大数据显雏形——发展

所有公司在一开始时,数据的建设都是比较落后的,但随着互联网的环境推动,以及公司计划2013年在纽约交易所上市,这时候面临一个很大的问题。在上市之前,公司的数据,无论是流量数据还是财务产品数据都需要经过非常严格的审计。为此,我们开始整理数据,做数据报表,花费一年多的时间做数据整理、数据规范,慢慢的大数据的平台有了雏形。

后来公司上市之后,数据运营的重点从反映过去和现在的状况转变成指导业务、管理业绩、支持销售。

2015年到2016年这两年,公司将目标投入到数据智能上,建立了一个非常大的系统平台,并且让整个销售和产品运营体系全面实施数据化运营。在这个平台上,我们不仅仅要进行管理销售,还要构建销售能力模型,预测未来业绩。因为在美国市场的股价,更多的是依赖公司未来的发展,公司未来预期决定了公司现在的股价,因此总共的业绩预测非常重要,能够非常精确的3   预测销售更加重要。

大数据平台建设

公司拥有很多的业务数据库,有订单、CRM、合同管理、人力资源等数据库。以往,我们会把这些数据库里的数据做集成,做一个简单的数据仓库,然后根据业务需求,在数据集成的基础上,通过帆软报表建立一个决策系统,做数据展示,提供服务。这个过程的好处是开发成本低,投入成本低,技术架构简单,可以非常快速的在公司内部运行起来。

但是这样的方式随着业务系统的增多,逐渐开始不适用。一是业务数据多样化、数据未集中管理、有效利用数据难度大;数据存储能力受限,无法追溯较远的历史数据。二是很多情况下,不同的产品经理和工程师所提的需求是不同的,而且这些不同的需求本身是交织在一起的。因此不同的团队做出同样的指标,由于数据指标定义不一致,存在意义相近重复指标的时候,管理层很难做出决策。三是分析和运营使用的数据渠道完全依赖于自身数据的监控,这会导致IT部门工作压力较大。

除了以上反映的问题,公司在基于未来发展情况下又呈现了新一轮的现状,并提出了以下需求:

l 业务的多元化发展,公司大量的并购导致集团数据量和数据需求爆发式增长;

l 数据网状流通,基础数据、数据指标缺少统一的元数据管理;

l 为了更好发掘数据价值,提升数据能力、构建标准化数据体系成为当务之急。

大数据平台业务架构

集团的业务架构大体可以分为几块内容。第一个是数据模型师。主要的工作是做好元数据管理,数据模型的开发以及建立统一的数据标准。第二个是数据开发员,它会对接产品,然后去做一些业务开发。第三个是业务人员,业务人员是运营、销售、市场人员,在这个地方做了很多可视化来帮助他们做出决策。最后是公司的数据分析部门,他们有很多对于审计包括公司一些非常核心的数据的分析需求,他们会通过独立的数据查询系统实现数据多维度分析。

下图是技术架构,在底层进行数据存储,抓取数据,并将存储层的数据传给处理层,在处理层完成业务计算,形成指标。然后前端通过帆软报表的应用,将数据以业务报表的方式进行图形化展示,并在移动报表APP上进行展示。

除去这个,我们还在管理上做了数据中心的建设规范。然后是数据质量管理,包括确保数据的准确性,为保证数据的及时性还建立了一个运行和管理规范。这四块结合起来以保证平台的平稳运行。

大数据可视化

数据可视化是这个平台最后的一步也是应用范围最广的一步。这方面,由于我们

1、需求来源多:团队需要同时对接财务部、销售中心、客服中心、管理层等各级部门,且各个部门关注的指标千差万别。

2、报表可视化方式多:需要通过明细表、汇总表、钻取表以及各类图表来分别满足各个部门的不同管理职级的需求,还要给给需求方提供离线报表、实时报表、邮件&短信推送数据等多种渠道。

3、自定义开发多:为了对接公司内部的业务系统,需要经常自定义开发。

所以,需要一个满足这些需求的可视化报表开发工具。这一块,无论从最初的传统数据仓库方式还是现在的大数据平台,我们都选择了帆软报表。

优势如下:

l 类EXCEL设计风格:操作界面大大降低了学习成本。

l 多数据源支持:接入个各个部门的各个类型的数据库非常方便。

l 优秀的图标展示:HTML5图表技术,支持多种图表类型、样式、风格,参数传递灵活,交互效果丰富。

l 友好的接口:开发人员使用网页脚本、API接口等进行深入的开发与控制,支持插件开发、安装、使用和管理,以满足其个性化的需求。

可视化展示: