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数据产品经理必备技能之产品展示图模板BI建设

来源:大发 | 时间:2018-08-27 人气:7010
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      文章从BI平台的版本迭代路线的四个阶段展开,对BI系统的建设作了简要的分析。希望对你有所帮助。

      BI平台首先要完成的就是对指标的报表性展示,大家首先想到的解决方案无非是前端写页面,后端接口在数据库查询相应字段,直接吐出数据。可是,这种传统的方式太依赖于前端,如果增加一个指标,前后端修改的成本都比较高。因此,为了以后BI平台的可扩展性,可以通过前端配置json,并在API下一层添加了QueryAdapter来把Api的接口翻译成相应的Sql,然后通过Sql查询数据库的形式,来提高前端的扩展性和报表的灵活性,具体架构如下图所示:

      时间:可以选择昨天、过去7天、过去30天、过去90、过去180天、过去365天以及自定义天数;

      图表样式:目前支持折线图、横向柱图、竖向柱图、表格、地图、饼图等图表。

      看板(dashboard)能够帮助将相互关联的单图集合在一起,兼顾全面性与单独性,既能够从多个图表中发现关联,也可以对单个图表进行深入分析,方便每天查看相应的数据。 看板可以供不同的业务人员实现不同的使用场景:

      dataSource:数据源,也就是单图(chart)要查询的数据库、数据表,它包含了数据的地址、端口、数据库格式、数据库、数据表等,是数据展现的基础。

      metrics:这是是要展示的指标,包括指标的计算类型、指标的id、指标名称、指标别名等,

      dimensions:指标的维度,也就是相当于Sql中的group,也就是分析人员想按照什么样的分组来查看数据。

      filter:这部分是用来设置过滤器,前端报表用来筛选查询条件的,它要规定每个维度应该以何种规则来过滤,是等于、不等于、大于、小于还是包含,还要规定维度的查询字段和查询值,简单表示下就是下面这种格式,当然还有很多字段可以添加以便进一步扩展功能,具体filter的格式可以参考下图。

      自助分析功能这部分主要包含创建单图(chart)和创建看板(dashboard)两部分,这两部分都是基于前期灵活可扩展的json图表配置,并在此基础上,能够创建一些复杂的计算字段,例如,想计算平均停留时长这个指标,它是由总停留时长除以dau计算而成的,总停留时长和dau都是基础指标,在数据表中是已经存在的,那么就可以定一个计算字段,命名为平均停留时长,计算公式为sum(dwell/dau),如下图3所示:

      自助分析功能的核心是创建单图功能,使用人员可以选择图表样式,现在常用的图表类型有表格、折线图、柱状图(横向柱图、竖向柱图)、饼图、漏斗图、堆积图等,然后选择数据源里的数据表,把对应的数据表中的字段拖拽到时间、维度、指标栏中,然后选择查询便可以在显示区进行预览,还可以设置过滤条件,进行一些维度的过滤,并可以设置是否在前后端显示,具体功能见图4。

      最后不得不提一下数据源管理功能,因为所有的单图(chart)和看板(dashboard)都是基于数据源进行分析的,好的数据源管理可以提高数据源的利用率、降低重复创建数据源,进一步提高效率,并且还可以进一步拓展数据的存储形式,除了支持Mysql存储,还可以支持Druid、Phoenix等。另外,数据源管理要考虑业务的复杂性,能够满足复杂的多表join,支持自定义SQL查询。最后,数据源管理也要注意对数据权限的控制,最好能够做到对表中字段这种细粒度的权限管理,进一步提高数据的安全性。

      以用户分群和用户细查为例,日常中经常需要把满足某个或者某些条件的用户区分出来,然后查看这批用户的一些关键指标以及一些行为事件等,例如,想了解iOS平台上,最近五天内连续沉默的用户,使用人员选择这些条件组合后,就可以获取一批userid的列表,让后查看每个userid的用户属性、用户行为轨迹、用户活跃度趋势、用户阅读文章列表等信息,由于不方便透露一些用户信息,用户细查页面就以原型图的形式给予示例,见图5。当然获取某些条件下的userid对集群来说是有一定的计算压力的,要等一些时间计算完成后才能给用户显示。

      作为一名数据产品经理,还需要多了解业务,多使用自己的产品,如果BI平台自己使用都不方便,那么更何况数据分析师,乃至数据经验比较少的业务相关人员呢?另外,对于BI平台,以上四个阶段并不是适用于所有公司。不同的业务阶段的需求都是不一样的,初创公司没有太多的人力和时间来搭建自己的平台,可以引用市面上的第三方产品,例如友盟、BDP等,做的都已经相当成熟,还是要针对每个公司的具体阶段而定。

      我明白您的意思,指标口径的明确是报表的关键;但是在实际的场景中,我们这边每个工程师负责一条业务线,业务部门的报表需求都是以工单的形式提过来,并且短时间要上线,这种场景下,很难做到统一,针对某一个业务线,涉及到的数据非常多,就比如某个售卖数据的计算,做了什么样的过滤,加上业务逻辑复杂的情况,只有工程师才知道最详细的口径是什么,让工程师去写口径,有几个痛点,一是时间紧任务重,他们很难按照要求去写;二是工程师的口径描述业务人员看不懂;三是报表是不断的迭代的,口径会变。不知道您有什么好的建议呢?请赐教!

      确实有很多业务人员不知道自己想要什么,不知道如何分析利用数据,这些都是我们数据产品经理需要无论是用工具也好,培训也好,不断给大家普及数据意识的,毕竟也是随着移动端的兴起我们才有了收集大数据的能力,数据意识是需要不断培养的,而且如果没有自助分析,很多报表需求都交给平台方,会有很大的需求压力。

      其实从传统商业,到商业智能BI,目前的进程其实不是很令市场满意,从传统商业来说,本身就已经有统计报表,缺乏的是分析思路,自助分析很好,千人千面,一万个人看同一个数据可能会产生一万零一个想法,但是入市太早,早期在还未培养出数据思路和兴趣前,大兴图表其实并非好的做法,以股市为例,这么久了,日线图,K线图,很少很简单的图表支撑了庞大的股票市场,有专家,他们会定制私人的图表,但是数据应用集数太小,我觉得如果我们要做大数据,就得沉下去,做广大人群的大数据,而非小众人群的大数据

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