方案概述

应用场景

场景1：零售消费场景

机遇和挑战

零售行业客户门店数量多，但前期管理较为粗放，在门店数量急剧增加的情况下，海量数据也沉淀较多，企业往往面临着以下挑战：

• 如何挖掘海量数据价值，促进管理精细化：企业内部拥有多个信息化系统，随着企业高速发展，沉淀了海量数据。品牌希望有效地进行数据分析，挖掘数据价值，实现进一步精细化管理，降本增效；
• 如何提升信息传递效率：万家门店也意味着运营组织的复杂度，但各业务部门日常的经营管理还严重依赖手工统计、逐层反馈，效率亟待提升；
• 如何快速洞察异常，快速响应市场变化：全国万家门店的运营管理，亟需一套数据运营监控诊断系统，指导区域与门店的运营管理。

解决方案

观远数据在公司范围内构建统一的数据运营分析应用体系，在营销、渠道、供应链、研发等全链路经营环节提升数字化能力，以数据辅助业务决策。

• 渠道运营数字化：构建线上DTC数字化运营体系，创新业务增长新模式；经销商进、销、存数字化管理，优化库存周转和库存结构；新渠道高速增长与传统渠道的数据流程优化，合力推动增长。
• 营销管理数字化：渠道推广数据可视化，费用可追踪，效果可衡量；数据洞察驱动营销策略调整，提高营销效率；透视营销ROI，加大高转化渠道投入，实现效益最大化。
• 供应链数字化：全链路业务环节线上化和数字化，助力上下游环节敏捷协同；订单全链路追踪，包含研发、生产、仓储、配送等核心环节；产销协同精细化，利用实时数据准确把握供产销节奏。
• 研发数字化：最新热卖商品分析，洞察消费趋势；市场竞争情况分析，定位产品竞争力；数据驱动产品研发决策，提高新品的上市成功率。

方案价值

• 思维渗透：大屏、PC、移动应用等工具渗各个平台营造数据分析氛围；
• 生态搭建：完整产业链深入业务信息化，研发、生产、物流等核心环节高效配合，搭建数字化生态；
• 敏捷反应：打通20+业务系统，实现销存数据整合分析，依据结果迅速反应反哺业务；
• 数据消费提升：Excel表格进化到BI系统，门店全生命周期管理，一个人服务成千上万个客户。

场景2：互联网场景

机遇和挑战

互联网平台企业作为数据高端玩家，基本都接触或使用过BI，但随着移动办公场景的增长，如何实现大数据量的处理，同时实现移动端快捷的数据应用，成为互联网行业的一个问题，传统的工具性能以及便捷性已逐渐无法满足日益增长的业务需求。主要体现在以下几方面：

• 原有工具移动端开发不友好，对接Welink、企业微信或其他移动端需要第三方定制化开发，且数据看板无法直接复用；
• 数据更新不准确，且时效性较低，同时大数据量的情况下，处理数据的能力较弱，无法有效发挥数据价值；
• 互联网平台流量庞大，但质量以及转化无法准确管控；用户量庞大且多元化，用户行为复杂，难以精细化做用户运营。

解决方案

通过多终端灵活易用、高性能的观远数据BI平台，实现跨团队数据协同，基于观远数据构建新的BI体系。

• 营收分析：总览全盘营收，洞察不同频道和新老客的流水趋势；新增会员、新老客付费率多维度分析，识别增长短板；高价值用户流水结构分析，帮助优化内容和特权设计。
• 流量分析：DAU趋势、内容消费UV趋势、观看时长趋势一手掌握；网页端、APP、小程序、H5等不同渠道的流量和粘性分析；直播、视频、图文的UV和渗透率分析，识别用户偏好。
• 用户行为分析：把握活跃数、付费用户数、付费率走势，提高各节点转化率；连续活跃用户、沉默用户、流失用户、回流用户分群洞察；首单消费后的活跃和流失分析，洞察用户生命周期。
• 内容分析：新增素材—通过审核—发布，提高内容生产漏斗转化率；曝光量—浏览量—互动量—付费金额，直观反映内容表现；内容主题和TOP博主分析，总结爆款内容生产方法论。

方案架构

• 业务架构
  图1 业务架构
  

  如图所示，本方案主要由华为云云计算底座+观远BI形成商业智能分析平台解决方案，提供适用于企业商业智能分析系统的产品与能力的组合，满足企业数字化转型需求。

  • 观远智能分析平台：一站式，只需一个平台，即可打通数据采集-接入-可视化分析-智能应用的全流程；大数据架构提供企业级平台能力，支持万级用户数及十亿级数据量；
  • 观远数据开发平台：数据治理工具，可进行多种数据来源的对接；提供复杂灵活的调度能力进行数据集成与处理；随后这些数据可以通过服务化的能力提供给数据分析平；
  • 观远数据连接器扩展包：一键安装，帮助企业高效完成数据对接；
  • 观远应用模型扩展包：基于行业经验沉淀，支持一键发布，快速实现实施落地。

方案优势

• 云原生架构：平台在设计之初，就采用了业内当先的基于容器技术的分布式架构方案，基于微服务的架构对组件进行模块化拆分，并使用Kubernetes进行容器编排管理和运维。该架构具有完备的集群管理能力，弹性扩容能力、强大的故障发现和自我修复能力。应用层采用多域模式，实现平台共享、数据隔离、安全管控。
• 灵活的自助分析：产品提供了拖拽式的ETL处理工具，以及零代码前端可视化设计能力，使得数据的获取、处理、分析不再是技术人员的专利，大大降低了数据分析应用的使用门槛，使得天天都是数据分析师成为可能。
• 适配多终端应用：在传统BI产品都在依赖PC报表往移动端适配的背景下，观远提供了一套完整的移动端解决方案，首创的移动端应用拖拽式布局，以及强大的移动端特性定义能力（如导航逻辑、界面优化），使得用户可以在零代码的基础上，实现类似原生APP的UI/交互效果。
• 优越的计算性能：产品集成了Spark计算引擎以及Clickhouse实时计算引擎，在复杂计算以及大数据量实时运算两种不同的场景中，均有良好的性能表现。如：复杂的ETL运算、表间关联、字段逻辑处理可以依赖Spark的集群进行快速运算，在亿级甚至十亿级别的实时多维聚合运算，可以基于Clickhouse实现秒级的响应。
• 产品可扩展性：观远产品具备了良好的扩展性，如可视化插件开发，可借助第三方的可视化能力（Echarts、Highcharts等），构建出自定义的数据可视化展现方式。使用自定义图表，可以让平台的可视化能力不局限与当前已有的图表类型，可以根据自己的实际场景，扩展出丰富多样的可视化类型。
• 企业级安全管控：产品具备完善的页面访问权限、数据行列权限、以及用户角色属性权限管控机制，能够满足金融级场景下数据权限的精细化管理需要，并且支持对敏感信息的加密，以及页面水印等安全性管控机制