數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)戰(zhàn)(二):基于阿里OneData的數(shù)據(jù)指標(biāo)管理體系

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本文將通過具體案例來介紹OneData的實(shí)施流程,繼而介紹阿里OneData數(shù)據(jù)體系中數(shù)據(jù)指標(biāo)的管理和數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì),最后再為大家講數(shù)據(jù)看板的設(shè)計(jì)。

上一篇文章講了《數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)戰(zhàn)(一):以B2B點(diǎn)電商為例談?wù)劗a(chǎn)品經(jīng)理下的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)》,本文我們先以一個(gè)例子實(shí)戰(zhàn)介紹OneData實(shí)施流程。接著再講阿里OneData數(shù)據(jù)體系中數(shù)據(jù)指標(biāo)的管理、數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)。最后講一下數(shù)據(jù)產(chǎn)品中,數(shù)據(jù)看板的設(shè)計(jì)。全是實(shí)戰(zhàn)干貨,看完本文你就會(huì)知道數(shù)據(jù)中臺(tái)最核心的內(nèi)容。

阿里OneData實(shí)施過程實(shí)戰(zhàn)

比如當(dāng)時(shí)我們運(yùn)營提了一個(gè)比較有指導(dǎo)意義的數(shù)據(jù)指標(biāo)叫爆款率,我們以爆款率為例先說一下OneData每個(gè)步驟實(shí)施的流程和涉及的角色。

第一步:要確定指標(biāo)的業(yè)務(wù)口徑

業(yè)務(wù)口徑應(yīng)該由數(shù)據(jù)中臺(tái)的產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo),找到提出該指標(biāo)的運(yùn)營負(fù)責(zé)人溝通。首先要問清楚指標(biāo)是怎么定義的,比如運(yùn)營說爆款率的定義分子是是專場中商品銷售件數(shù)超過20件的商品數(shù),分母是專場內(nèi)的總商品數(shù)(專場如上圖所示,商品會(huì)放在運(yùn)營人員組的一個(gè)一個(gè)專場里面)。

這里面有幾個(gè)坑:

1. 這個(gè)20件可能是運(yùn)營拍腦袋定義的數(shù)據(jù),這時(shí)要協(xié)調(diào)我們的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師看下歷史專場銷售件數(shù)的分布找出最合理的值,然后和運(yùn)營基于數(shù)據(jù)再一起定義最終的閾值。如果歷史數(shù)據(jù)專場銷售件數(shù)大部分都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過20件那么這個(gè)指標(biāo)就所有的專場都是爆款專場,就沒什么意義了。

2. 商品的銷售件數(shù)超過20件,其中有一個(gè)十分有爭議的字眼那就是銷售,怎么定義銷售?是下單就算,還是支付才算?考慮不考慮退款?如果考慮退款是發(fā)起退款就算還是退款實(shí)際發(fā)生后再算?其實(shí)是有很多問題要考慮的。最終和運(yùn)營確定為該專場支付后的商品件數(shù)除以專場商品的總件數(shù)。

3. 銷售的商品件數(shù)是按商品銷售的件數(shù)還是按照商品下SKU的銷售件數(shù),這個(gè)是要搞清楚的,可能運(yùn)營不關(guān)心這個(gè)事,但是影響到模型的設(shè)計(jì)。

處理完這些坑后關(guān)于指標(biāo)的定義還需要問這幾個(gè)問題。我們統(tǒng)計(jì)的維度是什么?比如爆款率的計(jì)算維度是專場內(nèi)商品的維度,一個(gè)是要專場內(nèi),一個(gè)是商品,原子指標(biāo)就是銷售款數(shù)。還有就是統(tǒng)計(jì)周期,一般統(tǒng)計(jì)周期分為按小時(shí)、按天(當(dāng)天)、按業(yè)務(wù)周(運(yùn)營自己定義的統(tǒng)計(jì)周期)、按自然周周、按自然月月、按年,還有就是截止到昨天也是比較常用。爆款率的統(tǒng)計(jì)周期是統(tǒng)計(jì)專場開始到結(jié)束時(shí)間內(nèi)的銷售件數(shù)。

