数据可视化定义

将数据以图形化的方式展现出来，美观易读，用更加客观的方式描述实际业务情况，反应真实业务问题

数据可视化流程

  • 业务梳理

    梳理业务需求，理解业务内容，完成整体可视化设计

  • 数据准备

    根据相关业务需求进行数据采集、处理、存储

  • 数据分析

    以分析表、图形等形式进行多维数据可视化分析

  • 用户驾驶舱

    按照业务主题、功能模块，交互形式及UI效果呈现用户驾驶舱

数据可视化特点

  • 多样的图形选择

    多种图形选择，可满足不同人群的阅读偏好、不同业务展现需求

  • 丰富的数据地图

    丰富的数据地理信息展示，十多种2D、3D地图种类可供选择，支持自定义地图

  • 高效的交互效果

    丰富的图表交互效果（数据提示、交互高亮、坐标轴缩放、自动刷新等），极具震撼力的可视化体验

  • 用户仪表盘

    通过各种常见的图表形象标示企业运行的关键指标，直观的监测企业运营情况，并可以对异常关键指标预警

  • 多终端自适应

    只需设计一次模板，即可支持PC、大屏等多终端自适应展示

  • 灵活的移动应用

    随时随地移动端访问，方便、灵活

数据可视化效果

商业智能（Business Intelligence）也称作BI

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，它是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

商业智能定义为下列软件工具的集合：

终端用户查询和报告工具

专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。

OLAP工具

提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。

数据挖掘（Data Mining）软件

使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。

数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品

专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。

联机分析处理 (OLAP)

OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是"维"的概念。“维”是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

商务智能(BI)整体架构图

建立数据仓库(DW)，实现信息统一与共享

面临多个系统分散的状况，需要进行数据整合，将分散的系统相互连接，建立统一标准的数据中心，为商业智能分析系统搭建信息共享平台，也为公司以后的深化应用打下基础。

通过选择相应的数据处理工具便可以连接到客户指定的关系型数据源或其它的平面数据源，如 Oracle、DB2、Microsoft SQL Server等，然后创建用于存储数据定义的数据源模块，通过图形化的映射编辑器，用户可以使用直观的界面设计复杂的转换、内联表达式、多重联接、聚合等，且不需要专门的 SQL 编程知识，具有极高的开发效率，数据处理工具将按照配置自动完成从数据源中提取数据和元数据的任务；以上内容根据实际情况也可以选择用脚本或SQL变成来完成

将数据合并和加载到目标仓库后，所有信息库和运行时元数据均通过公共视图提供，报表工具可以自动“识别”多维数据集、维和层次以及所有表名和列标题。 布署了数据仓库之后，如果发生更改，如添加、删除或修改数据源中的表、列或视图，则信息库定义将不再与其相应的源对象同步，如需与源对象同步，可以通过自定义配置，达到自动化更新数据的目的。

搭建商业智能(BI)分析平台，清晰化营销与管理决策

商务智能能够向企业内部从第一线的雇员到管理层人员提供直观和面向角色的业务智能分析应用，帮助他们更好地做出决策和改善业务处理流程。

商务智能应用包括预定制的适配器和业务逻辑，用来接入通用的处理系统和数据源。它包括一个通用的数据仓库模型，提供真正的交叉业务的智能分析系统，并且提供实时和智能地访问多个企业数据源的能力。商务智能应用提供一个真正的跨企业部门的视图，并且不需要考虑数据的实际存储位置。

各级部门经理通过商务智能系统可以随时了解业务运行状况，分析存在的问题和改进措施，公司高层管理者通过BI平台，依据集中展现的关键绩效指标（KPI），来洞察经营过程，以全局的、更为清晰的视角来观察公司发展方向，并帮助他们作出合理的、更具有创造价值的决策。

数据采集服务

基础数据全采集，代码深度优化，只为你的数据质量
多种埋点方式支持客户端、服务器日志、业务数据库、第三方服务、历史数据导入等全端数据采集。

数据采集，是一切有效分析的前提

  • 数据接入

  • 数据传输

  • 数据建模／存储

  • 数据查询

  • 数据可视化

数据采集要大、全、细、时

  • 大

    充分考虑用户规模与数据规模的增长，做好数据资产积累的准备。

  • 全

    多种数据源，多种方法全量采集，贯穿用户使用产品的整个生命周期。

  • 细

    采集足够全面的属性、维度、指标，让积累的数据资产更加优质。

  • 时

    提高数据采集的时效性，从而提高后续数据应用的时效性。

开放的平台，只为让你更深入的利用数据

灵活选择你的数据采集方案

多种采集方案

客户端（前端）

支持 iOS、安卓、Web／H5、微信小程序，主要用于分析 UV、PV、点击量等基本指标。

服务器日志

采集后端业务服务器打印的日志。更强的采集能力，更好的支撑精细化分析场景。

业务数据库

采集存储在各个关系型数据库中的业务数据。让用户行为数据与业务数据结合，满足复杂分析场景。

历史数据

支持历史数据一次性导入，激活过往数据，挖掘潜在价值。

第三方数据

对接 CRM、ERP、客服、物流等第三方系统数据，实现一个平台上，多维度、多部门的数据分析需求。

灵活采集方法

代码埋点

支持 Java／Python／PHP 等各类开源 SDK，确保数据采集的大、全、细、时。

全埋点（无埋点）

轻松集成 SDK，便可在 App、Web 产品中追踪用户的交互行为，简便快捷。

可视化全埋点

可视化的方法灵活自定义全埋点，消除技术门槛，非研发人员直接埋点。

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