墨记 在这个平台,人人都是数据分析师
4个月前
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上周三(7月26日),诸葛io创始人&CEO孔淼受邀出席了AWS技术峰会2017,本届峰会围绕多项云计算热门议题,覆盖大数据和人工智能、架构、安全、IOT等十大技术分会场,汇集众多技术团队的大咖共同探讨云计算的创新发展之路。


本文整理自诸葛io创始人&CEO孔淼在大数据技术专场论坛中发表的题为《 数据驱动企业商业价值增长》的演讲:数据分析的核心是为业务服务,围绕如何整合线上线下的业务数据和用户行为数据,挖掘背后的商业价值。


孔淼从以下4方面进行了深度解读:


1、数据挖掘的“内忧外患” 真正的大数据落地,既要结合行业场景化的需求,也要对行业有足够深入的了解,更要认清企业所处不同的大数据阶段,从而实现大数据价值挖掘过程中的“对症下药”。
2、以用户为中心,场景化驱动数据价值释放 诸葛io将“大数据赋能”的理想真正转变为现实。人人都可以实现用户特征与行为特征的交叉分析,通过丰富灵活的分析功能和场景,让业务的人更懂数据,也让数据体现价值。
3、强大的数据采集能力 打通用户与业务数据 诸葛io将数据采集、数据清洗、数据加工、数据加载、建模分析及可视化的全过程一站式的交付。
4、基于统一的ETL 实现SaaS和私有部署的统一 满足不同企业的个性化需求。


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诸葛io创始人&CEO孔淼在活动现场发言


数据挖掘的“内忧外患”


1、线上线下信息化 数据整合困难

企业管理信息化:ERP/PMS/CRM等信息化系统积累大量的数据

服务互联网化:App和网站从信息平台延伸成为了服务平台的基础

线下行为结构化:人脸识别,红外体感可以识别线下行为,非结构化数据结构化

线上线下的信息化背后,产生的大量数据,如何整合,并发挥出商业价值?


2、红利消尽,经济放缓,数据驱动不可避免

流量时代结束:互联网用户增长放缓,获客成本增加

经济放缓:经济增长放缓,人力成本增加,第三产业服务行业结构上升

数据驱动价值:(内)优化内部管理效率(外)减少客户流失,提升客户转化

红利消尽,经济放缓,如何通过精细化运营提升企业价值?


3、大数据几波发展,新技术势不可挡

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早期信息化系统——第一阶段“信息获取时代”,只解决企业内部管理问题,采集的是一些少量的数据,KPI、订单、业务,总结经营活动等基本业务状况。


随着信息化系统对外使用,更多承载着客户服务,数据量猛增,如何结合数据思考规律,这也是诸葛io与传统统计的区别,诸葛io全面采集数据,帮助企业分析产品,运营策略,寻找更优质的市场渠道,这是第二个阶段——“信息挖掘时代”。


第三个阶段——信息输出时代,融入更多自动化的分析,找出高价值客户,高流失客户,自动化的通过用户后续行为,评估推广渠道的质量并实现自动优化,我(诸葛io创始人&CEO孔淼)相信这是下一步价值驱动更多要解决的问题,即,把信息和输出价值结合在一起,但大多数企业,更多的停留在第一和第二阶段,如何帮助这些企业紧跟数据技术发展的趋势,这也是一个大问题。所以,诸葛io的切入,其核心是为了解决这几个问题。


以用户为中心,场景化驱动数据价值释放

1、打通数据源,整合用户数据

“用户-触点-会话-事件”模型,挖掘数据关联价值

对于一个企业而言,诸葛io将用户数据打通,以用户为中心,组织关联不同数据源,比如,线下门店的会员积分体系,用户输入手机号,然后购买商品的价位等信息构成一部分数据源;用户也可能通过微信公众号、小程序、APP、网站等与企业进行交互,这又构成一部分数据源,故,关联不同数据源非常重要。

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大数据发展初期,通常只是将数据统计后总结经营活动,这个按纽点了多少次,一个页面访问了多少次;现在有一个概念叫“事件”,将静态数据变成动态的,将“指标”赋予“描述业务”的活力。


诸葛io结合用户和事件,将企业全年数据动态化,因为事件是有时间、地点,详细描述,可追踪的,这是很多新型数据分析平台所支持的,但诸葛io做得更好,我们有“触点”和“会话”。触点可还原用户场景,挖掘背后价值;通过会话可以了解用户在何时、何地做过什么。


比如,一个用户一天访问5次还是1次,一个人去门店10次还是3次,用户在应用里访问10分钟还是1个小时等会话数据,均可反映用户的粘性和深度。通过用户、事件、触点、会话,即可挖掘多个数据源中有价值的数据。不是采集的所有数据都有价值,只有先明确分析目标,找出有价值的数据,才能发挥分析价值,这是诸葛io的数据分析理念。


2、丰富灵活的功能场景,企业数据驱动的基石

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基于这套理念,诸葛io提供了“一站式”的数据分析解决方案。何谓“一站式”?


