SaaS 时代,指标中台引领数据分析下一轮浪潮

我的朋友老赵最近又喜又忧,喜的是刚换了工作升职加薪还有期权,忧的是如何尽快做出业绩站稳脚跟。老赵是零售行业的运营专家,擅长数据分析用数据驱动运营。在之前行业头部公司的时候,老赵只需要提要求,分析团队就帮老赵完成数据抽取、分析和BI展现。但新公司数据分析团队规模小能力弱,不光出活慢结果和老赵的期望差距还很大。

 

情急之下老赵不得不拿出了刚入行时候的看家本领excel,老赵是excel老手,透视表格、SmartArt,甚至VBA信手拈来。但是老赵发现excel也只能勉强解决一部分问题,原因有三,一是现在数据量比自己十五年前刚入行的时候多了不止百倍,用excel跑起来非常吃力。二是之前酷炫的BI图表用习惯了,excel在可视化方面差距太大还要花时间手工调试配置。三是公司用了好几个SaaS平台,数据都导出下载太麻烦。

 

的确,老赵的窘境也是很多企业在数据分析方面面临的窘境,随着数字化转型不断深入,数据分析也迎来新的变化。

 

1.数据分析三大趋势变化

 

当前,数据分析有三大趋势变化。第一个趋势是几乎全场景都需要数据分析,数字化转型首先要求企业全量全要素数字化,这必然在企业内部各个环节有大量数据产生。数据只有分析才有价值,在企业内部无论是生产部门,还是财务行政都需要基于分析结果开展工作。只要企业走上数字化之路,最终肯定是全场景需要数据分析。

 

第二个趋势是数据分析从专业人员走向人人参与,在数字化时代企业内部各个岗位都需要和数据打交道,个人如果能熟练掌握数据分析工具,善于从数据中找出指标变化,必然有利于个人增强竞争力。可以预见,随着数字化的加深,整合相关数据从不同层面分析的能力,将成为基本工作技能。

 

第三个趋势是越来越多的在线数据需要分析。根据Gartner统计数据,2021年全球以IaaS、PaaS、SaaS为代表的公有云市场达到3307亿美元,其中SaaS市场份额为1522亿美元,大约接近一半。在全球范围内SaaS成为主流,企业会越来越多的使用SaaS,更多的数据随着SaaS平台的使用在线化。如何整合这些在线数据,进行集中交叉分析也是企业面临的挑战。

 

在数据量大幅增加的同时,数据通过分析沉淀成指标,才能发挥数字化的价值。所以说指标才是数据分析的本质。

 

2. 指标是数据分析的本质

 

指标是正确决策的基础,现代管理学之⽗彼得·德鲁克有⼀句⾮常经典的话:“What gets measures gets done”,意思是只有事情能被量化,才能够被解决。刘邦和项羽楚汉相争时,刘邦率先占领了咸阳,刘邦集团的萧何抢到了记载全国户籍和土地的资料,这些资料按照不同地区人口和土地数量分布指标归类。正是因为掌握了这些指标,刘邦才能不断聚集资源屡败屡战,最终通过垓下之战一举取得天下。

 

在数字化时代指标的价值越来越重要,GDP是国民经济发展的国家级指标,上市企业的股价是企业发展状态的重要指标,KPI/OKR是衡量部门和个人发展的重要指标。指标有利于发现趋势指导变化,有利于理解业务状态发现问题定位原因,有利于指导精细化运营,挖掘潜在价值。

 

在深入数字化的同时,如何利用好指标也碰到三大挑战。第一是指标如何做到统一。在一个企业内部有可能描述同一件事情,A部门和B部门使用的是不同的指标,造成企业内部沟通不顺畅。第二是数据来源多样化。这就造成不同数据源指标数值不一致,指标之间的关联关系难以发现,指标价值难以最大化发挥。第三是指标数据如何重复利用。指标数据有被反复利用的价值,如果能建立指标体系和平台,让指标数据可以被其他系统反复利用,更有利于提升企业的数字化竞争力。