接下來要問清楚這個(gè)指標(biāo)有什么用,給誰用。

不是所有的指標(biāo)都有開發(fā)的意義,因?yàn)楹竺婺銜?huì)發(fā)現(xiàn)我們數(shù)據(jù)中臺(tái)前期每做一個(gè)指標(biāo)都會(huì)花費(fèi)大量的人力資源,所以一定要考慮這個(gè)指標(biāo)的性價(jià)比,我們投入這么多資源,能夠給公司帶來什么,要么直接和交易額相關(guān),要么就是能節(jié)省運(yùn)營同事大量的工作時(shí)間,節(jié)省人力成本也是為公司省錢嘛。

比如我們的爆款率是給商品負(fù)責(zé)人看的,專場的商品是由商品運(yùn)營人員組的,爆款率就決定這個(gè)運(yùn)營人員的組貨能力,組貨能力強(qiáng)的商品運(yùn)營一定是能夠給公司帶來更多的交易額。這樣公司就應(yīng)該多投入資源給那些爆款率比較高的那些運(yùn)營人員。這樣就很清楚了,我們的爆款率是給運(yùn)營負(fù)責(zé)人和商品運(yùn)營看的。

另外我們的商品運(yùn)營會(huì)長時(shí)間在市場選貨,那我們團(tuán)隊(duì)決定把這個(gè)指標(biāo)做成移動(dòng)端可看,并且商品運(yùn)營人員可以實(shí)時(shí)查看爆款率這個(gè)指標(biāo)。

第二步:要確定指標(biāo)的技術(shù)口徑

技術(shù)口徑是由建模工程師主導(dǎo),此時(shí)數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理要和模型設(shè)計(jì)師溝通整個(gè)指標(biāo)的業(yè)務(wù)邏輯,另外就是要協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)方的技術(shù)開發(fā)人員和我們的建模工程師一起梳理數(shù)據(jù)庫層面需要用到表結(jié)構(gòu)和字段。

一定要精確到字段級(jí)別,比如我們的爆款率涉及到專場表、商品表、訂單表、涉及的字段有商品的銷售款數(shù)(需要關(guān)聯(lián)專場和商品表)、專場的總商品件數(shù)等字段。

這些字段都確定好后,就能初步定下來這個(gè)指標(biāo)能不能統(tǒng)計(jì),如果不能統(tǒng)計(jì)這時(shí)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該主動(dòng)協(xié)調(diào)運(yùn)營告知,并且還要告訴運(yùn)營同事做了哪些功能才能統(tǒng)計(jì)這些指標(biāo),接下來就是協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)方產(chǎn)品經(jīng)理討論是不是要做這些功能。

第三步:原型設(shè)計(jì)和評(píng)審

此時(shí)由數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo)設(shè)計(jì)原型,對(duì)于爆款率來說我們要一方面要展示他們的實(shí)時(shí)銷售件數(shù),另外一方面要實(shí)時(shí)展示爆款率的變化趨勢,加上專場的轉(zhuǎn)化率(支付人數(shù)/UV)就可以綜合判斷這個(gè)專場的質(zhì)量,當(dāng)運(yùn)營人員發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率和爆款率比較低時(shí)再結(jié)合商品的數(shù)據(jù)及時(shí)把一些表現(xiàn)比較差勁的商品下架,讓銷量好的商品得到更多的曝光機(jī)會(huì)。

原型的評(píng)審分為內(nèi)部評(píng)審和外部評(píng)審。

內(nèi)部評(píng)審要拉上我們的架構(gòu)師、建模工程師、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、后端開發(fā)工程師、前端開發(fā)工程師、UI,一起說明整個(gè)功能的價(jià)值和詳細(xì)的操作流程,確保大家理解的一致。接下來就要和我們的運(yùn)營根據(jù)原型最終確定問題。比較重要的功能要發(fā)郵件讓我們的運(yùn)營進(jìn)一步確認(rèn),并同步給所有的運(yùn)營同事保證大家的口徑一致。

第四步:模型設(shè)計(jì)

此時(shí)主導(dǎo)的是我們的模型設(shè)計(jì)工程師,按照阿里的OneData建模理論的指導(dǎo),模型設(shè)計(jì)工程師會(huì)采用三層建模的方式把數(shù)據(jù)更加科學(xué)的組織存儲(chǔ)。分為 ODS(操作數(shù)據(jù)層),DWD(明細(xì)數(shù)據(jù)層)、DWS(匯總數(shù)據(jù)層)、ADS (應(yīng)用數(shù)據(jù)層),這是業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)分層常用的模型。模型設(shè)計(jì)工程師要清楚的知道數(shù)據(jù)來源自那里,要怎么存放。

