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十幅圖讀懂BI自助取數(shù)系統(tǒng)!

大數(shù)據(jù)
有5年沒有做報(bào)表取數(shù)了,但現(xiàn)在總是會(huì)想起取數(shù)的事,想到了現(xiàn)在還在歡樂運(yùn)行著的自助取數(shù)系統(tǒng),親切的叫它”取數(shù)快點(diǎn)吧”,今天就來談一談這個(gè)系統(tǒng) 。

有5年沒有做報(bào)表取數(shù)了,但現(xiàn)在總是會(huì)想起取數(shù)的事,想到了現(xiàn)在還在歡樂運(yùn)行著的自助取數(shù)系統(tǒng),親切的叫它”取數(shù)快點(diǎn)吧”,今天就來談一談這個(gè)系統(tǒng) 。 

 

 

十幅圖讀懂BI自助取數(shù)系統(tǒng)! 

一、總體思路

在活字印刷出現(xiàn)以前,要印一本書很困難,需要根據(jù)書的內(nèi)容刻成雕版,由于每本書的內(nèi)容各不一樣,需要為每本書單獨(dú)刻成雕版,這樣做既費(fèi)事又費(fèi)力。但是后來發(fā)現(xiàn)雖然每本書的內(nèi)容千變?nèi)f化,但是構(gòu)成書的基本單元“字”是不變的,常用的中文字也就幾千個(gè),書無非是這些字的組合。后來畢昇發(fā)明的活字印刷術(shù)將每個(gè)字雕刻下來,形成活字,通過對活字的排版和組合來印刷書籍,大大提高了效率。

我們的臨時(shí)統(tǒng)計(jì)取數(shù)需求也面臨著同樣的問題,每個(gè)需求千變?nèi)f化,口徑各不一樣,BI人員需要為其單獨(dú)開發(fā)代碼,效率低下。但是通過仔細(xì)分析可以發(fā)現(xiàn),雖然業(yè)務(wù)口徑各不一樣,但是業(yè)務(wù)口徑基本上是客戶信息、各種業(yè)務(wù)量、產(chǎn)品訂購關(guān)系和各種費(fèi)用等條件的組合,也就是說構(gòu)成業(yè)務(wù)口徑的基本單元是有限的,只要具備了這些基本能力,就可以通過對這些基本能力的組合來滿足各種業(yè)務(wù)需求。 

 

 

 

取數(shù)快點(diǎn)吧正是基于這樣的思想,通過梳理出一系列原子的取數(shù)模型,每個(gè)取數(shù)模型對應(yīng)一種基本的數(shù)據(jù)提取能力,然后采用向?qū)降摹D形化的方式,通過對各個(gè)取數(shù)模型的組合來滿足一個(gè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)取數(shù)需求,改變過去依賴人工的方式,使得業(yè)務(wù)人員能夠直接按需從數(shù)據(jù)倉庫獲取分析數(shù)據(jù),包括以下幾點(diǎn):

  • 構(gòu)建統(tǒng)一取數(shù)模型庫,豐富基礎(chǔ)的、單元性的數(shù)據(jù)提供能力
  • 打造向?qū)降臄?shù)據(jù)機(jī)器人自助取數(shù)引擎,使得業(yè)務(wù)人員能夠直接操作
  • 實(shí)現(xiàn)靈活的自助分析,滿足業(yè)務(wù)人員更深層次的統(tǒng)計(jì)分析需求
  • 形成學(xué)習(xí)型的取數(shù)社區(qū),通過不斷的知識(shí)沉淀和共享來提升智能化數(shù)據(jù)提取能力

二、取數(shù)模型

一個(gè)取數(shù)模型由三大部分組成,分別是數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)篩選條件和輸出業(yè)務(wù)指標(biāo)。數(shù)據(jù)模型對應(yīng)于數(shù)據(jù)庫中的一個(gè)或者多個(gè)物理實(shí)體表,業(yè)務(wù)篩選條件是在數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上定義的條件參數(shù),輸出業(yè)務(wù)指標(biāo)定義了取數(shù)模型最終能夠輸出的結(jié)果信息。取數(shù)模型本質(zhì)上是對數(shù)據(jù)模型的一種封裝,業(yè)務(wù)篩選條件是數(shù)據(jù)模型的輸入,輸出業(yè)務(wù)指標(biāo)則是數(shù)據(jù)模型的輸出。

