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1、目录目录1.业务数据化运营的痛点52.Quick BI 的定位和优势72.1 产品定位72.2 产品特性&优势72.3 售卖方式83.Quick BI 应用场景93.1 高层决策分析93.2 核心业务追踪103.3 互联网流量分析114.Quick BI 功能概述134.1 数据源134.2 数据集144.3 多端展示PC 端164.4 多端能力移动端224.5 多端能力大屏244.6 电子表格254.7 数据门户264.8 权限管理274.9 自助取数274.10 数据填报285.行业标杆客户案例305.1【零售行业】某乳品企业305.2【电商行业】乐其电商305.3【地产行业】某 TOP
2、企业316.关于 Quick BI326.1 入选 Gartner 全球 ABI 魔力象限(中国首个且唯一）326.2 运营能力强，客户满意度高326.3 试用期长达一个月32法律声明3351.业务数据化运营的痛点1.1.业务数据化运营的痛点业务数据化运营的痛点1）作为企业管理者您还在为不能随时随地了解公司的经营情况烦恼吗？在上班路上、机场候机室、客户面前或谈判桌上想马上看到经营数据做出决定，却因为数据更新不及时、电脑联网不便等原因不能如愿。繁忙的日程安排让你没有精力详细的了解各部门和各分公司的经营数据，只能偶尔听取助理或下属的汇报。如果每天开始工作时就能在手机或邮件中收到经营数据或异常情况的
3、推送，一天的工作都会变得得心应手。2）作为业务部门负责人您是否经常觉得业务推进得不到有效的数据支撑，求助 IT 团队却发现 IT 人员太少、不能完全理解您的需求或者需求一直在排队等待？您是否觉得已有报表已经远远不能满足复杂多变的的数据分析诉求，只能想办法将数据导出到本地在 Excel 中进行分析？您是否经常需要进入多个不同系统寻找数据，自己再想办法进行拼接，偶尔还会发现几个系统中的数据不一致？您是否担心其他部门的同事看到了你们团队的数据？是否担心部门业务人员变动时，那些被下载到本地的业务数据存在泄漏风险？您是否发觉新人进入团队要花费大量时间学习如何分析数据？3）作为 IT 部门负责人随着企业业
4、务不断扩张，各部门对于数据分析的诉求越来越大，需要大量的人工取数及临时报表开发。您是否感觉尽管团队经常加班，却还是面临需求积压、数据分析支撑不及时的困境？您是否经常因为无法满足业务部门的数据分析诉求而被吐槽？是否发现业务团队已经开始自己分析数据但水平参差不齐？1.业务数据化运营的痛点2.Quick BI 的定位和优势2.2.QuickQuick BIBI 的定位和优势的定位和优势2.12.1 产品定位产品定位Quick BI 是专为云上用户量身打造的智能数据分析和可视化服务产品，帮助企业快速完成从传统的数据分析到数据云化+分析云化的转变，将企业的业务数据产出后以最快的速度被推送到各组织侧消费使
5、用。以“人人都是数据分析师”为使命，提供海量数据实时在线分析服务，支持拖拽式操作及丰富的可视化效果，助您轻松自如完成数据分析及业务自助探查。它不仅是面向业务人员的数据分析工具，也是数据化运营的助推器，更是解决大数据应用“最后一公里”的神器。2.22.2 产品特性产品特性&优势优势1）无缝集成云上数据支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP 等数据源接入，可以和阿里云数据库无缝对接。2）高性能即席查询具备专利技术的查询加速引擎支撑，支持跨源、异构的数据关联及查询；亿级数据可实现秒级计算与查询，相比于 Redis 等内存数据库，高速查询引擎的扩展性更好，而且成本更低。3）便捷的数据分析零
6、SQL 拖拽式的仪表板，仅用几分钟即可完成在线数据分析。在线电子表格完全延续类 Excel 的操作习惯，并且支持 400+Excel 的函数。Quick BI 提供近 40+的丰富图表种类，可以快速搭建数据门户，体系化地查看数据。4）智能数据分析和交互提供对话式智能机器人，满足智能数据洞察和数据预警需求。决策者可以快速查询数据，智能分析，快速决策；一线员工可以快速查询自己负责的业务数据，降低数据使用门槛。2.2 产品特性&优势3.Quick BI 应用场景3.3.QuickQuick BIBI 应用场景应用场景3.13.1 高层决策分析高层决策分析决策是管理的重要职能，它是决策者对系统方案所做
