上亿订单数据，餐饮企业如何实现多维自助分析

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采用了 Kyligence 的多维模型 + 统一语义层解决方案后，我们的分析体验得到了显著的改善，团队的分析能力现在能服务更多的业务用户。未来，我们希望能在诸如统一查询路由、即席分析等更多的领域与 Kyligence 展开合作。

某全球零售餐饮业龙头企业

数据量陡增，

自助多维数据分析面临新挑战

近年来，受疫情影响，餐饮商户纷纷投身外卖业务。据 Statista 统计，2020 年中国网络外送餐饮市场规模超过 6646.2 亿人民币。Kyligence 的客户是全球零售食品服务业龙头，而中国是其第二大市场，有数千家门店，十万多名员工，日处理外卖订单数十万件，产生订单明细数据达上百万行。

最初，该企业通过 OBIEE + Impala 支持业务分析人员进行自助多维数据分析，该方案可以让底层复杂数据对用户完全透明，支持多维模型设计，允许用户通过 WEB 页面完成即席分析。然而，随着数据量和分析需求的不断增长，该企业也遇到了新的挑战。

指标口径不一致，

业务维度的频繁变更

每天早 9:00 到 10:00 ，业务分析人员会查看前一天的订单数据并进行分析，但系统响应缓慢甚至超时已是常态。为了解决查询引擎性能不足、模型 Web 界面不支持切换分析主题的技术问题，该企业也尝试过其他技术方案，如传统数仓分层方案，通过 ETL 物化不同聚合粒度数据，但仍面临以下痛点：

• 指标口径不一致：维度、指标命名、含义不统一， IT 人员需要根据每一个业务场景的需求，分别开发相应的数据模型；

• 无法支持业务维度的频繁变更（缓慢变化维）：每次门店营业状态、归属大区经理变更时，都需要重刷历史数据，耗时耗力。

指标口径不一致，业务维度频繁变更

亿级全量历史订单明细数据的自助多维分析

该企业选用了 Kyligence 解决方案，通过整合数据、统一模型管理，得到包含多项关键业务信息的多维模型，并实现了业务语义的统一，支持从门店、商品、平台等多维度对亿级全量历史订单明细数据的自助多维分析。

• 整合数据模型：在已有模型基础上，进一步整合各方数据，得到包含有外卖订单平台、订单内容、促销政策、门店及时间等关键业务信息的多维星型模型，提供更丰富的分析角度；

• 极简智能建模：通过 Kyligence 接入数据，快速可视化建模，开发全程无代码，大幅缩短需求交付周期；借助 Kyligence AI 增强引擎，智能加速关键查询，无需繁琐的模型设计优化；同时支持缓慢变化维自动刷新，无需重跑历史数据；

• 统一业务语义 + 统一权限：通过 Kyligence 关联多个多维模型，统一定义维度、指标，提供业务友好的统一语义数据集；并提供行列、数据集、维度、指标多级别的权限管控；

• Excel 直连分析：无需手动整合多份数据源，用户可直接对透视表执行拖拽分析，支持维度切片和层级上卷/下钻，并支持在 Excel 中基于透视表的结果进行二次计算，无缝集成 Excel 中的函数与宏操作。

客户收益

Kyligence 多维模型 + 统一语义层解决方案帮助该企业实现了统一的指标引擎和查询入口，解决了数据处理逻辑不一致及查询缓慢的问题，使该企业能通过更低的 TCO （总体拥有成本）掌握外卖订单的利润情况，并据此进行定制化市场营销。

• 查询超时到秒级响应：实现对一年以上范围或上千行、数十列查询的稳定秒级响应，支持从门店、商品、平台等维度对亿级全量历史订单明细数据自助多维分析，提升业务分析决策效率，帮助企业更快应对市场变化；

• 降低 TCO：通过更低的 TCO 获得更优的查询性能和更高的并发支持，节约 50% 以上 Yarn 资源；

• 赋能精细化运营：支持大数据量下的多维自助分析，帮助企业进行精准的市场营销，针对不同区域或门店定制套餐和单品营销策略。

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