為了方便業(yè)務(wù)人員理解和使用,數(shù)據(jù)模型配置器中的“業(yè)務(wù)-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換配置”起到了數(shù)據(jù)向業(yè)務(wù)進(jìn)行映射的作用,從而達(dá)到向業(yè)務(wù)人員隱藏技術(shù)細(xì)節(jié),以業(yè)務(wù)語言進(jìn)行展現(xiàn)的目的。以數(shù)據(jù)模型中的“套餐編號(hào)”這個(gè)屬性為例,如果業(yè)務(wù)人員直接對“套餐編號(hào)”這個(gè)屬性進(jìn)行配置會(huì)覺得非常困難,而通過“業(yè)務(wù)-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換配置”可以將“套餐編號(hào)”重定義成“套餐類型”這個(gè)篩選條件,這個(gè)篩選條件下可以選擇“動(dòng)感校園套餐”、“動(dòng)感社會(huì)套餐”等條件值,使得業(yè)務(wù)人員使用起來更為簡單。

在構(gòu)建模型庫的過程中,為提升業(yè)務(wù)人員的可用性和易用性,遵循了如下原則:

可配置性原則:為了提高取數(shù)模型的靈活性,取數(shù)模型中的數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)篩選條件和輸出業(yè)務(wù)指標(biāo)均是可配置,可根據(jù)實(shí)際需求靈活調(diào)整,例如新增業(yè)務(wù)篩選條件等。

業(yè)務(wù)指標(biāo)相近性原則:通過分析歷史的需求,將經(jīng)常需要同時(shí)獲取的信息放在一個(gè)模型中,使得模型更符合業(yè)務(wù)人員的使用習(xí)慣,例如模型同時(shí)提供客戶最近三個(gè)月的ARPU信息等。

篩選條件業(yè)務(wù)化原則:所有的篩選條件均需定義成業(yè)務(wù)人員可理解的形式,降低使用人員門檻。

基于上述原則,對最近6個(gè)月的所有取數(shù)需求進(jìn)行了分析和梳理,最終確定了近50個(gè)統(tǒng)一的取數(shù)模型,取數(shù)模型覆蓋了業(yè)務(wù)人員常用的各種業(yè)務(wù)場景,以下是示例: 

 

 

 

三、自助向?qū)?/strong>

如果說取數(shù)模型庫解決了活字印刷術(shù)中制作活字問題的話,那么數(shù)據(jù)機(jī)器人引擎就用來解決對活字進(jìn)行排版及印刷的問題。數(shù)據(jù)機(jī)器人引擎為業(yè)務(wù)人員提供了三個(gè)方面的核心能力:

  • 提供了一個(gè)公用的取數(shù)模型展現(xiàn)和對其操作的平臺(tái):數(shù)據(jù)機(jī)器人就像一個(gè)容器,允許取數(shù)模型庫中的所有模型在這個(gè)平臺(tái)上進(jìn)行展示,并向業(yè)務(wù)人員提供了一個(gè)友好的操作界面,可以按照業(yè)務(wù)人員能夠理解的方式對取數(shù)模型進(jìn)行操作。
  • 提供了一個(gè)根據(jù)業(yè)務(wù)需求對取數(shù)模型進(jìn)行自由組合的能力:單個(gè)取數(shù)模型的能力有限,無法滿足一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求,數(shù)據(jù)機(jī)器人允許業(yè)務(wù)人員對取數(shù)模型進(jìn)行組合,從而具備了靈活應(yīng)對各種業(yè)務(wù)需求的能力。
  • 提供了一個(gè)將業(yè)務(wù)操作結(jié)果轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言并提供最終結(jié)果的能力:數(shù)據(jù)機(jī)器人中的SQL解析和執(zhí)行器負(fù)責(zé)將業(yè)務(wù)人員對取數(shù)模型的操作轉(zhuǎn)化成機(jī)器能夠識(shí)別的SQL語言,并提交數(shù)據(jù)庫執(zhí)行,最終將得到的取數(shù)結(jié)果反饋給業(yè)務(wù)人員。

為了使得業(yè)務(wù)人員能夠方便地完成自助取數(shù),構(gòu)建了一個(gè)向?qū)降摹D形化的數(shù)據(jù)機(jī)器人引擎,通過自助數(shù)據(jù)機(jī)器人五步法即可快速地獲取數(shù)據(jù):

***步,基本信息填寫:填寫取數(shù)的基本信息,包括業(yè)務(wù)目的、業(yè)務(wù)口徑等信息。

第二步,選取合適的取數(shù)模型:可以通過標(biāo)簽及搜索的方式從取數(shù)模型庫中選取合適的模型。 

 

 

 

第三步,取數(shù)模型配置:對取數(shù)模型的配置主要包括三個(gè)方面,一是對模型輸出結(jié)果的勾選,二是業(yè)務(wù)篩選條件的配置,三是外部數(shù)據(jù)的配置,允許導(dǎo)入外部數(shù)據(jù),以及對取數(shù)結(jié)果進(jìn)行特殊剔除等。