關(guān)于數(shù)據(jù)建模下一篇文章會(huì)更加詳細(xì)的介紹,在此就不再多說。

第五步:數(shù)據(jù)開發(fā)

此時(shí)主導(dǎo)的是大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師,首先要和數(shù)據(jù)建模工程師溝通好技術(shù)口徑明確好我們計(jì)算的指標(biāo)都來自于那些業(yè)務(wù)系統(tǒng),他們通過數(shù)據(jù)同步的工具如DataX、消息中間TimeTunnel將數(shù)據(jù)同步到模型工程師設(shè)計(jì)的ODS層,然后就是一層一層的通過SQL計(jì)算到DW*層,一層一層的匯總,最后形成可為應(yīng)用直接服務(wù)的數(shù)據(jù)填充到ADS層。

另外大數(shù)據(jù)開發(fā)工程另外一個(gè)比較重要的工作就是設(shè)置調(diào)度任務(wù),簡單來講就是什么時(shí)候計(jì)算提前寫好的計(jì)算腳本如T-1每天凌晨處理上一天的數(shù)據(jù),隨著業(yè)務(wù)的增長,運(yùn)營會(huì)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的需求越來越大,還有一些實(shí)時(shí)計(jì)算任務(wù)的配置也是由大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師完成。

第六步:后端開發(fā)

此時(shí)由后端開發(fā)主導(dǎo),后端開發(fā)工程師基于產(chǎn)品經(jīng)理的功能定義輸出相應(yīng)的接口給前端開發(fā)工程師調(diào)用,由于ADS層是由數(shù)據(jù)開發(fā)工程師已經(jīng)將數(shù)據(jù)注入常規(guī)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MYSQL等),此時(shí)后端開發(fā)工程師更多的是和產(chǎn)品經(jīng)理溝通產(chǎn)品的功能、性能方面的問題,以便給使用者更好的用戶體驗(yàn)。

第七步:前端開發(fā)

此時(shí)主導(dǎo)的是前端開發(fā)工程師。原型出來后產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)讓UI設(shè)計(jì)師基于產(chǎn)品功能的重點(diǎn)設(shè)計(jì)UI,UI設(shè)計(jì)師經(jīng)過反復(fù)的設(shè)計(jì),UI最終定型后,會(huì)給我們的前端開發(fā)工程師提供切圖。前端開發(fā)工程師基于UI的切圖做前端頁面的開發(fā)。

第八步:聯(lián)調(diào)

此時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、前端開發(fā)工程師、后端開發(fā)工程師都要參與進(jìn)來。此時(shí)會(huì)要求大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師基于歷史的數(shù)據(jù)執(zhí)行計(jì)算任務(wù),數(shù)據(jù)開發(fā)工程師承擔(dān)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的校驗(yàn)。前后端解決用戶操作的相關(guān)BUG保證不出現(xiàn)低級(jí)的問題完成自測。

第九步:測試

測試工程師在完成原型評(píng)審后就要開始寫測試用例,那些是開發(fā)人員自己要自測通過才能交上來測試的,那些是自己要再次驗(yàn)證的都在測試用例寫清楚。此時(shí)有經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)向運(yùn)營人員要?dú)v史的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來核對(duì)數(shù)據(jù),不過運(yùn)營人員的數(shù)據(jù)不一定準(zhǔn)確,只是拿來參考。最終測試沒問題產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)調(diào)運(yùn)營人員試用,試用中發(fā)現(xiàn)的一些問題再回爐重新修改,此時(shí)整個(gè)研發(fā)過程就結(jié)束了。

第十步:上線

運(yùn)維工程師會(huì)配合我們的前后端開發(fā)工程師更新最新的版本到服務(wù)器。此時(shí)產(chǎn)品經(jīng)理要找到該指標(biāo)的負(fù)責(zé)人長期跟進(jìn)指標(biāo)的準(zhǔn)確性。重要的指標(biāo)還要每過一個(gè)周期內(nèi)部再次驗(yàn)證,從而保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

