文章從BI平臺的版本迭代路線的四個階段展開，對BI系統的建設作了簡要的分析。希望對你有所幫助。

現在已經進入了大數據時代，每個公司對數據的重視程度都提高到了前所未有的程度，只要是進入到一定規模的公司，不論是考慮到數據的安全性，還是數據的使用效率，都會搭建自己的BI平臺來管理查看數據，因此，掌握搭建BI平臺的各種知識，也是數據產品經理必備的一項技能。

下面，按照BI平臺的版本迭代路線，講一下BI建設的四個階段：實現可拓展的展示報表（1.0版本）、自助分析功能（2.0版本）、添加功能性分析工具（3.0版本）、實現業務場景模板（4.0版本） 。

1.實現可拓展的展示報表

BI平臺首先要完成的就是對指標的報表性展示，大家首先想到的解決方案無非是前端寫頁面，后端接口在數據庫查詢相應字段，直接吐出數據?？墒?，這種傳統的方式太依賴于前端，如果增加一個指標，前后端修改的成本都比較高。因此，為了以后BI平臺的可擴展性，可以通過前端配置json，并在API下一層添加了QueryAdapter來把Api的接口翻譯成相應的Sql，然后通過Sql查詢數據庫的形式，來提高前端的擴展性和報表的靈活性，具體架構如下圖所示：

圖1 可擴展的報表架構

這里要講兩個概念，單圖（chart）與看板（dashboard），單圖主要是對指標進行某種樣式的展示，例如日活的折線圖、日活的表格、多平臺日活對比圖等，并可以對單圖進行多個維度的查詢操作，它提供了：

• 維度：可以選擇多個維度，向下進行鉆??；
• 時間：可以選擇昨天、過去7天、過去30天、過去90、過去180天、過去365天以及自定義天數；
• 圖表樣式：目前支持折線圖、橫向柱圖、豎向柱圖、表格、地圖、餅圖等圖表。

看板（dashboard）能夠幫助將相互關聯的單圖集合在一起，兼顧全面性與單獨性，既能夠從多個圖表中發現關聯，也可以對單個圖表進行深入分析，方便每天查看相應的數據。 看板可以供不同的業務人員實現不同的使用場景：

• 產品經理的看板可能是項目的核心指標；
• 市場人員的看板可能是監控各個渠道來源指標；
• 銷售的看板可能是潛在客戶的活躍度…

對于支持自定義圖表的單圖（chart）而言，在前端配置的json格式中，需要明確以下幾個字段：

• dataSource：數據源，也就是單圖（chart）要查詢的數據庫、數據表，它包含了數據的地址、端口、數據庫格式、數據庫、數據表等，是數據展現的基礎。
• metrics：這是是要展示的指標，包括指標的計算類型、指標的id、指標名稱、指標別名等，
• dimensions：指標的維度，也就是相當于Sql中的group，也就是分析人員想按照什么樣的分組來查看數據。
• filter：這部分是用來設置過濾器，前端報表用來篩選查詢條件的，它要規定每個維度應該以何種規則來過濾，是等于、不等于、大于、小于還是包含，還要規定維度的查詢字段和查詢值，簡單表示下就是下面這種格式，當然還有很多字段可以添加以便進一步擴展功能，具體filter的格式可以參考下圖。

圖2 filer格式

• orders：輸出結果應該以哪一個指標進行排序。通常使用時間字段來進行排序設置。

除了以上幾個重要字段外，還可以設置time、limit等字段來擴展更多功能，這里就不一一詳述了。

看板（dashboard）的實現邏輯也與上面相似，不同的是還添加了看板中包含哪些單圖（即包含的每個chart的id），以及這些單圖在看板中的位置等信息。

有了上面的支持可拓展的json配置格式，就可以在BI平臺配置出符合自己需求的單圖（chart）與看板（dashboard）了。至此，已經能滿足日常的報表展示需求，BI平臺也完成了V1版本的迭代。

2.自助分析功能

以上只是滿足固定數據的展示，可是，數據產品經理經常面對的情況是，業務人員的需求是多種多樣的，如果這些需求都讓負責BI平臺的產品經理來配置的話，既增加工作量，又有很大的溝通成本，這時候，業務人員就需要一個能夠自己在平臺上快速方便搭建報表的方式。

自助分析功能這部分主要包含創建單圖（chart）和創建看板（dashboard）兩部分，這兩部分都是基于前期靈活可擴展的json圖表配置，并在此基礎上，能夠創建一些復雜的計算字段，例如，想計算平均停留時長這個指標，它是由總停留時長除以dau計算而成的，總停留時長和dau都是基礎指標，在數據表中是已經存在的，那么就可以定一個計算字段，命名為平均停留時長，計算公式為sum（dwell/dau），如下圖3所示：

