加速数据流转，快看亿级数据分析运营体系搭建和业务赋能

近日“让业务用起来 · 观远数据2022智能决策峰会”落下帷幕。快看数据研发负责人屈世超带来了《亿级数据分析运营体系搭建和业务赋能》的主题分享，基于快看业务发展特点，屈世超分享了快看数据中台的建设背景和建设思路，以及让数据在内部流转起来的经验。

业务特点决定数据需求

快看创办于2014年，是中国年轻人的国漫IP平台和分享社区。截止到2021年8月，快看总用户超过3.4亿，月活接近5000万，超过行业第二名至第六名之和。85%以上的快看用户是00后，被称为“超新Z世代”，他们用创作表达兴趣和热爱。快看作品已登陆全球近200个国家和地区，成为中国文化出海的代表。

业务特点决定数据需求。屈世超在2016年加入快看，是当时第一个数据开发工程师。在近七年的时间中，总结了4点快看业务发展的数据应用特点。

第一，主营业务持续迭代、精益提升。这也是互联网的特点，主营业务在持续形态、商业化模式以及用户运营上，通过AB测试快速、持续地迭代。

第二，新业务方向的探索，寻求用户和收入新增量。2018年互联网用户天花板逐渐见顶，快看开始探索新增量。基于数据的理解，数据使用越来越深，数据要求越来越高，新业务数量不断增长，数据需求也是全新的。

第三，自上而下使用数据，数据依赖度高，人人用数。快看内部人人用数。以观远数据BI平台为例，快看2/3以上的用户员工都有观远账号，大部分用户在自己的业务线内都能够自助创建灵活的报表以及整个分析的链路。

第四，业务创新性高。快看作为漫画垂类Top1的平台，基本以创新性业务为主，做商业化、用户运营、内容创作，是行业里面数据应用的一个探索者。

以上特点可以概括为，快看的业务迭代速度非常快，对数据的应用要求很高，要求具备很强的灵活性，无论从数据内容上、应用形式上，还是公共能力，都会不断地迭代变化。

快看数据中台

建设背景与思路

针对以上业务特点，快看从2015年就已经提出数据中台的建设概念。数据中台的价值是在复杂的业务中，提炼出数据以及数据应用的公共能力，并能把这种公共能力让各个业务灵活接入，让数据便捷地应用起来。快看一直秉承着数据中台建设的思路，核心目标是打好业务对数据的需求基础。以下是快看数据中台的建设全景图。

快看在搭建平台后第一件事就是数据采集，包括业务日志、业务数据库数据、三方数据以及埋点。采集层需要保障数据采集上报的通道和上报的准确性。

之后需要建设数据相关的内容体系。快看数据内容的建设基于数仓，持续进行离线数仓的建模和实时数仓的建模，以及数仓模型和业务过程建模之间的映射。

再之上是数据产品矩阵。建设数据内容不是让所有的业务产品和运营人员直接去数仓拿数。快看把数据内容和数据模型，以一定形态呈现给业务，搭建数据产品矩阵，例如画像平台、指标管理系统、用户行为分析平台、观远数据 BI 平台等。对于数据的使用，除了可视化之外，还有数据服务化，包括数据KV服务、功能的API服务等等。

数据产品矩阵再往上是业务应用。业务感知最明显的是管理项或者业务项报表。这里面分为实时报表和离线报表，以及很重要的OLAP分析。

实时报表、离线报表以及OLAP分析，是目前在快看内部是业务使用场景最广，也是业务赋能最有效的产品工具。离线报表一般是支撑长期的策略分析；实时报表支撑一般是支撑业务内的特定场景、特定模块的即时策略分析；OLAP分析是赋能业务进行自助的高效分析。

如何让数据在内部流转起来

快看的数据中台持续积累了6年多的经验，从无到有，走向逐渐完善。下面介绍数据中台建设的能力和进展，以及如何让数据在快看内部正确用起来，让数据流转起来。

一般企业内阻碍数据应用的因素可能会很多，屈世超总结了三点：

易用性。易用性不单单是BI层面，而是整个数据使用的链路。一方面是数据运营基础，另一方面是有了数据中台之后的运营问题，能否解决业务的用数据问题。

数据多样性。数据本身有很多的指标维度，存在多样性。对于活跃、留存等等，如果没有统一口径，一百个人有一百个定义。除了业务侧定义有差异之外，在数据使用上、计算口径上、提数的口径上也会存在多样性，导致数据难以统一、难以使用。