經(jīng)歷了以上步驟數(shù)據(jù)中臺(tái)的一個(gè)指標(biāo)終于開發(fā)完成,可以看得出一個(gè)小小的指標(biāo)需要調(diào)動(dòng)8個(gè)角色在一起溝通、確認(rèn)好久才能完成上線。所以產(chǎn)品經(jīng)理一定要把握好指標(biāo)的價(jià)值,把有限的資源花費(fèi)到最有價(jià)值的指標(biāo)上去。下面介紹一下完成這些步驟最核心的數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義與數(shù)據(jù)模型的建立。

基于阿里OneData的數(shù)據(jù)指標(biāo)管理體系

數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義

我們?cè)谑崂砉镜臄?shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)發(fā)現(xiàn)每個(gè)部門對(duì)同一個(gè)指標(biāo)定義的不一致,就好比交易額這個(gè)指標(biāo)在電商產(chǎn)品中就是一個(gè)模糊的指標(biāo),是下單金額、還是支付金額(無包含優(yōu)惠)、或者有效金額(剔除退款),這樣沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),就很難對(duì)部門間做橫向的對(duì)比。

甚至部門間對(duì)同一個(gè)指標(biāo)的口徑也存在不一樣的情況,更不用說整個(gè)指標(biāo)的開發(fā)要涉及運(yùn)營同事、產(chǎn)品同事、技術(shù)同事等,只要一個(gè)環(huán)節(jié)出問題,指標(biāo)計(jì)算就會(huì)不準(zhǔn)確。我們也是采用阿里的一套針對(duì)指標(biāo)的規(guī)范定義,讓大家在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)下看數(shù)據(jù)消除歧義。

其中的名詞定義我們簡單過一下:

數(shù)據(jù)域:面向業(yè)務(wù)的大模塊,不會(huì)經(jīng)常變。比如我們公司有環(huán)貿(mào)快版打版服務(wù)、億訂電商業(yè)務(wù)、供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)等等大的業(yè)務(wù)模塊類似產(chǎn)品線。

業(yè)務(wù)過程:如電商業(yè)務(wù)中的下單、支付、退款等都屬于業(yè)務(wù)過程。

時(shí)間周期:就是統(tǒng)計(jì)范圍,如近30天、自然周、截止到當(dāng)天等。

修飾類型:比較好理解的如電商中支付方式,終端類型等。

修飾詞:除了維度意外的限定詞,如電商支付中的微信支付、支付寶支付、網(wǎng)銀支付等。終端類型為安卓、IOS等

原子指標(biāo):不可再拆分的指標(biāo)如支付金額、支付件數(shù)等指標(biāo)

維度:常見的維度有地理維度(國家、地區(qū)等)、時(shí)間維度(年、月、周、日等)

維度屬性:如地理維度中的國家名稱、ID、省份名稱等。

派生指標(biāo):原子指標(biāo)+修飾詞+時(shí)間周期就組成了一個(gè)派生指標(biāo)。

阿里就是用這一套嚴(yán)格的指標(biāo)拆分體系來管理每個(gè)指標(biāo)。之所以拆這么徹底,就是要消除歧義。條件允許的話可以協(xié)調(diào)開發(fā)同事、測試同事、產(chǎn)品同事口述一下對(duì)這個(gè)指標(biāo)的理解看看有什么不同。最大程度的消除指標(biāo)的歧義。

關(guān)于數(shù)據(jù)指標(biāo)還有two more thing要談:

1. 怎么分出指標(biāo)的重要性。當(dāng)你不是從0到1跟一個(gè)產(chǎn)品,那么此時(shí)你可能沒你們的運(yùn)營懂產(chǎn)品的各項(xiàng)數(shù)據(jù),當(dāng)你問你們運(yùn)營問那些指標(biāo)是比較重要的,因?yàn)樗麄兯幍膷徫徊煌?,看事情的角度不同,最后你?huì)發(fā)現(xiàn)得到一個(gè)結(jié)果:一大堆的指標(biāo),都重要。此時(shí)有個(gè)技巧,你可以問人事或者他們的部門負(fù)責(zé)人要一下部門的績效考核指標(biāo),也許這些就是他們最重要的指標(biāo)。另外這些指標(biāo)你可以和部門的負(fù)責(zé)人溝通,那些是他比較關(guān)注的指標(biāo),那就應(yīng)該從這些指標(biāo)做起。

