NoETL自动化指标平台打造分析自由_Aloudata大应科技.pdf

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1、NoETLNoETL自动化指标平台打造自由分析自动化指标平台打造自由分析杜雪芳Aloudata 合伙人&首席业务架构师2024/05/26AloudataAloudata：领先的自动化数据管理软件服务商领先的自动化数据管理软件服务商P10CEO 周卫林，原蚂蚁集团数据平台总经理10+原蚂蚁/阿里 P8 及以上高级专家70%+产研人员占比16+软著成都杭州杭州上海北京深圳2021/05，公司成立2021/06，获红杉中国天使轮投资2021/08，签约招商银行2021/09，获 Pre-A 轮融资2022/05，NoETL 引擎在招行银行规模化应用2023/12，ABC 产品家族正式发布，全面商业

2、化2024/01，多个行业头部客户签约 16 项软著 6 个技术专利 多项信创认证 中国信通院高质量数字化转型产品测评认证 多项兼容性认证和软件产品证书 2023 年信通院两个“星河”标杆案例 2024 IDC PeerScape：金融领域数据管理分析服务最佳实践案例目录 Contents1.数据分析的本质2.目前的数据分析模式3.NoETL 自动化指标平台打造自由分析体验4.总结数据分析的本质数据分析的本质01典型的数据分析场景理想的数据分析体验典型的数据分析场景典型的数据分析场景公司公司年累计销售额年累计销售额完成比例同比环比团队团队/员工员工运营决策运营决策渠道分析：渠道分析：天猫、抖音

3、、京东、拼多多、商品分析：商品分析：SPU、SKU、动销分析、首发、评价、会员分析：会员分析：VIP、新/老、客单价、流失分析、转化分析：转化分析：浏览下单转化率、交易失败分析、营销活动分析营销活动分析客群分析：客群分析：标签、用户画像策略分析：策略分析：优惠券发放、归因分析产品体验优化：产品体验优化：路径转化、体验优化ABAB实验、供应链管理实验、供应链管理管理驾驶舱管理驾驶舱业务自助分析业务自助分析考核指标考核指标部门部门线上年累计销售额线上年累计销售额各渠道，占比线下年累计销售额线下年累计销售额各区域，占比当月累计销售额当月累计销售额当日销售额当日销售额经营分析看板经营分析看板下钻拆解下

4、钻拆解明细数据明细数据业务运营工作台业务运营工作台数据接口数据接口业务期望的数据分析体验：快、全、准业务期望的数据分析体验：快、全、准快快 试错快试错快：结果快速验证 决策快决策快：快速优化决策 定位快定位快：快速定位原因 查询快查询快：查询秒级响应全全 细数据细数据：获取明细数据 高灵活高灵活：指标灵活度高准准 数据准数据准：数据一致 口径清口径清：指标口径清晰可视目前的数据分析模式目前的数据分析模式02数仓+BI 的分析模式目前模式存在的问题目前的分析模式：目前的分析模式：“数仓数仓+BI+BI”的分析模式的分析模式业务系统数据日志数据第三方数据维度表事实表事实表维度表宽维度表宽事实表宽事

5、实表宽事实表各类汇总表更大的宽表更大的宽表明细层明细层汇总层汇总层3.3.乱：乱：指标口径不一致指标口径不一致相同指标针对不同业务部门、不同场景（譬如经营分析和 AB 实验）需要开发大量不同的表，不同报表的指标数据对不上，导致业务决策的失误。2.2.缺：分析不灵活缺：分析不灵活以固定报表开展监控分析，业务无法从汇总数据下钻查看明细数据；在开展自助分析时，受查询性能和需求不确定性影响，分析字段欠缺。1.1.慢：需求响应慢慢：需求响应慢任意维度/指标的新增或变更都依赖 ETL 人员，需求响应长达 2 周甚至超过 1 个月；指标口径变更时，需要进行多个地方的修改回刷。数据集数据集数据集报表 1报表

6、2报表 3数据集数据集数据开发平台数据开发平台BIBI 工具工具报表报表慢慢缺缺乱乱以用户交易分析为例，传统模式带来的问题以用户交易分析为例，传统模式带来的问题用户行为表订单明细表发货明细表产品维表用户维表渠道维表事实表事实表（DWDDWD）维度表维度表（DIMDIM）用户行为宽表用户订单宽表用户发货宽表轻粒度汇总表轻粒度汇总表（DWS)DWS)日粒度转化分析日期品类地区渠道访问用户订单用户发货用户重粒度汇总表重粒度汇总表(ADS(ADS）品类分析表品类访问用户订单用户发货用户渠道分析表渠道访问用户订单用户发货用户报表报表1：按天用户交易分析：按天用户交易分析日期品类地区渠道访问用户订单用户发