态，为问题的快速定位与及时解决提供有力抓手。

移动轻应用

用户可在微信端查看数据看板，如遇紧急情况，还能通过手机、pad等移动工具及时收到预警提醒，避免业务风险。

业务解决方案
面向全业务场景的组合拳

如果说观远数据企业级的产品能力是应对数字化挑战的一记又一记重拳，那贴合业务发展情况而诞生的业务解决方案，就是一套密不透风的组合拳。观远数据 BI 业务解决方案，构建了互联网行业数字化运营分析体系，从底层数据模型层，至指标体系层，全面应用业务场景，最终通过数据决策驱动企业持续增长。

下面，将优选部分场景应用进行相关介绍：

用户的引流、管理和分析是业务发展必不可少的重要一环。针对用户流程分析路径，通常有两种链路的观测手段。

一是时间维度出发，从DAU到商详访问、加购，直至最后的实付环节，其中可能还有搜索、推荐等过程渗透链路。

另一种可从用户池出发，分为新客、老客。老客可再分为去年新、历年新。

无论用户池还是DAU出发，亦或者新客、老客，做好他们的触达与转化留存链路，即用户流量分析，其中关键在于如何优化每个转化环节与路径。

用户流量分析

观远数据“用户流量分析”可基于UV/PV、平均在线时间、日均流量、平均访问量、购买转化率等各项核心指标，对平台用户购买路径进行转换分析，基于关键数据信息，分析转化问题或优化节点。

此外，再通过“用户行为分析”，还可对各渠道用户的分布、新增、销售占比、留存、转化率等趋势，进行用户洞察，贴合用户行为习惯，进一步提升业务运营效率。

在拥有一定用户之后，下一步需要通过多样化的营销活动稳定获取流量，并进行持续转化。广告投放、优惠券投放、商品折扣在营销活动中不可或缺。那么如何明确哪些渠道广告投的好？哪个优惠券发的合适？哪个商品折扣合不合理？很多平台甚至出现了商品叠加太多平台、活动、优惠等折扣，跌破成本价，越卖越亏的情况。

营销分析

通过“营销分析”，企业可直观掌控“广告投放营销ROI”、“促销商品折扣分析”、“优惠券转化分析”等业务场景，洞察投放平台、营销类别、点击浏览、花费、成交金额等关键指标数据，更细粒度且全面地把握企业整体营销节奏，同时避免了潜在的运营风险。

历经一系列的用户转化路径，重点关注的是最终销售、交易情况。

“销售/交易分析”通过整体业绩、渠道业绩、产品销售结构、区域销售分析、用户投诉分析等各个重点分析内容，以及各项数据对比结果，帮助营运总经理、销售总监、销售经理等角色实现业绩全面监控，轻松把握销售、交易完成情况。

业绩月/季/年度达成分析

对于企业敏感数据，观远数据提供“权限管控”能力，以销售、交易数据为例：

• 从维度看，不同区域、不同级别的人员看数、用数的权限范围可控制；

• 从指标看，毛利、利润率等敏感数据可设置人员相关查看权限。

本文仅节选部分产品功能和应用场景，全本解决方案还囊括小红书、斗鱼、雪球、飞凡汽车等互联网行业领先企业案例实践，分享了企业 BI 多元化战略以及数据价值提升的实战思路，期望为更多企业数字化运营及业务发展提供策略支持。

如果想了解详细《互联网行业 BI 解决方案》，扫描下方二维码即可下载。

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