7、决定的过程和结果，是决策者的行为和职责、决策分析是为了帮忙决策者在多变的环境条件下进行正确决策而提供的一套推理方法、逻辑步骤和具体技术，以及利用这些方法和技术规范地选择满意的行动方案的过程。在决策分析中，业务数据是非常关键的，能看到什么样的数据，会影响决策判定。1）选择合适的可视化方式来呈现关注指标展示层次性，借助于格式来体现逻辑关系，同时关注时间窗口的选择，选择合适的benchmark。指标看板指标看板/指标趋势图指标趋势图指标看板可以对数据、或销售业绩等状况一目了然地展示，以便项目的参与者们可以及时掌握销售状况或者管理现状，从而能够快速制定并实施应对措施。因此，指标看板是发现问题、解决问题
8、的很有效且直观的手段之一。带趋势图的指标卡，用来展示一段时间长的变化，便于看长周期数据。3.1 高层决策分析3.3 互联网流量分析3.33.3 互联网流量分析互联网流量分析对于一个互联网企业来说，流量分析是至关重要的，分析流量来源渠道、流量变化趋势、流量转化情况，便于企业发现问题、监控业务目标进度、对部分渠道采取重点措施引流等。在互联网网站流量分析仪表板的开头，用户往往首先关注核心指标的进度，指标看板、仪表盘、进度条恰好满足了这种场景。如下图，本月支付金额的完成进度为 85.1%，初步结论得出没有完成本月目标；指标看板呈现重点指标的数据及同环比数据，例如访客数、收藏买家数等指标，其中加购买家数
9、和支付买家数均比上个月有所降低。接下来，需要对流量来源渠道进行分析。通过桑基图可以查看流量来源的途径，可以看出，大部分流量是免费流量；通过饼图或矩形树图，可以查看流量来源的占比，识别主要流量渠道。同时，企业也需要分析流量转化路径，决策者关心网站整体流量转化情况，从而及时发现某个环节的问题、进行决策干预。漏斗图和对比漏斗图，能够直观展现各业务环节的数据，说明问题所在，便于用于进行流程优化。如下图，放入购物车到生成订单、生成订单到支付订单的环节转化率仅为 48.75%和 51.28%，虽然网站整体访客量有所提升，但决策者需要重点引导用户放入购物车到支付订单的环节，从而提升整体支付金额。最后，通过线
10、图观察流量的整体趋势，可以看出，整体的访客流量趋势较去年均有所上升；通过交叉表，可以具体分析流量来源及支付金额的明细数据。3.3 互联网流量分析4.Quick BI 功能概述4.4.QuickQuick BIBI 功能概述功能概述4.14.1 数据源数据源Quick BI 可支持云数据库、自建数据库、文件上传、应用数据源。企业对于数据时效性的要求各有不同：有需要实时更新数据的，例如“618”大促，商家需要实时掌握自己的 GMV 情况，这时候就要求 GMV 大屏数据实时更新；也有对数据时效性要求没有这么高的；或者固定周期(最常见是每天)更新的，例如财务数据，人事数据都有固定的更新周期，以周报形式
11、或者月报形式为主。另外还有部分数据可能是外来数据，比如同行业的对比数据等，此时就需要有可以上传本地数据的途径。Quick BI 也支持已经部署 Dataphin 的场景下，从 Dataphin 得到数据。Quick BI 支持支持目前市面上目前市面上所有主流数据库所有主流数据库：阿里云云上数据库：MaxCompute、AnalyticDB for MYSQL、HybridDB for MYSQL。业内主流数据库：MYSQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、Sybase、Hive。国产数据库：Kbase、Gbase。4.1 数据源4.2 数据集3）计算字段可以对已有字段
12、，做二次加工，提供数据库常用函数支持。比如，需要订单金额，就可以通过“订单量*单价”，来计算出新的字段“订单金额”。4）维度字段当维度字段，是地理、日期，Quick BI 提供灵活的配置方式。可以直接映射的市、省、国家。日期可以直接映射到日、周、季度、年。4.2 数据集4.3 多端展示PC 端2）个性化的图表配置Quick BI 支持个性化的图表配置，用户可以灵活搭配颜色、图例等元素，使得仪表板更加美观、数据展现更加清晰。条件格式，可以通过文字颜色或图标，直观传递数据信息。例如，用箭头表示同环比的上升或下降，用数据条对比数据大小等。坐标轴的显示属性灵活可配置，用户可以根据实际分析需要，对坐标轴
