讓 BI 更加流暢好用的云巡檢是什么?

　　BI 不是一個(gè)新名詞。這些年,很多公司和組織已經(jīng)用上了 BI,或自研,或外采。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型大背景下搭建一套BI平臺(tái),并不是件難事,但如何讓BI成功用起來、推廣開來,持續(xù)為企業(yè)帶來數(shù)據(jù)價(jià)值,還不是件易事。目前顯而易見的,各大企業(yè)在 BI 平臺(tái)用起來的過程中,存在著兩大阻礙:

　　如何保障 BI 平臺(tái)的穩(wěn)定安全?需解決平臺(tái)不穩(wěn)定、時(shí)�？�頓、數(shù)據(jù)安全難控等技術(shù)問題。

　　如何充分釋放 BI 的業(yè)務(wù)價(jià)值?要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)維到業(yè)務(wù)治理,乃至運(yùn)營治理等多級(jí)需求。

　　今天將圍繞這兩大阻礙,分享 BI 平臺(tái)在建設(shè)過程中,如何通過“天時(shí)、地利、人和”的共同驅(qū)動(dòng),讓 BI 平臺(tái)快速、活躍、安全地用起來。

　　01.

　　“天時(shí)”

　　業(yè)務(wù)需求的時(shí)代性轉(zhuǎn)變過去五年,無論是金融行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),亦或者零售消費(fèi)行業(yè),這些業(yè)內(nèi)的大型公司,數(shù)據(jù)分析主要模式是由業(yè)務(wù)部門提需求,IT 部門以周或月為單位進(jìn)行響應(yīng),并產(chǎn)出相對(duì)固定化的分析報(bào)表。隨著近兩年外部市場(chǎng)不確定性的加劇,企業(yè)必須提升決策效率,并用好每一顆子彈。決策顆粒度已經(jīng)從原來粗放經(jīng)營下的萬元單位,到現(xiàn)在的千和百,從月級(jí) 12 次到周級(jí) 52 次,再到天級(jí)的 365 次,期望抓住每一個(gè)對(duì) GMV、對(duì)利潤千分之一甚至萬分之一的決策機(jī)會(huì)。這種情況下,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模式的響應(yīng)速度,已無法滿足當(dāng)下需要,甚至逐漸演變?yōu)闃I(yè)務(wù)受制于 IT 的局面。為了提升數(shù)據(jù)分析的即時(shí)性和顆粒度,必須要讓業(yè)務(wù)用起來。BI 平臺(tái)的建設(shè)周期要求,也從過去的 1-3 年分階段打好基礎(chǔ),演變成現(xiàn)在 6-12 個(gè)月完成業(yè)務(wù)價(jià)值的落地�？梢哉f,今年是 BI 行業(yè)的變革之年。前段時(shí)間,Gartner 發(fā)布了 2022 中國分析平臺(tái)報(bào)告。據(jù)報(bào)告顯示,未來 5 年面向 IT 的報(bào)表型 BI 應(yīng)用將進(jìn)入停滯,面向業(yè)務(wù)的現(xiàn)代化 BI 將以 36.23% 的年均增速全面崛起,并引領(lǐng)未來 10年 BI 行業(yè)的新發(fā)展趨勢(shì)。越來越多的企業(yè)需要業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)能夠自主地用數(shù)據(jù)做決策,跨越鴻溝,讓分析決策能力掌握在離業(yè)務(wù)更近、更了解業(yè)務(wù)的人手上,以敏捷決策讓企業(yè)在不確定性中抓住確定性的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。在“天時(shí)”業(yè)務(wù)需求的時(shí)代性轉(zhuǎn)變下,企業(yè)如何再借助BI平臺(tái)的“地利”,獲得敏捷決策能力,提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)率,通過數(shù)據(jù)分析能力構(gòu)建企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

　　02.