首先,解决数据采集问题,诸葛io随着这两年的发展,不停地在完善数据采集能力,从最初,我们独具一格的业务驱动埋点(大多数平台采集“点击行为”以及“页面访问”背后的浏览量和人数,,而诸葛io采集的是背后的所代表的业务行为和描述)。


第二,交互跟踪的全埋点方案,通常存在数据不准、影响性能等问题,但在某些场景中可帮助了解用户转化情况,所以诸葛io同样提供类似方案。


第三,开放式的后端接入,把诸葛io的视野从线上APP、网站,拓宽到一个企业的各种数据源无疑需要支持后端接入,故诸葛io有非常开放的后端接口,打通整合CRM等各种系统数据,所以数据接入是诸葛io提供的第一道服务。


为了让数据分析更有价值,诸葛io提供非常丰富的分析场景,之前大多数企业都需要懂数据的BI团队,即,业务的人与数据的人沟通,然后由技术来实现最终通过报表呈现。此分析过程成本很高,所以诸葛io开发出很多自助式分析模块和场景,让一个只懂业务的人可以通过诸葛io的模块分析数据。之前,可能完全依赖于技术化的程序脚本,现在,在诸葛io平台,通过交互式点击的操作,筛选出对应人群,并实现不同人群间的交叉细分对比,查看转化率差异,跟踪运营活动效果,评估产品功能设计,监测市场推广活动表现,诸葛io为一个丰富自助式场景提供的一个价值输出。


诸葛io自助式的分析场景,将分析结果的获取,从天级降到秒级,这也是一些大型公司之所以选择诸葛io的原因,提高了分析的效率,降低了沟通的成本。


实现数据接入和自助式的分析场景后,因数据是非标准化的,不同行业、不同角色在不同场景,甚至不同时间内所关注的指标都是不一样的,诸葛io不可能提出大而全的解决方案,但诸葛io有通用模型后,便可提出非常灵活的自助式分析的方案。


诸葛io支持企业灵活的二次开发,即,将底层进行清洗和整合过的数据完整的开放给企业客户。所以,诸葛io有数据仓库的SQL查询平台,进行各种丰富的展示化,包括接入到可视化分析平台,诸葛io有Kafka,它能够融入到企业自己的数据分析体系中,因为在企业中,有的可能喜欢用Excel给老板做汇报,有的可能有自己内部的分析服务和方案,所以诸葛io很灵活,提供了非常丰富的API,将企业内部数据运营的体系融入。


为用户提供了非常灵活的选择,诸葛io提供SaaS和私有部署两种方式,SaaS基于AWS,私有部署即部署在企业本地服务器上,使用的是一套独立架构。总之,诸葛io平台非常Open,满足企业不同的需求。


3、专业体贴的分析服务,帮助不同角色驱动价值

诸葛io提供数据分析服务团队,让数据分析的门槛变低,让数据分析不再成为一件难事。通过数据分析服务团队,诸葛io可以帮助客户建立有效的指标体系;帮助市场营销辨别渠道的好坏;帮助运营保护留存,去设计好的活动,设计好的产品;帮助产品经理把产品的核心价值更好的进行输出等等。

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诸葛io通过精细化的分析,以工具为底层,通过漏斗、事件,多种采型组件以及分析组件为基础,支持企业进行精细化分析。同时诸葛io还可根据不同的应用场景覆盖用户的不同生命周期。

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比如,此前宝马和奥迪通过诸葛io做广告投放,通过诸葛io的广告监测平台可实现,从曝光-监测-落地的监测,诸葛io还有功能优化和获取分析,用户落地后获取的来源,渠道的归因分析等。此外,诸葛io提供智能触达解决方案,通过给合适的用户在合适的时间精准推送合适的内容,比如:短信/APP内的PUSH或者通过Webhook实现其他形式的推送。


