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海淀网站建设
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。
- 数据统一与灵活更新：对多个数据源接入，实现计算结果一致性，灵活的数据更新机制保障结果的及时性和正确性；
- 无缝集成与统一管控：基于与第三方移动端的集成，实现统一、灵活的权限管控，在此基础上进行数据协作，快速响应业务；
- 数据普惠一线员工：拖拉拽操作，实现业务的自助分析，移动轻应用集成办公移动端，实现随时随地看数决策；
- 场景话分析降本增效：通过对营收、流量、用户、内容等多维度分析，实现对重点流量渠道、重点用户、重点内容的区分运营，提高投入产出比。
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。
- 部署架构
图2 部署架构
- 通过集成DWS服务，实现观远智能数据分析软件的数据处理功能（智能ETL），可通过拖拉拽形式完成数据的清洗、处理。从数据贴源、关联整合，到基于ETL的清洗、聚合、去重，再到数据逻辑的设计，生成ADS表，为数据分析的整体链路提供了便捷的0代码操作路径。同时，DWS为整个数据分析软件提供了优异的性能，流引擎实现单机60w/s数据接入；行列混合存储，实现数据实时接入，实时分析。最终实现流式数据实时入库、业务数据准实时同步；数据入库即可查，零等待；万亿数据查询分析毫秒级响应。不仅解决了传统BI只能T+1分析数据的低时效问题，同时也解决了万亿数据即时查询分析的性能问题。
- 通过集成RDS 云数据库 ，实现常规业务的轻量化集成并支持高可用容灾能力及任意时间点备份恢复。
- 通过 Web应用防火墙 WAF 和DDos防护 AAD产品实现对接口及数据的安全防护及流量过滤，保证平台安全性和稳定性。
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
海淀网站建设常见问题
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