　　“地利”

　　讓 BI 平臺(tái)更加流暢好用通常 BI 上線后,隨著企業(yè)使用用戶的增加,BI 平臺(tái)承載的業(yè)務(wù)分析工作量將逐漸增多,自然而然給平臺(tái)的監(jiān)控、運(yùn)維、診斷帶來了挑戰(zhàn),例如定位問題難、發(fā)現(xiàn)瓶頸難,以及運(yùn)維改善難等等。面向以上平臺(tái)治理難題,云巡檢(也稱云端診斷、智能運(yùn)維)可有效解決。以觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)云巡檢為例,云巡檢是一套智能運(yùn)維服務(wù),聚焦于 BI 系統(tǒng)的集群資源、運(yùn)行情況,無須通過人力去拉取和分析相關(guān)數(shù)據(jù),通過自動(dòng)生成可視化分析結(jié)果報(bào)告,快速發(fā)現(xiàn)運(yùn)維問題,主動(dòng)排除故障,并快速獲取可優(yōu)化/解決方案建議,減少日常運(yùn)維工作的成本,提前計(jì)劃好容量規(guī)劃。

　　(圖源:云巡檢-觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù),示意圖)

　　針對(duì)定位問題難,需要在指導(dǎo)下判斷問題,在建議下解決問題。云巡檢可產(chǎn)出可視化解讀報(bào)告。解讀報(bào)告展示了不同場(chǎng)景下,應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注的不同指標(biāo),以及出現(xiàn)問題時(shí)應(yīng)采取的優(yōu)化措施和相關(guān)建議�；�于云巡檢的可視化解讀報(bào)告,結(jié)合多個(gè)指標(biāo)具體診斷,定位根因,進(jìn)而采取優(yōu)化措施,合理解決資源緊張、性能下降、容量不足、配置不足等問題。

　　(圖源:云巡檢-觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù),僅為示意)

　　針對(duì)資源分配等問題,云巡檢可提供時(shí)段可視化報(bào)告。例如,集團(tuán)每天 6:00-13:00 ETL 任務(wù)排隊(duì)特別多,導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行完成時(shí)間較晚。如果集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)層通常在 9 點(diǎn)-10 點(diǎn)查看分析報(bào)表,那就需要保證 9 點(diǎn)前所有 ETL 執(zhí)行完成,不影響領(lǐng)導(dǎo)層的決策。對(duì)于此類資源分配優(yōu)化問題,在不選擇擴(kuò)容方案的前提下,可以根據(jù)云巡檢提供的時(shí)間段信息,錯(cuò)開 ETL 高峰和業(yè)務(wù)查詢高峰。

　　(圖源:云巡檢-觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù),僅為示意)

　　03.

　　“人和”

　　讓業(yè)務(wù)人員更安全用起來常言道“天時(shí)不如地利,地利不如人和”。用戶是 BI 平臺(tái)發(fā)揮價(jià)值的最終渠道。對(duì)于業(yè)務(wù)人員產(chǎn)生的高價(jià)值資源項(xiàng)目,一方面要保障穩(wěn)定運(yùn)行,另一方面要進(jìn)行價(jià)值復(fù)制。首先,如何識(shí)別高價(jià)值項(xiàng)目?云巡檢實(shí)現(xiàn)了一定的數(shù)據(jù)可觀測(cè)性,能夠觀測(cè)業(yè)務(wù)用戶情況,輸出診斷結(jié)果,例如上下游依賴關(guān)系與關(guān)聯(lián)消費(fèi)較多、使用頻率高與使用范圍廣的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　(圖源:云巡檢-觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù),僅為示意)

　　對(duì)于上下游依賴和消費(fèi)排名靠前的高價(jià)值數(shù)據(jù)資產(chǎn),可以對(duì)其數(shù)據(jù)時(shí)效、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全等各方面進(jìn)行高優(yōu)先級(jí)管理維護(hù):

　　數(shù)據(jù)時(shí)效:對(duì)數(shù)據(jù)集的更新,做監(jiān)控預(yù)警,關(guān)注其是否按時(shí)更新,更新是否成功等;

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量:設(shè)置數(shù)據(jù)檢查規(guī)則,避免數(shù)據(jù)對(duì)不上;

　　數(shù)據(jù)安全:收攏核心數(shù)據(jù)集的更新和管理權(quán)限,合理分配核心數(shù)據(jù)集的編輯權(quán)限,合理設(shè)置行列權(quán)限。

　　此外,對(duì)于創(chuàng)造出高質(zhì)量資產(chǎn)的用戶,更應(yīng)該“復(fù)用起來”。通過云巡檢報(bào)告,可識(shí)別活躍高、貢獻(xiàn)度大的核心用戶。該類用戶往往創(chuàng)建了大量?jī)?yōu)質(zhì) BI 資產(chǎn)(卡片、頁面、數(shù)據(jù)集、ETL 等),并在 BI 使用、業(yè)務(wù)分析等方面有著較為豐富、深入的經(jīng)驗(yàn)。