与部门“墙”有相关性。不同的部门所参与的不同业务有差异，会更关注自己业务特定的核心数据的应用，这会导致不同部门对同一个指标的定义、关注度存在差异。

有了三个主要的应用因素，快看是如何解决这三个问题，从而让数据在各个业务内应用起来？

任何一个公司都可以进行数据内容、数据数仓建模的建设。以下是快看建设内容数仓模型时，对于数仓建模和数据治理方面的经验模型。基于OneData模型，在APP、DWS区分主题域，在DWD、ODS区分数据域，做分域的存储。上层使用观远数据，引入仪表盘，自助报表工具。

这中间欠缺了整个使用路径，快看通过产品和数据运营的方案解决了这个问题。每一个业务都会存在很多业务过程，通过对业务过程和业务场景的梳理，从数据分析的视角来看，每个过程都有相应的核心转化指标，把业务过程和转化指标结合起来做映射，每一个指标与底层数仓建模有很强的相关性。

底层数仓建模是为了解决业务需求、业务问题，以及业务对数据的使用。面向核心指标和常用指标的数仓建模思路，可以指导数仓建模。现在要做业务过程以及业务过程中核心指标，以及底层支撑数仓模型库表的映射，这是指标管理系统所承载的产品定位和功能。它解决的问题是业务产品运营和分析师，在分析一个特定业务场景和特定指标时，可以顺利找到存储库表的位置，这是指标管理在查数使用中的功能。

此外还有一个问题，数据在表里面如何存储？存储的格式、含义是什么？如何使用当前存储的模型？这些是数据地图产品承载的功能，将数仓库表的原信息进行维护，对数据质量以及生命周期进行管理，让整个库表的信息能够一目了然。基于这些产品能力，就成功把上下两部分串联起来了。这里面要强调一点，除了产品能力的沉淀，对于产品应用的数据信息、数据地图等信息的运营管理也是非常有必要和值得长期投入的事情。

以上，快看解决了业务方便用数的问题，接下来将介绍快看如何正确使用数据，让数据在公司内部能够正常流转起来，产生应有的数据价值。

大的原则是统一指标的定义。快看在长期实践中总结了一套机制，保障大家对于数据的使用都是正确的，避免了每个部门基于自己理解使用数据：

首先，自上而下。基于公司的年度目标，自上而下进行目标指标拆解，与公司内部重点项目的对齐和承接机制相呼应，进行指标的统一定义。

第二点，对齐依赖。在指标体系制定的过程中，务必前置对齐跨部门、跨业务的依赖指标，避免事后的问题，这是需要重点强调的。

第三点，保证数据准确性。快看拥有一个中立部门，专门负责指标、仪表盘等建设，保证数据的客观和可信。

最后，屈世超对快看数据中台建设思路和让数据流转，总结为三点：

第一，数据中台的能力是应用数据的基础，数据中台建设内容的准确和完善，产品能力和数据运营保障到位，这是业务侧能够用数的基础。

第二，有了数据中台之后平台的易用性可以加速数据的流动，在部门间和部门内进行数据流转，大家做数据的对齐，使用和应用。

第三，仪表盘指标体系的建设有很多技巧，也有很多坑在里面。尤其在企业内对齐核心项目，以及跨部门对齐指标的时候，一个指标体系的建立，要对应到数据仪表盘体系的建立。

01. 观看「观远数据智能决策峰会」直播回放，领取波士顿咨询、毕马威、招商银行、数禾科技、丝芙兰中国、Babycare、斗鱼直播、星星充电、水滴公司、快看等20+嘉宾演讲PPT

02. 观远数据产品体验Demo升级！8大行业数据应用，40+分析场景BI模板，扫码即可免费体验