2. 關(guān)于虛榮指標(biāo)。產(chǎn)品經(jīng)理需要識(shí)別那些是虛榮指標(biāo),那些是更有用的指標(biāo)。比如常見的PV、UV、月活、總用戶數(shù)、總商品數(shù)等等都是虛榮指標(biāo),因?yàn)樗麩o法直接促進(jìn)交易額的增長。uv、月活再多有什么用,用戶就是不購買。 比如電商行業(yè)的主路徑的專戶率,訪問-商品列表、商品列表-商品詳情、商品詳情-加購、加購-下單轉(zhuǎn)化率這些都是降低流失就能提高交易額的。還有用戶的次日留存、7日留存率(新用戶7日后是否再次訪問)、30日留存率等能直接反應(yīng)用戶的質(zhì)量和運(yùn)營做的好壞。商品的動(dòng)銷率(銷售款數(shù)/上架款數(shù)),能直接反映這批商品的好壞??偨Y(jié)一下一般能直接促進(jìn)交易額、類似轉(zhuǎn)換率這種帶分子、分母的指標(biāo)都是非虛榮指標(biāo)。

基于阿里OneData的模型設(shè)計(jì)體系

首先你要知道這些概念。什么是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別、數(shù)據(jù)倉庫的分層、數(shù)據(jù)模型的定義。

什么是數(shù)據(jù)倉庫

我用個(gè)比喻解釋這個(gè)概念。

馬云:做個(gè)報(bào)告,我要知道開年到現(xiàn)在還沒進(jìn)入工作狀態(tài)的有哪些人。

我:好的。

我開始收集:上/下班打卡數(shù)據(jù)、門口探頭統(tǒng)計(jì)上廁所頻率的數(shù)據(jù)、手機(jī)wifi上網(wǎng)數(shù)據(jù)、微信群活躍數(shù)據(jù)、發(fā)出零食聲音最恐怖的工位數(shù)據(jù)、有事沒事熬電話粥的數(shù)據(jù)…一周之后,分析報(bào)告上我們部門主管的名字占據(jù)第一,他讓我加了一周的班……

我收集的這些數(shù)據(jù)我需要把它放在一個(gè)地方,我暫且把它放在一個(gè)叫“新年好”的文件夾,這些來自不同地方的數(shù)據(jù),我需要做維度統(tǒng)一處理、字段命名規(guī)范處理、去噪處理(比喻年齡為100這種數(shù)據(jù))等等。這是做一份報(bào)告,如果做一個(gè)平臺(tái)或者一個(gè)項(xiàng)目呢?

比如支付寶的年度賬單;網(wǎng)易云音樂的年度報(bào)告;那區(qū)區(qū)一個(gè)新年好就應(yīng)付不過來了,所以,需要一個(gè)儲(chǔ)藏這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫來替代上面的“新年好”,這個(gè)用來儲(chǔ)存按照我們需要的、對(duì)我們有用的、已經(jīng)清洗過、很規(guī)范的東西就是我們的數(shù)據(jù)倉庫。

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫都用來儲(chǔ)存數(shù)據(jù),在本質(zhì)上其實(shí)作用是相同的,當(dāng)從業(yè)務(wù)出發(fā),兩者的區(qū)別就很大了。

?數(shù)據(jù)倉庫是層級(jí)分明的

既然要做數(shù)據(jù)處理,我們數(shù)據(jù)前后肯定有變化,那么為了保險(xiǎn),我們需要將各個(gè)維度的數(shù)據(jù)分層儲(chǔ)存,比如一個(gè)訂單數(shù)據(jù),讓我羅列我可以整出二、三十個(gè)字段,可是最后我們真正用到的只有:uid、time和goods id,這個(gè)過程需要不斷的過濾。每過濾一層就需要在新的一層儲(chǔ)存一次。業(yè)務(wù)是分層的參考標(biāo)準(zhǔn),不同的業(yè)務(wù),分層不一樣,比如阿里的數(shù)據(jù)分層分為:ODS、DWD、DWS、ADS。

ODS(操作數(shù)據(jù)層):是數(shù)據(jù)倉庫第一層數(shù)據(jù),直接從原始數(shù)據(jù)過來的,經(jīng)過簡單地處理,爆款率涉及到的表結(jié)構(gòu)比如訂單表、專場表、商品表、用戶表等。

