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對一款成熟、完善的BI產(chǎn)品來說，什么是它構建的四大要素呢？在這些要素的規(guī)劃實現(xiàn)中，我們又要注意哪些點呢？針對這些問題，本文將展開詳細的介紹。

本文以Google Analytics為例，分析了BI產(chǎn)品構建的四個要素，希望能對你有所幫助。

• BI產(chǎn)品提供的是一種解決方案
• 可拓展的報表展示
• 分析能力
• 可視化能力

01 BI產(chǎn)品提供的是一種解決方案

在開始本小結的介紹之前，我先簡單介紹一下Google Analytics這款產(chǎn)品。

官方對它的介紹是：

Google Analytics是著名互聯(lián)網(wǎng)公司Google為網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)統(tǒng)計服務?？梢詫δ繕司W(wǎng)站進行訪問數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析，并提供多種參數(shù)供網(wǎng)站擁有者使用。

簡單來說，Google Analytics提供的最核心的能力就是數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在此基礎上擴展了數(shù)據(jù)預測、智能檢測等分析能力。

打開Google Analytics的官網(wǎng)（https://www.google.com/analytics/），你會發(fā)現(xiàn)Google Analytics是一套完整的數(shù)據(jù)解決方案。從產(chǎn)品初期數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理、查詢以及產(chǎn)品上線后的廣告分析、A/B test，甚至還提供了一套標準的代碼管理器。Google Analytics基本覆蓋了一個產(chǎn)品前中期的整條數(shù)據(jù)鏈路。

這也是我本節(jié)要說的，BI提供的應該是完整的數(shù)據(jù)解決方案，Google Analytics很好的做到了這一點。

當然要做到這一點也并不簡單，回首看一下Google Analytics的發(fā)展歷史：

從2005年GA分析上線，直到2016年，其不斷豐富產(chǎn)品線，才形成了Google Analytics Solutions，在2018年，官方將GA Solution升級為Google Marketing Platform，整合了DoubleClick廣告技術，幫助企業(yè)購買和追蹤廣告的有效性，實現(xiàn)更強的聯(lián)動合作。

簡單介紹一下Google Marketing Platform主要的幾款產(chǎn)品：

• GA：負責網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集并通過GA提供的API等組件完成網(wǎng)站數(shù)據(jù)報告的輸出。（本文主要介紹這款產(chǎn)品，其他產(chǎn)品請關注作者的其他文章）
• Optimize：A/B測試工具，可以使用它來進行網(wǎng)站體驗優(yōu)化。
• 跟蹤代碼管理器：對網(wǎng)站和應用的數(shù)據(jù)相關代碼進行管理及更新。
• Data Studio：可以將Google Analytics產(chǎn)品生成的數(shù)據(jù)輸出成易于分享與查看的可視化面板及分析報告。
• Attribution 360：以跨渠道、設備的歸因為模型，針對廣告展示、點擊轉化等的分析工具。
• Audience Center 360：網(wǎng)站、應用的受眾管理平臺，可以合并受眾與用戶數(shù)據(jù)建立新的受眾群體，將這些受眾發(fā)布到營銷平臺，并檢測其效果。
• Surveys 360：用戶問卷調(diào)查工具。

02 可拓展的報表展示

如何讓數(shù)據(jù)能夠快速、準確的提供給業(yè)務用戶是BI產(chǎn)品要解決的首要問題，說白了用戶使用BI產(chǎn)品最主要的目的就是查詢數(shù)據(jù)。

我們來看一下GA是如何解決這個問題的，首先我們看一下GA整體的數(shù)據(jù)處理流程：

可以看到GA數(shù)據(jù)處理流程整體可以分為三個部分：數(shù)據(jù)采集、配置&數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)報告。這三個步驟的處理讓整個數(shù)據(jù)處理流程做到了規(guī)范化、自動化。這也是目前BI產(chǎn)品處理數(shù)據(jù)一般的流程，下面我們簡單對三個部分進行說明：

1. 數(shù)據(jù)采集

GA提供了一些標準的JS組件及SDK，這使得網(wǎng)站、應用的基礎數(shù)據(jù)收集變的簡單，只需接入JS庫或者SDK即可自動收集網(wǎng)站的用戶行為及受眾特征。

為了在接下來的流程中能夠順利處理收集到的數(shù)據(jù)，GA提供了開放的Measurement Protocol，及數(shù)據(jù)測量協(xié)議，它定義了一套標準的數(shù)據(jù)參數(shù)規(guī)則，并支持針對收集到的數(shù)據(jù)進行參數(shù)驗證，保證了收集到的數(shù)據(jù)是符合數(shù)據(jù)規(guī)范的。

千萬別小看這一步，數(shù)據(jù)收集的自動化和規(guī)范化為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理打下了堅實的基礎，依賴這一套標準的規(guī)范，BI產(chǎn)品實現(xiàn)高度組件化才變得切實可行。

2. 數(shù)據(jù)處理

采集到一條條標準化的數(shù)據(jù)日志，數(shù)據(jù)處理便變得簡單了。

通過幾層數(shù)據(jù)處理，根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性及分類，GA生產(chǎn)了一些可供用具使用的數(shù)據(jù)應用視圖如：實時數(shù)據(jù)視圖、基礎數(shù)據(jù)視圖、用戶受眾視圖等，依賴GA工具本身強大的細分分析能力，用戶可以對數(shù)據(jù)視圖進行組合、過濾等操作，完成數(shù)據(jù)報告的生產(chǎn)。

