一個企業數據平台的建設，包含技術方案、平台架構和成效

洪海龍騰電子商務股份有限公司是一家集電商運營服務、電商自營業務、軟體研發與銷售、電商培訓服務於一體的互聯網行銷服務公司。公司總部在青島，全公司500多名員工。2016年淘寶「雙十一」活動，銷量前二十的商家，有7家是其客戶，其現已成為淘寶體系服務商家數最多的運營服務商。

[b]數據平台建設[/b]

電子商務，主要分三種：賣家自營、電商平台和服務商。作為服務商，數據平台的建設要做好相當長期的規劃，除了考慮系統的可擴展性，還要預測業務範圍的拓展。整個數據平台，主要分四層建設。ODS數據操作層、標準數據層、統計數據層、展示數據層，帆軟[url=http://http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]平台主要是針對展示層數據作量化分析。

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數據平台的建設，是個前瞻性工程，需要更多的思考和方法論支撐。洪海龍騰主要是從高層、資金、人才三個方面作重點考量。首先，這種前瞻性投入，必然需要高層領導甚至是老闆的支援。需要多和老闆溝通、彙報，所謂「教育」老闆，要「跟得上時代」。領導的支援之外，必然要有資金保證，除了採購軟體本身需要資金，也是要關注運維需要的人員投入。有了支援和資金兩個基本條件，剩下的關鍵就是靠人才。企業一般都有擅長IT技術的人才，但不一定儲備了有數據思維的人才，洪海龍騰專門從阿里引進了這方面的人才。

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技術方案如下圖：整體上採用的是開源+免費的策略。比如ETL用的是kettle、資料庫和數據倉庫都用的Mysql，爬蟲選的Java PG。從效果來看，短期內確實節約了採購成本，但長期來看，需要相當多的開發和運維成本。當面臨數據分析需求時，發現洪海龍騰的數據分析需求需要6個前端開發+6個資料庫技術，所以果斷放棄了開源方案，最後從價格、性能、功能、樣式、服務等幾個維度選擇了帆軟數據分析平台。

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[b]數據分析應用[/b]

數據分析，關鍵的一塊工作是規劃。洪海龍騰規划了「N+1」個模塊[url=http://http://www.finereport.com/tw/]報表製作[/url]。所謂「N+1」，就是N個業務模塊，1個系統訪問監控模塊。業務模塊不做單獨拆分，就難以對應負責人；系統訪問不做單獨監控，就難以推行數據分析系統，並且無法及時取得系統使用反饋，無法改善提升。這裡重點分享下核心業績分析、實時考核分析、投訴分析這三個業務模塊和系統訪問分析監控分析。

[b]核心業績分析[/b]

公司的業務，主要分行銷、服務、教育、行動、客服五大體系。高層最迫切想要知道的，就是這些業務模塊進展如何。在數據分析工作上，首先，分體系呈現當下業績，這也就有了各業務全年業績達成率。要有全年匯總數據，這是第一步，顯示了結果。那過程如何？通過將業務數據分解為按月分析和按日分析，業績完成歷史軌跡分析，展現業務發展的過程。除了這些正常業務經營數據，還要關注異常，比如各體系的退款情況。把各體系退款數據做一個趨勢分析，發掘趨勢變化，及時干預處理。

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[b]實時考核分析[/b]

不同的企業有不同的管理風格，也有不同的管理方式。洪海龍騰的管理既抓大略，也關注細節。高層希望能夠實時掌握業務動態，把握企業運轉的脈搏。這邊有了如下的實時考核分析。將關注的回款指標做成直播大屏，讓領導坐在辦公室即可隨時查看。這個實時的回款分析上線以後，公司也發生了微妙的變化。很多業務部門反饋，有了這個頁面，總感覺自己的一點一滴的業績，都能被領導看到，所以大家的積極性有了不小的提升。這個引起了數據分析團隊的注意，所以下一步規劃在系統內開放部分實時數據，做業績排名，給大家提供更大的動力和督促。

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作為服務商，核心競爭力就在於提供優質的服務。那麼怎麼評判服務的質量呢？以前，更多的是通過直觀感受和個人經驗。現在，用帆軟數據分析平台搭建了投訴分析模塊，對每個部門制定了投訴指標。通過這個分析模塊，可以實時查看到當前各部門、各人員的被投訴數據和排名。有了這個量化，下一步就是如何做改善。再分析了被投訴原因和採取處理措施後，經過2016年到2017年將近1年的努力，從月均投訴33次下降到了月均7次的水平，降幅達79%，而且還在持續下降中。投訴次數的下降就是洪海龍騰服務水平提升的繁星一點，正是有了數據分析，才進一步推動了服務的改善，不然，如何有說服力地判斷服務更好了呢？

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[b]訪問監控[/b]

平時IT部門做系統監控分析，更多的是關注IT設備的運行狀況，或者關注系統平台的安全狀況。都是在保證系統的可用性，為業務運營做好系統支撐。但實際有多大效果，是否有空間可以改善呢？這個難以回答。用帆軟軟體搭建的數據分析平台，同樣面臨著如何驗證效果和改善提升的難題。解決辦法是提供平台使用狀況的實時分析頁面。分析哪些部門，哪些人，哪些頁面的訪問量比較高，然後前去溝通交流，積累成功經驗；同時，分析哪些部門，哪些人，哪些頁面的訪問量比較低，然後針對性的採取措施。這裡重點是為什麼有些部門有些人訪問量低，做重點溝通，是個人抵觸數據平台，還是數據平台未能滿足需求？在逐個問題解決之後，公司整體系統訪問明顯趨於穩定。

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