神策分析 2.5 上线经营分析，可视化分析能力重磅升级
近日，神策数据发布了全新的神策分析 2.5 版本，该版本以经营分析为主题，支持分析模型与外部数据的融合性接入，构建全域数据融合模型，并提供统一、便捷的指标及可视化能力，实现从用户到经营的全链路、全场景分析。
经营分析可以帮助企业更深入了解用户的需求，构建从用户到经营的业务指标体系，尤其针对需要加强数据融合和指标洞察能力的企业，可以更好地进行多元的可视化分析，为其业务发展和决策提供有力支持。
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一、深耕行业，解决企业“看数”痛点
数据分析系统往往是企业内部承接数据应用方和数据生产、制作方之间的桥梁，但实际上在多方使用和对接的过程中，常会遇到阻碍:
1. 数据使用难
● 分析不够灵活:看板数据固定，在下钻或关联分析的时候需要找数据团队排期，阻塞业务快速决策
● 指标口径不统一:多角色多部门的指标口径不一致，各角色之间要耗费大量精力核对数据
● 操作上手难:分析系统使用复杂，非专业使用者难以上手
2. 数据维护难
● 数据表管理难:业务需求变化快，成百上千的数据看板、数据表难以管理
● 维护成本高:历史数据资产不断堆砌冗余，对计算和存储资源造成大量浪费，机器成本居高不下
● 权限安全风险大:同时支持多部门用数需求，如若数据权限无法得到合理的控制，则会暗藏数据安全隐患，而过度的权限控制又会增加使用成本
二、神策分析 2.5，五招赋能企业用户和经营分析
神策分析针对传统数据应用过程中出现的痛点进行了深化调研总结，精细打磨产品能力。在新版本中，我们从数据根基、指标、分析易用性、可视化能力、权限隔离等多方面同时入手，升级了数据应用系统的整体应用广度和闭环体验，希望能在客户的实际应用中，提升分析效能，让业务数据发挥更大的价值。
1. 经营数据的接入及应用
神策分析 2.5 版本对数据导入的流程和方式进行了优化，更好地支持了业务数据的导入、分析和可视化层的应用，扩展了神策分析平台对于企业数据分析决策的支持广度。
该版本支持从用户到经营的全链路、全场景分析，帮助企业构建全域数据融合业务场景，实现对人、货、场等多维分析的诉求。结合交易数据，企业可以洞悉用户的购买习惯和偏好，以及畅销产品的趋势;而物流数据的分析则将协助企业优化供应链、提高物流效率，从而帮助企业更快速地完成交付;通过分析不同市场营销活动的效果和回报，企业能够更好地评估营销策略的成效;用户调查和反馈数据的结合分析，则为企业提供了解用户期望和需求的机会，助力产品不断优化与升级。
灵活的数据接入能力
通过灵活的数据接入能力，企业可以进行非用户行为类数据的接入，直接在产品上轻松完成 Hive、MySQL、Oracle 等外部数据源的数据表。同时，神策也提供了完整数据表的创建、写入 API，企业开发者可以程序化地完成整个数据接入过程。
除此之外，为了更好地对接企业数据湖，神策还支持直接把 Iceberg 类型的数据表映射到系统中，可在不导入的情况下完成数据接入，在节省硬件资源的同时也保证了数据和源端的一致性。神策的咨询专家会根据企业的业务需求给出理想的数据接入解决方案。
有效的关系建模能力
在导入的非用户行为类数据的应用上，除了支持传统的 SQL 分析方式外，神策分析 2.5 版本提供了更易上手且有效的关系建模功能，支持通过界面拖拽的形式，进行用户行为表、业务数据表，以及多表之间的关联分析。
在指标平台的应用中，无需依赖于数仓工程师，即可通过可视化界面的点选操作，在界面中直接链接导入业务表和系统中的用户行为表，建立主外键关联关系，整合不同数据源的信息，例如端内行为数据、业务交易数据、广告投放数据等进行拼接后，可获得更全面的分析维度。
此外，在可视化的应用中，同样支持使用者通过拖拽的方式，进行多个业务模型表之间的拼接和加工定义，在具体的业务场景下快速生成基于多方面数据源和指标的效果数据。
关于更多数据接入技术能力的讲解，可以阅读《神策新一代分析引擎架构演进》。
2. 企业级指标体系的管理与应用
随着数据驱动业务概念的普及应用，不同角色的使用者对于指标都有了更明确的使用诉求，再加上各角色间对数据工具的使用范围逐步扩大，这也使得指标公式散布在各种工具中，埋藏在各种隐藏的仪表板里，导致指标的创建、使用缺乏监督和指导，指标口径的多义性和指标的滥用逐步成为很多企业的突出问题。
正如数据科学家 Benn Stancil 在他的文章《现代数据堆栈中缺失的一环》中所说:“核心问题在于缺乏一个集中的存储库来定义指标、管理指标。”
神策分析 2.5 版本提供了全新的指标平台，为企业提供了简单且强大的指标管理和分析工具，使用者可以轻松定义指标和维度，消除了分析过程中的不确定性。
指标体系的统一管理
指标平台提供了指标的定义及管理能力，确保了指标从生产开始就有清晰的口径定义，每个指标名称对应唯 一确定性的数据口径。神策支持对常用的分析模型口径直接进行指标定义，同时还支持在业务导入表基础上的指标定义。
此外，为了更好地支持企业的多业务多角色的组织结构，神策分析 2.5 版本提供了指标分组和业务分组的管理能力，并联通了相关管理、使用权限的控制，提高了业务与组织间协同合作的效率。
指标分析