第四步,模型間組合(可選):選擇兩個(gè)以上的模型,可以通過拖拽的方式對模型進(jìn)行自由組合。 

 

 

 

第五步,取數(shù)任務(wù)執(zhí)行:配置完數(shù)據(jù)的地域和時(shí)間范圍之后即可提交取數(shù)。 

 

 

 

當(dāng)然,除了可視化配置,SQL高級(jí)模式也必然是要支持的。 

 

 

 

四、自助分析

基于數(shù)據(jù)機(jī)器人自助取數(shù)結(jié)果,業(yè)務(wù)人員可以根據(jù)系統(tǒng)提供的自助分析功能進(jìn)行靈活的、自由的分析,可以對結(jié)果按多個(gè)維度對指標(biāo)進(jìn)行匯總和分析,同時(shí)提供了圖形分析和基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析能力,滿足業(yè)務(wù)人員更深層次的分析需要。業(yè)務(wù)人員還可以將自助分析結(jié)果發(fā)布成周期性的統(tǒng)計(jì)報(bào)表,改變傳統(tǒng)依靠技術(shù)人員手工開發(fā)報(bào)表的模式。 

 

 

  

 

 

 

五、取數(shù)社區(qū)

取數(shù)快點(diǎn)吧同時(shí)是一個(gè)全省性的取數(shù)社區(qū),大家的模型可以共享有無,系統(tǒng)對每次取數(shù)的業(yè)務(wù)口徑、技術(shù)口徑等信息進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化,同時(shí)允許使用人員通過標(biāo)簽的方式對取數(shù)知識(shí)進(jìn)行沉淀,以實(shí)現(xiàn)取數(shù)知識(shí)的全省共享。

六、效果情況

取數(shù)快點(diǎn)吧是一個(gè)相對比較簡單的系統(tǒng),但的確可以有效的提升取數(shù)效率,首先,人工取數(shù)量會(huì)下降,降幅達(dá)到30%左右,其次,業(yè)務(wù)人員潛在的需求得到釋放,取數(shù)量增長了10倍,再次,取數(shù)需求的處理時(shí)間由原來人工方式的1-2天下降到30分鐘左右 ,***,取數(shù)可配置化后,錯(cuò)誤會(huì)降低,知識(shí)會(huì)有傳承,這是實(shí)實(shí)在在的好處。

七、幾點(diǎn)體會(huì)

BI自助取數(shù)系統(tǒng)是否建設(shè)依賴企業(yè)自身的情況,取數(shù)到達(dá)一定規(guī)模都可以考慮,但不是必須的,建設(shè)相對簡單但運(yùn)營困難,后續(xù)的優(yōu)化迭代很重要。

BI自助取數(shù)系統(tǒng)適用場景是有限的,針對一線清單類取數(shù)需求最為合適,支撐的比例可以超過70%,探索類的復(fù)雜統(tǒng)計(jì)分析并不適用,但要相信一個(gè)企業(yè)主要的取數(shù)需求其實(shí)是非常簡單的,要靠機(jī)器替代它。

這里提的方式對于很多企業(yè)并不適用,更好的方式肯定是教會(huì)業(yè)務(wù)人員寫簡單的代碼+提供租戶能力,那個(gè)才是真正的搭臺(tái)唱戲,但這個(gè)又有賴于企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

BI自助取數(shù)系統(tǒng)要盡量開放,特別是模型一塊,可以讓一線自主導(dǎo)入或開發(fā),建系統(tǒng)的是無法理解一線的奇思妙想的數(shù)據(jù)需求的。

BI自助取數(shù)的后臺(tái)引擎如果是ORACLE啥的,可以考慮大數(shù)據(jù)解決方案了,關(guān)聯(lián)一下要30分鐘跟幾秒鐘那是幾何級(jí)的差距,對于一線體驗(yàn)影響是巨大的。

BI自助取數(shù)是只是取數(shù)的一種方式,需要與人工取數(shù)協(xié)同,讓用戶有多種選擇,搶占入口,這樣流量總會(huì)有的,初期對于提升用戶很重要。 

 

 

 

這類系統(tǒng)前期***定制建設(shè),因?yàn)楦鷺I(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān),沒人持續(xù)的呵護(hù)肯定會(huì)死的,大家都懂得。

取數(shù)是BI最為重要的數(shù)據(jù)支撐手段,如果你從事取數(shù)相關(guān)工作,無論是新手還是老手,在疲憊的完成取數(shù)的時(shí)候,還是要留點(diǎn)時(shí)間給自己,想想有沒有更好的支撐方法,這對于BI很重要。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 與數(shù)據(jù)同行
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