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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