13、进行多样化配置。例如，线图可以配置网格线，便于用户进行数据对比；条形图可以不显示坐标轴，可以用来进行数据排行等。4.3 多端展示PC 端4.3 多端展示PC 端目前主题模板提供深、浅两种基础色板，在此基础之上，用户可以配置图表的整个色系、文本的颜色、大小、区块的间距，TAB 样式、表格的样式等。例如这里的学术类诉求，可以采用比较沉稳的主题：例如这里的学术类诉求，可以采用比较沉稳的主题：而查看化妆品行业数据时，可以采用女性偏爱的国潮流复古主题而查看化妆品行业数据时，可以采用女性偏爱的国潮流复古主题：4）筛选过滤筛选过滤，是数据分析中必不可少的手段之一，也是即席分析的重中之重。筛选过滤本质上是为了
14、帮助我们在数据分析过程中排除干扰数据，将注意力聚焦在关键数据上，从而提升决策效率。比如在对在售商品进行销售情况盘点时，经常需要单独查看某一种商品的具体销售情况，这时候就需要对该商品进行筛选过滤；或者想要分析某一时间段，如4.3 多端展示PC 端4.3 多端展示PC 端数值属性筛选：5）交互式分析钻取：钻取：单击仪表板中某个区域或字段时，维度的层次会发生变化，从而变换分析的粒度。联动：联动：可以通过点击选中单个图表中某个区域或维度值，和这个图表相关的其它图表的内容发生联动变化。跳转：跳转：单击仪表板中某个图表中的某个字段时，会跳转到与被单击部分相关联的报表。跳转支持往目标报表传入参数和外部的自定
15、义链接两种方式。6）高级分析Quick BI 依托阿里巴巴达摩院算法能力，提供一系列的智能能力，帮助用户更快的获得数据洞察。4.3 多端展示PC 端4.4 多端能力移动端2）钉钉协同Quick BI 集合钉钉的能力提供一系列功能，深度融合钉钉办公协同能力和 Quick BI 的数据能力，帮助企业让数据在组织中流动起来，完成数据-洞察-决策-落地的闭环，让使用数据成为一种文化。Quick BI 支持通过钉钉工作通知、钉钉群机器人等方式定时推送仪表板。用户可以配置，每天早晨将数据日报自动推送到手机端，每天从数据开始一天的工作。还可以将数据定时发到工作群中，大家一起基于数据做决策。当数据发生异常时，
16、Quick BI 也支持主动发送报警，在移动端查看报表内容和具体的数据，快速分析、快速应对。3）智能小 Q除了每天查看业务监控报表，我们经常还会遇到需要临时查询数据的情况。比如在分析某个商品销量，需要看看哪些地区卖的好、什么时间更畅销、哪些人群更喜欢等。在移动端，对4.4 多端能力移动端4.5 多端能力大屏Quick BI 大屏特性大屏特性多种图表组件，支撑多种数据类型的分析展示，除了线柱类的常规图表外，还包括场景地理类的色彩地图和气泡地图，以及极具业务场景含义的翻牌器和排行榜等 10+种可视化组件。拖拽式操作，无需专业开发人员也可快速实现。多屏自动切换轮播，实现不同尺寸自适应。4.64.6
17、电子表格电子表格Quick BI 支持类 Excel 电子表格新建。如果 BI 或者业务人员，能够非常熟练地使用 Excel，但是对于仪表板不熟悉，可以使用电子表格来实现与 Excel 一样的操作和效果。比如，需要一个汇总核心指标报表，可以将各个业务线的数据，都导入各个 Sheet 中，然后配置 Sheet成隐藏，然后第一个 Sheet 中引用其他 Sheet 里的数据，组织成 汇总核心指标 报表。并且通过 Excel 灵活格式化的能力，支持中国式报表。与电子表格一样的操作，支持多 Sheet、单元格配置、单元格引用、行列分组、行列冻结。兼容 400+的 Excel 函数。支持直接用电子表格中