除了支持用户行为类指标，以及数据表类指标的定义及管理外，神策分析的指标平台模块还提供指标的分析能力，支持指标在实际业务场景中，与不同业务维度进行实时下钻分析与应用。
这种定义及应用一体化的平台设计，避免了企业中经常出现的由于应用断层导致指标体系在内部无法推行使用的情况。指标分析可以基于统一的指标和维度口径生成分析结果，使用者只需点击所需的维度、指标和筛选条件即可完成分析，而不用再面对繁杂的元数据条件限制等复杂操作，帮助使用者轻松上手。
多主体交叉分析
在支持常用业务分析场景的快速上手以外，神策还支持使用指标分析进行一些复杂场景的数据探索工作。依托于经营数据的导入和关联建模能力，使用者能够在指标分析中选择存在关联关系的指标和维度进行复杂的交叉分析。
例如，可以通过库存表、订单表的导入，使得商品信息与用户及订单发生关联，后续即可在系统中同时对库存盯盘、订单分析，以及不同类型来源的客户对商品的偏好以及下单习惯等相关分析。
3. 统一的业务应用管理
随着业务的快速发展以及数字化转型的逐步深入，企业内部的数据资产逐步膨胀，各种类型的数据源层出不穷，对数据治理、质量管理、查询性能、数据溯源提出越来越高的要求。同时，面对复杂的业务链路，垂直的业务数据以及定制化的结果数据生产渐渐无法跟上业务变化。
神策分析 2.5 版本提供了业务整合管理的应用模块，支持企业在复杂、非场景化的分析模型基础上，自主定制封装符合企业业务分析和数据统计需求的业务模型，涵盖用户行为分析以及经营分析的通用能力，贯通全链路数据，提升下游应用方数据资产的使用深度与广度，最 大程度满足业务的应用场景。
除此之外，业务层的资源管理能力能够系统性地帮助企业从全局视角了解业务资源，以及所依赖的数据使用情况，提供资源诊断、优化相关产品的能力，为企业降本增效提供数据洞察和动作指引。
4. 可订阅、下钻、监控预警的可视化能力
在全新的可视化模块中，神策升级了完整的订阅管理与相应的预警能力，支持企业针对不同的数据图表配置多种多样的订阅任务，以及管理能力，全方位掌握数据动向，保障重点数据的使用安全，同时搭配 webhook 的多渠道推送能力，实现数据的企业级传播。
值得一提的是，神策分析引擎在支持离线分析和 Ad-Hoc 查询的同时，还能从任意历史数据时间点开始进行流式聚合查询。通过这部分能力，企业能够实现秒级时效性的高频查询，更好地满足实时监控类需求。
此外，异常数据的监控和触达仅仅是业务决策依据的第 一步，后续的异常原因归因和执行业务动作才是关键。神策分析 2.5 版本通过与分析模型的紧密联动，支持灵活、实时的下钻，针对不同维度进行归因单元、异常因子等数据的探索。而且，对底层数据的下钻探查也可以降低企业内部的数据服务压力和解释成本。
5. 更灵活的权限管控
权限体系的升级，同样是本次神策分析升级的重点之一。
在指标定义、业务模型管理，以及可视化应用中，神策支持多空间、多层级的业务组管理，便于企业各部门、各角色的分工与合作。既可以协作管理，共同维护数据资产，也可按需分配合适的数据资源权限，例如，可以通过公共空间和目录的管理，按部门或角色进行相应管理能力的下放，把控关键路径，提升数据管理效率。
此外，在数据的精细化权限控制上，神策针对每一个业务模型的数据范围，都做到了数据行列级别的数据权限管理，在分发数据资源权限的时候，可更便捷地查看和管理数据的使用程度等。
在权限分配的过程中，通过账户属性与企业内部字段关联，完成一键动态分配，例如，账户的“所属地”属性为“北京”，则仅能看到数据中“销售城市”字段等于“北京”的几行数据，通过整套资源权限的管理，真正地做到数据分配的“千人千面”。
三、案例场景实战
某 B2B 电商企业在做经营分析时，分析对象不限制于采购的小 B 类企业，还包括企业内部的团队及销售个人，提出 ToB & ToC 的复合型分析诉求。在与神策数据的合作过程中，企业管理者基于上述背景提出了 2 个关于运营看板方面的需求:
第 一，数据方向上，企业希望以销售员为维度，观测全链路业绩指标数据，包括留资 → 询价 → 支付 → 出货等。
第二，权限方面上，企业希望仅部门主管可看到出货毛利率字段，小组长可看到小组内所有人员数据，小组成员可查看与自己相关的数据。
在神策分析 2.5 版本经营分析能力的加持下，该企业在看板权限管控和可视化展现方面的预期得到很好的满足。
首先，降低取数难度。因为留资、询价、支付、出货的数据分布在不同的业务表中，如果该企业希望通过自己实现，则需要写 SQL 联表查询。而通过神策分析的可视化拼表能力，即可降低实现成本，即使使用者不会 SQL，也能实现目标。
其次，提升看数完整度。之前，该企业的行为数据在神策系统，而业务数据在业务库中，若想洞察行为到营收的转化率指标，该企业必须自行从两个数据平台导表查看。而这一需求，被神策分析美好解决。
另外，提高数据配置效率。该企业希望不同级别的员工对于可查看数据拥有不同的权限，若所使用的数据平台无强大的权限控制能力，则需企业内部针对每个权限角色单独拉数配数。而在神策系统配置权限以后，企业内部数据的支撑角色只需要拉出一张包含所有业绩指标大宽表，那么不同角色就能看到不同范围内的数据，十分简单有效。
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