 

据我们观察,指标中台已经在金融、零售、制造等行业有了具体的实践和落地,这些行业集中建设指标中台来进⾏指标的定义和管理。指标中台在多样的前端需求(BI、数据应用、协作工具)和多种数据来源(CSV文件、数据仓库、数据湖)之间,建立⼀层平台实现指标的加工、追踪和管理。

 

指标中台收益是否只有头部公司才能享受到,其他企业是否也可以快速无风险的使用指标中台呢?老赵最近用上了一款一站式云端SaaS产品Kyligence Zen,云技术也通过采访老赵,体验了一次指标中台。

 

3. 指标中台,先指标再中台 

 

从用户角度看,指标中台产品必须先对指标有理解,然后作为中台要好用、要能反复用。我们先从以下四个方面梳理一款指标中台产品应该具备哪些特点:

 

 

特点一:产品的设计上要体现出对指标中台的理解

 

通过体验 Kyligence Zen,我们发现该产品整合了轻量级的ELT、数据仓库、BI/报表开箱即用,让指标中台的理念基本落地。整体来看,Kyligence对指标中台的理解,体现在Kyligence有方法论、有建立流程、有指标数据标准、有落地方案。

 

在指标方法论方面,Kyligence提出了OSM模型,通过确定业务目标Objective,细分业务策略Strategy,确定衡量指标Measurement三步指导指标的建立。Kyligence尤其重视对北极星指标OMTM(one metric that matters)的建立,这相当于为用户提供了建立指标的一把尺子。

 

在指标体系的建立流程方面,Kyligence总结出找指标、理指标、管指标、用指标的流程。在指标数据标准方面,Kyligence同时形成了一整套指标数据标准的信息项属性架构。

 

 

价值具体的方法论、建立流程、指标数据标准等,Kyligence有详细的阐述,可以在Kyligence官网下载《指标中台建设方法与实践》白皮书研究。笔者反复研究了好几遍,受益颇多。

 

特点二:降低数据分析门槛,让千万人轻松掌握数据分析能力

 

经过笔者测试,Kyligence Zen非常简洁,要用起来只需要三步。

 

第一步上传数据,目前支持CSV文件和对象存储,后面将会很快支持其他数据源。

 

 

第二步 创建指标,指标可以通过界面创建,也可以上传一个YAML文件。

 

 

第三步 创建数据可视化报表

 

经过简单的三步,就可以得到漂亮的可视化报表,如果是自己开发,往往需要一个团队几个月时间。可见Kyligence Zen极大的降低数据分析门槛,让千万人拥有一个专业的数据分析团队,轻松掌握数据分析能力。

 

 

特点三:指标集中管理,可重复利用,充分挖掘指标价值

 

Kyligence Zen可以实现对指标的集中管理,指标可以在一个平台集中定义,修改,同一家企业使用同一个账号,看到的指标是一致的,维护的也是一套指标,真正解决了指标一致性的问题。

 

Kyligence Zen还提供了API开放接口,可轻松与各类数据应用、协作工具等实现对接,协助快速复用指标,提升开发效率。通过API方式,Kyligence Zen真正实现了中台理念,做到了指标被集成,让企业的指标数据轻松的重复利用,充分挖掘指标价值。

 

特点四:SaaS平台,适应时代潮流

 

Kyligence Zen是SaaS产品,只有SaaS平台才能解决在线数据采集问题。目前支持S3的方式采集数据,将来还会支持更多的在线和离线数据方式。通过SaaS平台的方式,Kyligence Zen可以对在线数据即采即分析,缩短数据采集分析时间,适应时代潮流引领数据分析浪潮。

 

4. Kyligence Zen典型应用场景解析

 

零售行业是对数字化越来越依赖的行业,所谓数据驱动重构人货场,因业务渠道复杂、SKU 数量多、客群体系庞大、单日交易量大等特点,零售企业需要通过精细化的数据分析和指标管理对多渠道的数据整合,优化人效和坪效。Kyligence Zen针对零售行业场景提供了针对性方案,零售行业的用户可以很快上手,获取自己关心的指标走势。 