3. 數(shù)據(jù)報告

基于生成的數(shù)據(jù)視圖，GA提供了一套標準的數(shù)據(jù)報告API，通過對接這些API，可以將數(shù)據(jù)視圖與GA連接，并生成一套自動化的標準數(shù)據(jù)報告，簡單介紹一下這幾個API：

• Reporting API：支持請求多個維度的數(shù)據(jù)，支持請求指標，含指標的數(shù)學表達式組合，并支持生成用戶生命周期報告
• Realtime API：通過此API可創(chuàng)建并顯示實時用戶數(shù)據(jù)，實時獲取網(wǎng)站、應用的最熱門內(nèi)容
• Multi-channel API：通過此API可獲取多渠道的數(shù)據(jù)
• Embed API：通過此API可將創(chuàng)建的數(shù)據(jù)視圖內(nèi)嵌至第三方系統(tǒng)
• Metadata API：基礎數(shù)據(jù)API可訪問所有維度和指標，并支持自動發(fā)現(xiàn)新的指標及維度

4. 配置

了解了GA數(shù)據(jù)處理的三個流程，我們可以看到GA通過一些Open API可以讓業(yè)務快速接入數(shù)據(jù)并生成標準數(shù)據(jù)視圖，基于這些標準數(shù)據(jù)視圖，GA數(shù)據(jù)配置的組件化就順利成章了。
配置方面，GA也提供了兩個標準的API，Management API以及Provisioning API：

• Management API：通過此API可對數(shù)據(jù)視圖進行管理，包括進行數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)關聯(lián)等操作。另外還支持對用戶的賬號及權限進行管理
• Provisioning API：與Management API不同的是，Provisioning API的可控制范圍相對小一些，這個API主要用于控制用戶創(chuàng)建的賬號或者第三方合作伙伴的賬號。

03 分析能力

BI產(chǎn)品提供的分析能力，我們主要分為兩個部分：用戶自助分析的能力、系統(tǒng)提供的智能分析能力。

1. 自助分析能力

通過程序化接入應用或網(wǎng)站后，GA自動生成了一些基礎報告，這些報告包括實時流量報表、受眾特征報告、流量獲取報告、轉化報告…同時，用戶也可以自助進行數(shù)據(jù)視圖的處理以及自助完成自定報告創(chuàng)建、漏斗分析、用戶路徑分析等操作。

• 數(shù)據(jù)視圖管理：前面我們已經(jīng)有介紹到GA提供了標準的配置API，對接API后，可以在GA后臺進行數(shù)據(jù)視圖的管理，你可以對數(shù)據(jù)視圖進行過濾也可以自定一些計算指標，方便你輸出更加精細化的報告
• 創(chuàng)建自定義報告：有了標準的數(shù)據(jù)視圖，在創(chuàng)建自定義報告時只需對指標和維度進行選擇、篩選即可生成報告，生成的報告也可根據(jù)不同的維度進行細分

2. 智能分析能力

除了用戶自助分析能力外，GA還提供了一系列的智能分析能力：

• 智能異常檢測：GA將貝葉斯狀態(tài)時空序列模型應用于歷史數(shù)據(jù)，使用90天的歷史數(shù)據(jù)訓練預測模型，以預測時間序列中最新觀察到的數(shù)據(jù)點的值。該功能可以為用戶提供數(shù)據(jù)診斷報告，集中分析異常數(shù)據(jù)
• 預測：一是預測能夠最大限度提高轉化次數(shù)的受眾群體，將機器學習應用于轉化數(shù)據(jù)，以確定哪些用戶最有可能在后續(xù)會話中進行轉化。二是預測能夠最大限度提高轉化次數(shù)的操作，使用機器學習檢查網(wǎng)站會話的的一些特征，確定最佳會話，配合Google Ads可實現(xiàn)CPA自動出價

04 可視化能力

在提供數(shù)據(jù)的基礎上，如何讓數(shù)據(jù)的有效信息更加快速直接的傳遞給業(yè)務也是BI產(chǎn)品的一個重要能力。

這里我們抽幾個比較典型的可視化案例簡單進行簡單介紹，關于數(shù)據(jù)可視化更多的介紹請持續(xù)關注作者的其他文章。

1. 折線圖

下圖的折線圖有兩個優(yōu)點：

1. 結合了數(shù)字卡與趨勢圖的顯示方式，可以一眼觀察到幾個數(shù)據(jù)的真實值，而且解決了不同量級的數(shù)據(jù)放置在同一個趨勢圖中的問題，可以切換card的交互，為數(shù)據(jù)可視化界面節(jié)省了很多空間。
2. 使用虛線顯示了上周同比的趨勢，更方便用戶觀察到異常數(shù)據(jù)并做出反應。

2. 堆積柱狀圖

各維度數(shù)據(jù)量使用不同的顏色深淺顯示，堆積部分自動按照顏色深淺排序。這樣做更方便對兩個維度的數(shù)據(jù)進行橫向以及縱向的對比。

3. 地圖

地圖+水平條形圖的展現(xiàn)形式，地圖中使用顏色深淺標識指標數(shù)據(jù)量的大小，柱狀圖按照指標數(shù)據(jù)量排序。單一的數(shù)據(jù)地圖難以對各個地區(qū)數(shù)據(jù)量有直觀感受，地圖+水平條形圖的組合讓用戶有了更直觀的感受。

4. 頻次分布圖

使用日期作為橫坐標、每個日期的多個時間段作為縱坐標建立時間分布坐標軸，將每個日期的每個時間段表示為一個矩形模塊，每個矩形模塊顏色的深淺標識該時間段的數(shù)據(jù)量大小。使用頻次分布情況一眼即可觀察到

本文由 @羅可靠。 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議