DW*(匯總數(shù)據(jù)層):這個(gè)是數(shù)據(jù)倉庫的第二層數(shù)據(jù),DWD和DWS很多情況下是并列存在的,這一層儲(chǔ)存經(jīng)過處理后的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。增加了維度形成了統(tǒng)計(jì)寬表,比如專場的爆款商品有哪些。

ADS(應(yīng)用數(shù)據(jù)層):這個(gè)是數(shù)據(jù)倉庫的最后一層數(shù)據(jù),為應(yīng)用層數(shù)據(jù),直接可以給業(yè)務(wù)人員使用。比如某日某個(gè)專場爆款率是多少、總的爆款率是什么。

看到這里,你也許會(huì)問,為什么要分層?

在這篇文章里,過多解釋這個(gè)原因,沒有意義,這個(gè)階段,你就記住,分層是為了更清晰的掌控、管理數(shù)據(jù)。了解了數(shù)據(jù)倉庫的基本概念,我們就得實(shí)戰(zhàn)啦,如基本的數(shù)據(jù)模型。

數(shù)據(jù)模型有很多,如:范式模型、維度模型、Data Vault 等等。感興趣的可以自行查閱資料,今天我們重點(diǎn)講一下維度模型中的“星型模型”。

星型模型的基本概念

星型模型中有兩個(gè)重要的概念:事實(shí)表和維度表。

事實(shí)表:一些主鍵ID的集合,沒有存放任何實(shí)際的內(nèi)容。

上圖是我自己畫的一個(gè)星型模型表結(jié)構(gòu)(僅輔助說明),如上圖中的“報(bào)告表”就是一張事實(shí)表,這個(gè)報(bào)告表會(huì)隨著用戶的購買行為不斷的優(yōu)化和更新,每個(gè)ID對(duì)應(yīng)維度表中一條記錄。

維度表:存放詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息,有唯一的主鍵ID。如上面的商品表、用戶表等等。

星型模型適用的業(yè)務(wù)場景:

  • 電商網(wǎng)站:某寶、狗東等分析用戶的買買買行為。
  • 新聞網(wǎng)站:虎嗅*、36kr*、推酷*等分析用戶的閱讀行為。
  • 寫作網(wǎng)站:知乎*、簡書等用戶的創(chuàng)作回顧分析。
  • ……

星型模型的特點(diǎn):

  • 數(shù)據(jù)冗余小(因?yàn)楹芏嗑唧w的信息都存在相應(yīng)的維度表中了,比如用戶信息就只有一份)
  • 結(jié)構(gòu)清晰(表結(jié)構(gòu)一目了然)
  • 便于做OLAP分析(數(shù)據(jù)分析用起來會(huì)很開心)
  • 增加使用成本,比如查詢時(shí)要關(guān)聯(lián)多張表

數(shù)據(jù)看板的設(shè)計(jì)

到現(xiàn)在為止指標(biāo)已經(jīng)定義好了,也采用三層建模的形式存儲(chǔ)了下來。在這里就跳過數(shù)據(jù)開發(fā)這塊,太過于偏技術(shù)化。指標(biāo)計(jì)算好后最重要的就是指標(biāo)的展示了,此時(shí)有個(gè)坑,你會(huì)發(fā)現(xiàn)每個(gè)人關(guān)注的數(shù)據(jù)不太一樣,老板關(guān)注的和部門領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的是有差別的、部門領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的和一線的執(zhí)行人員關(guān)注的還是有差別的,我們做了很多看板還是無法滿足住全公司每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)看板需求。

最后決定采用自定義看板的方案,我們數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的是看板庫,所有的指標(biāo)已經(jīng)在數(shù)據(jù)中臺(tái)分門別類的定義好,計(jì)算好。

如果遇到新的數(shù)據(jù)指標(biāo),現(xiàn)在的看板庫無法滿足,數(shù)據(jù)中臺(tái)會(huì)進(jìn)行新一輪的開發(fā),開發(fā)完成后將指標(biāo)計(jì)算的結(jié)果放到看板庫中??磾?shù)據(jù)的同事可以通過查看、搜素自己想要的指標(biāo),通過拖拉拽的方式形成自己的個(gè)性化看板,并能通過微信、小程序形成自己的每日看板報(bào)告。