 

零售行业典型场景

 

Kyligence Zen内置了一套零售行业模版,Kyligence Zen可以帮助企业从货品、客户画像、销售地域等角度分析公司销售数据,为公司营销策略的调整提供数据支撑,保障年度总销售目标的实现。 

 

 

数据可视化方面可以从多个维度来观察指标数据。比如Kyligence Zen从围绕客户贡献提供了样例图表,包含了客户忠诚度、客户终身价值评分、年度活跃客户数和活跃客户复购率,可以在左侧按照订单年份和门店区域来筛选并观察数据。

 

 

 

老赵就是在零售行业,他提到 Kyligence Zen的零售行业模版很专业,并且根据Kyligence Zen指标制定的运营方案取得了良好的效果。老赵还很热心的在新公司推广Kyligence Zen,运维部门发现Kyligence Zen对云成本的优化起到了关键作用。 

 

云成本优化场景

 

越来越多企业选择将应用迁移至云原生架构。云成本迅速增长,但是管理却严重滞后。对于管理者而言,最头痛的事之一就是云成本在无形中迅速增长,如果成本的监控和管理不善,就可能会给公司带来经济损失。通过体验Kyligence Zen,我们发现在云成本优化方面和FinOps的理念高度一致,通过事前审批、事中监控、事后评估三个步骤实现基于指标的成本优化。

 

 

具体落地方面,Kyligence Zen可以提供三方面功能。第一是提供指标目录,解决指标统计口径不一致的问题。Kyligence Zen可以在界面中通过交互方式自助完成指标定义,也可以使用低代码的入口来创建高级指标。此外,定义完成的指标可以一键发布,方便在组织内发布、共享和维护,指标口径清晰易理解,增强数据信任。

 

第二是提供指标管理体系,帮助组织对齐管理目标。得益于 Kyligence Zen的目标管理功能,不同用户都可在 Zen 中创建目标,以关键业务目标管理和追踪相关性指标。不同目标之间也可以在组织内进行协同、对齐和共享。Kyligence Zen提供了管理者视角,通过目标管理功能可以清晰地进行目标拆解,数字化追踪云成本预算风险。

 

第三是提供指标 API/BI 连接能力,实现云成本全方位可监测。Kyligence Zen提供标准查询 API 接口,方便用户进一步扩充指标的使用场景。例如,用户可以利用办公协作工具(例如飞书等)提供的群聊机器人,联动指标查询 API 将指标结果发送到群聊中,让相关人员随时随地都能接收到云成本相关信息。

 

从两个典型场景来看,通过Kyligence Zen可以实现指标一致性,从多维度对指标进行分析、监控指标变化,并和其他数据源进行联动。这整个过程不需要依赖开发人员,从业务角度使用即可,这些特性决定了Kyligence Zen有广泛的使用场景,在高效协同管理、业务敏捷提升、数据口径一致、优化IT成本等方面都能发挥巨大的价值。

 

5. 总结

 

Kyligence Zen虽然刚发布不久,但这个产品是Kyligence公司多年积累的结果。对老赵公司来说,Kyligence Zen极大降低了数据分析门槛,让员工人人都可以参与数据分析,最终帮助企业实现了更精细化的管理和运营。云技术认为老赵公司只是一个缩影,Kyligence Zen拥有对指标中台的深刻理解、简洁好用门槛低、支持指标重复利用、支持在线数据分析的四大特点。Kyligence Zen让专业的数据分析飞入寻常百姓家,这是新一代专业产品的优势。

 

SaaS 是明确的趋势,越来越多的数据将在云端产生、在云端消费、在云端存储,云时代指标中台是应对数据分析需求、企业管理与业务经营需求的正确思路,让我们一起拭目以待这一轮新浪潮。

 

了解 链接 快速体验 Kyligence Zen。

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