18、的数据，配置可视化图表。线图、柱图、饼图、仪表盘、漏斗图、雷达图、散点图。最终可以下载导出成 Excel。4.6 电子表格4.7 数据门户Quick BI 数据门户特性数据门户特性内容可嵌入仪表板、电子表格、数据填报、自助取数和外部链接五种对象。菜单可支持到 4 级菜单配置，以及可设置为隐藏，或者设为默认主页（数据门户打开的时候，默认跳至此页面）。数据更安全，支持管控到菜单级别授权。4.84.8 权限管理权限管理Quick BI 提供多层次的安全访问机制，从系统访问登录、工作空间隔离到行级数据权限的一整套安全访问机制。精确到行、列的细粒度数据权限控制，可以自动根据用户权限展示对应的数据，轻松满
19、足大型企业集团精细化的数据控制需求场景。同时仪表板且只需要制作一份，再根据权限配置，即可实现千人千面的数据展示效果。4.94.9 自助取数自助取数不管是初创公司还是大型集团企业，取数都是 IT 支撑的核心工作之一，是驱动业务数据化和推动业务发展的利器。但是，随着业务地快速发展，取数工作量往往呈几何增长，那么在人力资源的情况下，如何满足业务部门的取数诉求呢？Quick BI 自助取数服务，旨在提供拖拽式可视化的取数服务，重塑数据取数全链路。一方面，在 IT 支撑提供标准元数据和行级权限管控的基础之上，让业务人员实现自助取数，降低 IT支撑人员的依赖，最终实现业务自助式提效。另一方面，让 IT 支
20、撑人员基于 Quick BI 的数据集进行指标定义，基于自助取数功能进行拖拽式取数模板定义，减少 IT 人员后台数据抽取及数据加工过程，大幅提升取数支撑效率。借助自助取数，业务人员口可以通过简单的拖拽操作选择实现取数字段定义及查询项定义，一键创建取数任务将自己所需的数据以 Excel 的形式下载到本地，可支撑百万级大数据量下载的诉求。4.9 自助取数4.10 数据填报表单搭建页面Quick BI 数据填报满足更多的企业数据收集场景，例如，在疫情期间，企业 HR 可以通过每日健康打卡收集员工的健康状况，及时发现问题、快速响应；例如，新员工入职期间，可以在线完成员工信息的录入；例如，仓库进销产品，
21、可以通过数据填报录入每一单进销信息，以便仓库货品盘点和追溯历史进销记录等。每日健康打卡填报模板入职员工信息录入表单5.行业标杆客户案例销售拆解（定位影响店铺生意的因素，哪里好/不好）机会挖掘（定位店铺生意增长机会）的分析思路，复用在不同项目组中，一起沉淀为公司的分析资产。目前使用中的公司管理报表为公司每月节省工时超过 60 小时，投入使用的 20 多店铺 合计节约工时超过 400 小时。未来计划315.2【电商行业】某电商服务商在更多店铺推广，将大大节约工时成本、提高效率。5.35.3【地产行业】某【地产行业】某 TOPTOP 企业企业某房地产企业庞大的业务体系背后，需要数据赋能才能更好地做全
22、局把控与细节布局，但面临着业务系统数据分散、业务需求迭代快、各项目进度数据不统一等问题。为了解决以上问题的困扰，该公司决定基于阿里云数据中台底层能力基础和前端 Quick BI的可视化功能应用，实现从项目投资拿地、前期策划、项目销售、工程 施工、交付验收等的数据资源整合，满足总部及分公司层级管控、分公司大规模自助取数分析的诉求。根据房地产项目的运转周期，该公司拆分了两大分析主题：1）内嵌到 Quick BI 数据门户中的城市数据中心大数据平台，其整合了城市空间宏中观数据，包括新房市场成交数据、城市配套、人口数据、宏观经济等，实现对市场数据的查询分析，满足项目开发前期投资、研策等业务数据需求。2
23、）经营数据中心，其包含了销售运营、客关中心、进度监 控和数据报表四大模块。满足对项目销售、工程进度、交付及满意度等业务数据需求。Quick BI 成功助力该地产企业从项目前期调研、中期实施、交付到保修阶段，实现各阶段数据资源的整合及关注指标的实时监控预警，形成贯穿项目开发全周期的数据化管理机制。通过与历史沉淀产品、缺陷等数据辅助分析，让产品和服务更贴近客户。6.关于 Quick BI法律声明法律声明法律声明阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。如果您阅读或使用本文档的，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。1）您应当通过阿里云网站或阿里云提供的
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