這樣老板想看的指標(biāo)數(shù)據(jù)中臺(tái)自己定制頁面,定制看板的權(quán)限交給每個(gè)同事,不過要注意權(quán)限的設(shè)定,有些同事是不能看到特別關(guān)鍵的指標(biāo)。

看數(shù)據(jù)人員選擇自己想要的指標(biāo)通過拖拉的方式定制自己的看板,可以選擇顯示方式如折線圖、餅圖、柱狀圖等常規(guī)圖表,也可以選擇統(tǒng)計(jì)周期等屬性。

在此放一張配置后的數(shù)據(jù)看板DEMO, 左側(cè)的看板都是看數(shù)據(jù)的同事自行配置的。

定制完看板后可以對(duì)接微信、內(nèi)部的小程序、APP等。進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)的個(gè)性化推送。

接來下會(huì)講數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、用戶畫像、個(gè)性化推薦模塊。

相關(guān)閱讀:

《數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)戰(zhàn)(一):以B2B點(diǎn)電商為例談?wù)劗a(chǎn)品經(jīng)理下的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)》

 

作者:Wilton(董超華),曾任職科大訊飛,現(xiàn)任富力環(huán)球商品貿(mào)易港大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。微信公眾號(hào):改變世界的產(chǎn)品經(jīng)理。簡單、簡短、有用,堅(jiān)持原創(chuàng)、堅(jiān)持做感動(dòng)你的好文章。

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題圖來自Unsplash, 基于CC0協(xié)議。

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評(píng)論
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  1. 請(qǐng)問這個(gè)是阿里的指標(biāo)平臺(tái),還是kdxf的?

    來自浙江 回復(fù)
  2. 寫的很棒手動(dòng)點(diǎn)贊

    來自北京 回復(fù)
  3. 謝謝分享!請(qǐng)問這里的“數(shù)據(jù)看板”是用什么技術(shù)實(shí)現(xiàn)的?謝謝

    來自北京 回復(fù)
    1. BI工具 可以看看后面的文章 自助分析 :http://theventurebank.com/pd/2808653.html

      來自廣東 回復(fù)
  4. 寫的非常好,近期在搭建數(shù)據(jù)平臺(tái),幫助很大,期待后續(xù)更好的分享

    來自上海 回復(fù)
  5. 這篇文章是我在互聯(lián)網(wǎng)上能找到的關(guān)于onedata最好的了,比阿里云上的都更容易理解

    來自上海 回復(fù)
  6. 寫的很好,簡單易懂,近期剛好再做零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái),這篇文章對(duì)我?guī)椭艽螅兄x

    來自湖南 回復(fù)
  7. 您好,我想請(qǐng)問一下,為什么搞個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)還要原型?直接數(shù)據(jù)開發(fā)搞定不就行了

    回復(fù)
  8. 您好!對(duì)派生指標(biāo)里的“時(shí)間周期”不是很理解。比如,近30天,這個(gè)容易理解,是站在當(dāng)前角度往前推30天;“自然周”、“自然月”這樣的時(shí)間周期,該如何理解呢?例如派生指標(biāo):“自然月支付金額”,使用的時(shí)候,要指定哪個(gè)自然月嗎?

    來自山東 回復(fù)
  9. 您好,您覺得數(shù)據(jù)維度選擇的難點(diǎn)在哪里呢

    來自廣東 回復(fù)
    1. 找到真正能指導(dǎo)業(yè)務(wù)的指標(biāo)

      來自廣東 回復(fù)
  10. 不錯(cuò),期待后面的文章

    來自浙江 回復(fù)
    1. 歡迎持續(xù)關(guān)注gzh 改變世界的產(chǎn)品經(jīng)理

      來自廣東 回復(fù)
  11. 很棒,簡單易懂,期待后面的文章

    回復(fù)
    1. 歡迎持續(xù)關(guān)注gzh 改變世界的產(chǎn)品經(jīng)理

      來自廣東 回復(fù)
  12. 通過結(jié)合實(shí)例變得更好理解了[大拇指]

    來自廣東 回復(fù)
    1. 歡迎持續(xù)關(guān)注gzh 改變世界的產(chǎn)品經(jīng)理

      來自廣東 回復(fù)