诸葛io全面覆盖从曝光到付费到留存(流失)的全生命周期链条,相信未来的服务一定是以用户的生命周期和价值为基础的。所以,让业务的人更懂数据,让数据更好的服务业务是基础。


诸葛io每个月已处理超过百亿有效的数据量,目前已覆盖包括科技金融、SaaS,O2O等八大行业方案。众多知名企业都是诸葛io服务的客户,有很多大家熟悉的企业,比如工具类产品微天气,ToB平台智联招聘,科技金融平台人人贷等,最近成功与阳光保险达成战略合作,这只是诸葛io的一个开始,我相信接下来的发展会更加迅速。

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强大的数据采集能力 打通用户与业务数据

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诸葛io是一个支持二次开发的平台,丰富的采集方式,包括安卓、iOS、JS和微信小程序,全埋点、代码埋点以及可视化埋点,最近还上线了支持灵活添加属性的功能,诸葛io提供的应该是业内功能最丰富的可视化埋点方式。代码埋点一直是诸葛io的强项,很多企业从中获益。此外,诸葛io还支持服务端上传,能帮助企业更好地应用数据,支持工具导入数据,打通企业数据与用户行为数据。


打造具有“开放性”的二次开发平台

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诸葛io为数据分析师特别提供具有“开放性”的二次开发平台:


1、SQL查询平台:有时复合指标是非常复杂的,无法通过交互式的图表获得分析结果,那么诸葛io直接开放底层的数据仓库(数据仓库开放接口),此外,诸葛io还支持各种图表的绘制;


2、API接口访问:将诸葛io采集到的用户行为数据导入企业内部系统中,可通过API来实现;若要获取诸葛io非常精细化的用户档案列表数据,也可以通过API渠道;若要加工数据仓库,也可以通过API接口;

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3、HDFS数据访问:因为诸葛io的用户体系与企业的用户体系是打通的,企业若有机器学习模型,若要获取更多诸葛io采集到的数据,那么企业可以把诸葛io的维度与企业自身业务的维度结合起来建立新的模型,此时可通过HDFS数据访问;


4、Kafka实时数据订阅:企业可通过诸葛io的Kafka实时数据订阅。

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诸葛io的基础架构分为两层,提供SaaS和私有部署两种方式:


SaaS的海量数据存储是基于S3的,数据仓库是基于Redshift,Redshift是硅谷顶尖公司的选择,我们为每一个SaaS的付费客户都提供这样优质的基础设施,保障其分析性能


私有部署的存储是基于HDFS的,数据仓库是基于Greenplum的,现在我们最新的实时私有部署平台,采用的是Impala作为查询视图。


基于统一的ETL实现SaaS和私有部署的统一

基于统一的ETL(Extract-Transform-Load)架构,诸葛io实现SaaS和私有部署的统一。

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从“采集-接收-转换-加载-实时计算”,诸葛io通过使用同一套架构降低了成本,但是诸葛io的仓库不同,比如实时计算可监测当天的活动数据。此外,SaaS和私有化的模型也稍有区别,早期是一样的,后来发现存在问题。

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诸葛io的很多Saas模型早期是为了更符合范式设计,可在去年出现了爆发式数据增长时,事件表、时间表等整个数据量特别大导致计算性能严重下降。所以,在私有化模型中诸葛io采用宽表方式:


SaaS的数据加载及存储:Kafka->S3 -> Merge S3 ->  Redshift or Greenplum

私有化部署的数据加载及存储:数据流: Kafka->Kudu->HDFS(Parquet),impala视图 : Kudu + HDFS(Parquet)


诸葛io以用户为中心,找到数据源的共性,将跨用户的数据打通,将数据采集、数据清洗、数据加工、数据加载、建模分析及可视化的全过程一站式的交付,结合用户和事件的交叉分析,诸葛io能够把企业全年的数据动态化起来,让业务更懂数据,让数据体现价值。


未完待续···

1、动辄数百TB级数据的企业客户,诸葛io在技术上如何完美提供支持的?

2、诸葛io提供的SaaS和私有部署服务,这两种方式在技术方面有哪些差异?

····

还包含活动现场因时间有限未能详尽的干货,敬请期待~


本文首发微信公众号 诸葛io(ID:zhugeio1)

诸葛io,你身边的数据驱动教练,点击我,免费试用~

欢迎添加微信:zhugeio2016一起探讨交流


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