圖3 創建計算字段

自助分析功能的核心是創建單圖功能，使用人員可以選擇圖表樣式，現在常用的圖表類型有表格、折線圖、柱狀圖（橫向柱圖、豎向柱圖）、餅圖、漏斗圖、堆積圖等，然后選擇數據源里的數據表，把對應的數據表中的字段拖拽到時間、維度、指標欄中，然后選擇查詢便可以在顯示區進行預覽，還可以設置過濾條件，進行一些維度的過濾，并可以設置是否在前后端顯示，具體功能見圖4。

圖4 創建單圖（chart）頁面

在基本功能的基礎上，還有一些細節功能需要去優化，例如，有時候折線圖從0為Y軸為起點很難看出波動，這樣就可以設置指標顯示的范圍，讓它在一定范圍內顯示，從而進一步縮小顯示區間，突出趨勢變化，另外，還可以支持一些實時數據的展示功能等。

完成創建單圖功能后，就可以基于已經創建的單圖上，選擇已經創建的單圖，動態拖拽到看板（dashboard）的合適位置，從而組成滿足自己分析需求相關的看板，形成日常性報表組合。

最后不得不提一下數據源管理功能，因為所有的單圖（chart）和看板（dashboard）都是基于數據源進行分析的，好的數據源管理可以提高數據源的利用率、降低重復創建數據源，進一步提高效率，并且還可以進一步拓展數據的存儲形式，除了支持Mysql存儲，還可以支持Druid、Phoenix等。另外，數據源管理要考慮業務的復雜性，能夠滿足復雜的多表join，支持自定義SQL查詢。最后，數據源管理也要注意對數據權限的控制，最好能夠做到對表中字段這種細粒度的權限管理，進一步提高數據的安全性。

3.功能性分析工具

一個完善的BI平臺，不僅僅是單純展示數據的，還要能夠能為數據分析師、業務人員提供一些常用的數據分析工具，例如用戶行為路徑、用戶分群與用戶詳情、系統監控等工具，可以方便使用人員方便快捷的分析更精細的業務場景。

以用戶分群和用戶細查為例，日常中經常需要把滿足某個或者某些條件的用戶區分出來，然后查看這批用戶的一些關鍵指標以及一些行為事件等，例如，想了解iOS平臺上，最近五天內連續沉默的用戶，使用人員選擇這些條件組合后，就可以獲取一批userid的列表，讓后查看每個userid的用戶屬性、用戶行為軌跡、用戶活躍度趨勢、用戶閱讀文章列表等信息，由于不方便透露一些用戶信息，用戶細查頁面就以原型圖的形式給予示例，見圖5。當然獲取某些條件下的userid對集群來說是有一定的計算壓力的，要等一些時間計算完成后才能給用戶顯示。

圖5 用戶細查原型頁面

4.業務場景模板

BI數據系統是要更方便的服務于不同的業務場景進行數據分析的，每個業務場景總會沉淀下來一套固定的分析思路和分析架構，這套固定的分析架構就可以放在BI平臺上來實現，例如渠道分析、用戶留存分析、用戶活躍分析及日常的周月報等。通過分析模板，可以方便快速的查看數分析數據，提高效率。

例如活躍用戶分析來說，根據平時的分析習慣，一般要將活躍用戶拆解為不同的活躍用戶群體，進一步查看活躍用戶的構成及這部分用戶的變化情況，從而針對每部分的不同群體進行優化和分析。例如可以按照下圖的分析框架創建一個看板（dashboard），由一下七個單圖（chart）組成一個日常的分析模板。

圖6 活躍用戶構成分析模板

梳理好分析框架后，就可以在BI平臺上建立起固定的模板，很大的方便的滿足了日常的業務場景分析。

搭建一個完善的BI平臺，是需要不斷打磨優化產品的，搭建平臺的目的無非就是提高工作效率，方便大家快捷高效的獲取數據，以上只是我在搭建BI平臺的一些經驗心得，分享出來與大家一起交流。

作為一名數據產品經理，還需要多了解業務，多使用自己的產品，如果BI平臺自己使用都不方便，那么更何況數據分析師，乃至數據經驗比較少的業務相關人員呢？另外，對于BI平臺，以上四個階段并不是適用于所有公司。不同的業務階段的需求都是不一樣的，初創公司沒有太多的人力和時間來搭建自己的平臺，可以引用市面上的第三方產品，例如友盟、BDP等，做的都已經相當成熟，還是要針對每個公司的具體階段而定。

本文由 @徐鵬 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自PEXELS，基于CC0協議