　　在互聯(lián)網(wǎng)公司可能是資深用戶運(yùn)營或產(chǎn)品運(yùn)營;

　　在商業(yè)銀行可能是風(fēng)控專家或數(shù)據(jù)運(yùn)營專家;

　　在零售公司可能是銷售主管。

　　企業(yè)數(shù)據(jù)文化的形成,這些核心用戶是至關(guān)重要的角色。通過核心用戶的“復(fù)用”,能帶動(dòng)更多不活躍的用戶更好、更廣泛地使用 BI。例如設(shè)置用戶榮譽(yù)排行榜、組織最佳實(shí)踐主題分享、專題分析講座、可視化分析方法講座等方法,不僅有助于擴(kuò)大活躍用戶范圍,讓更多的業(yè)務(wù)人員利用 BI 展開數(shù)據(jù)探索,助力企業(yè)內(nèi)部的自助分析能力的提升,更有利于加強(qiáng)數(shù)字組織建設(shè),形成廣泛的分析文化。所謂“千里之堤,潰于蟻穴”。一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)資源再多,也會(huì)由于管理的不善而被消耗光,只上不下的數(shù)據(jù)交換作業(yè)最終積重難返,需要有更為主動(dòng)的解決方式。我們一方面要對(duì)高價(jià)值項(xiàng)目和人員做質(zhì)量保障與價(jià)值放大,另一方面則要對(duì)低價(jià)值項(xiàng)目做好治理與管控,讓有限的資源優(yōu)先保障最重要的事情。業(yè)務(wù)用戶使用不規(guī)范,必然給平臺(tái)的資源管理、性能保障、系統(tǒng)運(yùn)行狀況、數(shù)據(jù)安全、隱私合規(guī)帶來巨大隱患。云巡檢能診斷出指定期限內(nèi)的問題作業(yè):

　　針對(duì)運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的 ETL,失敗次數(shù)較高的作業(yè),可以找到該問題作業(yè)的創(chuàng)建人,令其規(guī)范操作,也可以在企業(yè)里施行一定的積分獎(jiǎng)懲辦法來進(jìn)行規(guī)范管理,避免問題反復(fù)發(fā)生;

　　針對(duì)運(yùn)行時(shí)間超長(zhǎng)、失敗次數(shù)多(如下圖所示),但是業(yè)務(wù)沒有異常反饋的作業(yè),通�？梢岳斫鉃樵撟鳂I(yè)對(duì)業(yè)務(wù)的重要性、相關(guān)影響相對(duì)較低,那么可以采取治理優(yōu)化措施,比如嘗試灰度下線等。

　　(圖源:云巡檢-觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù),僅為示意)

　　此外,對(duì)于“僵尸用戶”,即不活躍用戶,可以先借助云巡檢鎖定該部分用戶,調(diào)研沒有使用BI平臺(tái)的原因,進(jìn)而解決問題,例如完善操作手冊(cè)、操作培訓(xùn)等輔導(dǎo)工具,幫助用戶上手使用。很多用戶不使用 BI,往往是缺少培訓(xùn),缺乏指導(dǎo),導(dǎo)致業(yè)務(wù)人員不會(huì)用更不敢用。

　　04.

　　天時(shí)不如地利,地利不如人和當(dāng)下,很多企業(yè)具備了BI平臺(tái)的應(yīng)用條件和環(huán)境,但在應(yīng)用過程中,內(nèi)部割裂,甚至出現(xiàn)了業(yè)務(wù)部門和IT部門各自為陣的情況,這帶來的無疑是嚴(yán)重內(nèi)耗。所謂心往一處想,勁往一處使,才能無往而不勝。因此,在企業(yè)搭建BI以及后續(xù)推廣 BI 的過程中,必須關(guān)注 BI 對(duì)于企業(yè)整體以及各部門的價(jià)值,形成統(tǒng)一的認(rèn)可和積極的配合,五指成拳,力出一孔,打出一套快速、活躍、安全地用起來的 BI 平臺(tái)。“人和”重要,并不代表天時(shí)與地利就不重要了,正如本文開頭所言,只有這三者相輔相成,才能共同促進(jìn) BI 的成功落地和價(jià)值體現(xiàn)。