將數據譽為新的“石油”還是比較恰當的。隨著信息化在傳統企業的日益普及，各家公司內部都蘊藏著豐富的石油資源。但是如果不掌握挖掘手段的話，這些石油就是一堆腐爛的有機質。實際上大多數實體商業本身的數據隱藏在大一堆相互獨立的系統內，無法加以利用，而看到數據商機，挖掘數據價值則是企業的明智之選。

此前分享了一些行業的背景和展望(原文《「場景化」增長的踐行者：探尋大數據時代的商業變革》)今天以諸葛io的分析模型為例，探討如何分析用戶。

打通數據源，整合用戶數據

“用戶-觸點-會話-事件”模型，挖掘數據關聯價值

對于一個企業而言，諸葛io將用戶數據打通，以用戶為中心，組織關聯不同數據源，比如，線下門店的會員積分體系，用戶輸入手機號，然后購買商品的價位等信息構成一部分數據源;用戶也可能通過微信公眾號、小程序、APP、網站等與企業進行交互，這又構成一部分數據源，故，關聯不同數據源非常重要。

大數據發展初期，通常只是將數據統計后總結經營活動，這個按紐點了多少次，一個頁面訪問了多少次;現在有一個概念叫“事件”，將靜態數據變成動態的，將“指標”賦予“描述業務”的活力。

諸葛io結合用戶和事件，將企業全年數據動態化，因為事件是有時間、地點，詳細描述，可追蹤的，這是很多新型數據分析平臺所支持的，但諸葛io做得更好，我們有“觸點”和“會話”。觸點可還原用戶場景，挖掘背后價值;通過會話可以了解用戶在何時、何地做過什么。

比如，一個用戶一天訪問5次還是1次，一個人去門店10次還是3次，用戶在應用里訪問10分鐘還是1個小時等會話數據，均可反映用戶的粘性和深度。通過用戶、事件、觸點、會話，即可挖掘多個數據源中有價值的數據。不是采集的所有數據都有價值，只有先明確分析目標，找出有價值的數據，才能發揮分析價值，這是諸葛io的數據分析理念。

豐富靈活的功能場景，企業數據驅動的基石

基于這套理念，諸葛io提供了“一站式”的數據分析解決方案。何謂“一站式”?

首先，解決數據采集問題，諸葛io隨著這兩年的發展，不停地在完善數據采集能力，從最初，我們獨具一格的業務驅動埋點(大多數平臺采集“點擊行為”以及“頁面訪問”背后的瀏覽量和人數，，而諸葛io采集的是背后的所代表的業務行為和描述)。

第二，交互跟蹤的全埋點方案，通常存在數據不準、影響性能等問題，但在某些場景中可幫助了解用戶轉化情況，所以諸葛io同樣提供類似方案。

第三，開放式的后端接入，把諸葛io的視野從線上APP、網站，拓寬到一個企業的各種數據源無疑需要支持后端接入，故諸葛io有非常開放的后端接口，打通整合CRM等各種系統數據，所以數據接入是諸葛io提供的***道服務。

為了讓數據分析更有價值，諸葛io提供非常豐富的分析場景，之前大多數企業都需要懂數據的BI團隊，即，業務的人與數據的人溝通，然后由技術來實現最終通過報表呈現。此分析過程成本很高，所以諸葛io開發出很多自助式分析模塊和場景，讓一個只懂業務的人可以通過諸葛io的模塊分析數據。之前，可能完全依賴于技術化的程序腳本，現在，在諸葛io平臺，通過交互式點擊的操作，篩選出對應人群，并實現不同人群間的交叉細分對比，查看轉化率差異，跟蹤運營活動效果，評估產品功能設計，監測市場推廣活動表現，諸葛io為一個豐富自助式場景提供的一個價值輸出。

諸葛io自助式的分析場景，將分析結果的獲取，從天級降到秒級，這也是一些大型公司之所以選擇諸葛io的原因，提高了分析的效率，降低了溝通的成本。

實現數據接入和自助式的分析場景后，因數據是非標準化的，不同行業、不同角色在不同場景，甚至不同時間內所關注的指標都是不一樣的，諸葛io不可能提出大而全的解決方案，但諸葛io有通用模型后，便可提出非常靈活的自助式分析的方案。

諸葛io支持企業靈活的二次開發，即，將底層進行清洗和整合過的數據完整的開放給企業客戶。所以，諸葛io有數據倉庫的SQL查詢平臺，進行各種豐富的展示化，包括接入到可視化分析平臺，諸葛io有Kafka，它能夠融入到企業自己的數據分析體系中，因為在企業中，有的可能喜歡用Excel給老板做匯報，有的可能有自己內部的分析服務和方案，所以諸葛io很靈活，提供了非常豐富的API，將企業內部數據運營的體系融入。

為用戶提供了非常靈活的選擇，諸葛io提供SaaS和私有部署兩種方式，SaaS基于AWS，私有部署即部署在企業本地服務器上，使用的是一套獨立架構。總之，諸葛io平臺非常Open，滿足企業不同的需求。

專業體貼的分析服務，幫助不同角色驅動價值

諸葛io提供數據分析服務團隊，讓數據分析的門檻變低，讓數據分析不再成為一件難事。通過數據分析服務團隊，諸葛io可以幫助客戶建立有效的指標體系;幫助市場營銷辨別渠道的好壞;幫助運營保護留存，去設計好的活動，設計好的產品;幫助產品經理把產品的核心價值更好的進行輸出等等。

諸葛io通過精細化的分析，以工具為底層，通過漏斗、事件，多種采型組件以及分析組件為基礎，支持企業進行精細化分析。同時諸葛io還可根據不同的應用場景覆蓋用戶的不同生命周期。

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比如，此前寶馬和奧迪通過諸葛io做廣告投放，通過諸葛io的廣告監測平臺可實現，從曝光-監測-落地的監測，諸葛io還有功能優化和獲取分析，用戶落地后獲取的來源，渠道的歸因分析等。此外，諸葛io提供智能觸達解決方案，通過給合適的用戶在合適的時間精準推送合適的內容，比如：短信/APP內的PUSH或者通過Webhook實現其他形式的推送。

諸葛io全面覆蓋從曝光到付費到留存(流失)的全生命周期鏈條，相信未來的服務一定是以用戶的生命周期和價值為基礎的。所以，讓業務的人更懂數據，讓數據更好的服務業務是基礎。

諸葛io每個月已處理超過百億有效的數據量，目前已覆蓋包括科技金融、SaaS，O2O等八大行業方案。眾多知名企業都是諸葛io服務的客戶，有很多大家熟悉的企業，比如工具類產品微天氣，ToB平臺智聯招聘，科技金融平臺人人貸等，最近成功與陽光保險達成戰略合作，這只是諸葛io的一個開始，我相信接下來的發展會更加迅速。

下一篇我們將著重分享承載全量數據分析的平臺架構，以及數據處理的邏輯，請參考《動輒數百TB級數據的分析平臺 海量并發無壓力》。

更多精彩內容：

「場景化」增長的踐行者：探尋大數據時代的商業變革
http://bigdata.51cto.com/art/201708/548308.htm

諸葛io圍繞用戶的場景化分析 驅動數據價值釋放
http://bigdata.51cto.com/art/201708/548306.htm

動輒數百TB級數據的分析平臺 海量并發無壓力
http://bigdata.51cto.com/art/201708/548304.htm