參賽單位：廣州思邁特軟件有限公司

案例名稱：“數據之家”自助分析平臺助力保險數據化運營

案例簡介：

“數據之家”是某保險客戶（以下簡稱“客戶”）為滿足日益增長的數據應用需求而建設的自助分析平臺。平臺通過數據導航、自助分析、應用商店、數據答疑和個性門戶等五個主要功能，把用戶數據分析的整個過程串聯起來，讓平臺上開發出來的數據應用在企業范圍內開放共享；同時又能把有價值的“數據產品”積累下來，使數據價值得到深度應用和充分發揮。

“數據之家”平臺的建設目標是要做到：數盡其用、人盡其才，是客戶“數據化運營”戰略的落地方案，也是最容易見到成效的方案。

創新技術/模式應用：

在當前的數字化背景下，客戶面臨的高頻業務需求已呈現不斷增長、持續擴大的趨勢，業務開展急需在明細節、撐業績、輔決策等各個方面提供數據支持。而對于數據分析工作，經常會遇到這樣的尷尬情況：會數據分析的人不懂業務、而懂業務的人卻不會數據分析，更不用說還要準備和整合數據等等前置工作了。往往一個數據分析需求的完成，最大的時間成本不是花在真正的取數、分析階段，而是在前期多次反復的需求溝通上。在這種配合模式下，業務的數據分析需求總是在無盡的溝通、確認、和排期等待中。另外，業務部門詳述其業務需求后，技術部門還需要評估技術實現方案，再安排計劃進行開發，、測試、發布上線。整個過程下來，時間周期比較長，無法及時發現業務問題，輔助業務決策。

因此，在2020年5月，客戶聯合廣州思邁特軟件，開始建設基于Smartbi 的、全公司開放共享的”數據之家”自助分析平臺，把所有的受控數據都在平臺上開放出來，在平臺上提供各種簡單易用的工具，讓所有需要數據的業務部門和人員，自由地去獲取和分析數據。通過這種手段充分利用公司技術部門的資源，把有限的寶貴的人力資源，投入到數據加工整合、平臺的運營維護上。而把報表開發、數據分析這樣的日常工作，都交給業務部門。這種方式對業務人員非常友好，讓他們能夠及時、有效、便捷地獲取自己需要的數據，充分發揮數據價值，利用數據改善日常運營，真正做到讓數據為業務服務、為經營管理服務，讓數據價值有效變現。

1. 項目/策略方案  

(1)  系統架構

從技術角度說，”數據之家”自助分析平臺是基于海量數據倉庫，實現數據的查詢、展示、交互、分析的整體解決方案，用戶功能包括即席查詢、自助報表、可視化分析等等，”數據之家”承擔了重要的數據查詢、分析、展現的職責。

(2)  技術架構

基本邏輯如下：

源系統生產數據，經過加工到達倉庫或者集市，使用平臺工具來構建各種圖表、分析報告等，終端用戶通過不同方式來訪問。

(3)  數據架構

數據倉庫的體系結構包括4個層次的數據：數據源、數據倉庫層和數據集市層。

數據源（業務系統）包含面向操作應用的原始數據以及外部錄入數據，主要服務于高性能的事務處理。

· 數據倉庫層（包括ODS和DW）存儲企業的歷史數據，其數據是規范的、穩定的。

· 數據集市層（包括Relational Data Mart和Star-Schema Data Mart和OLAP）是面向部門的、滿足最終用戶需求的數據，數據集市中的數據是反規范的、匯總的。

· 數據展現層（前端展現）是面向業務用戶的需求展現，包括使用報表、多維分析、即席查詢等基本功能，提供告警、統計算法等高級功能。

(4)  功能架構

“數據之家”平臺需要具有儀表盤、電子表格、多維分析、移動應用、分析報告、自助分析、數據采集、可視化等豐富的功能，用戶可以更直觀便捷地獲取信息，并開創性地把各種技術整合到一個集成環境中。

2. 創新點

(1) 數據導航

客戶的數據來源多種多樣，有來自內部業務系統的數據，也有外部互聯網的數據。而該客戶雖然已經建設了數據倉庫，但存儲在里面的數據只有技術人員知道怎么使用。要想業務人員能夠自助分析，首先需要提供數據資源目錄讓他知道如何用這些數據，把數據變得易懂易用。通過對表、字段名稱進行業務含義翻譯，把枯燥的數據翻譯成容易理解的業務數據，并且把字段的數據類型、顯示格式、維度層次等提前設置好，業務人員用起來就方便多了。通過這種方式，還可以把企業的數據資產化，提升數據價值。

有了數據資源目錄，還需要以可視化的形式展示出來，并且提供精準的搜索功能，讓業務人員可以快速地找到。否則登陸”數據之家”平臺，將無從下手，就像進了一個沒有引導和提示的迷宮一樣無所適從。

(2) 自助分析

很多保險公司采購的自助分析工具大多只提供“可視化”的功能，缺乏深度、靈活的數據分析能力。即使有一些國外的工具可以提供，也因為使用過于復雜，學習門檻太高而被放棄，業務人員還是喜歡用熟悉的Excel進行本地數據分析，這也是為什么自助分析一直無法真正落地的一個重要原因。因此， “數據之家”自助分析平臺利用Smartbi Eagle提供的多樣化自助分析工具供業務人員選擇。例如即席查詢，主要用于大數據量的清單明細查詢，任何字段均可作為篩選條件；提供類似Excel透視表的透視分析，支持超大數據量的查詢性能，支持超多維度、甚至維度無法固定的分析場景；還提供自助儀表盤，讓業務人員通過拖放就可以生成可視化的數據儀表盤，做到“所見即所得”的使用效果。

根據業務人員的使用習慣，自助分析工具還包括利用結合BI和Excel兩者優點的“Excel融合分析”功能。Excel的分析能力很強大，數據處理也很靈活，但在安全、性能、共享方面有很多不足，這可以通過BI的功能進行彌補。這樣既利用了Excel的優點，又解決了它的問題，真正做到賦能全體業務人員，讓人人都是數據分析師。

(3) 應用商店

一個企業要想讓業務人員真正把數據用起來，更為重要的是要有一套機制，可以充分調動業務人員的積極性，營造全員數據分析的氛圍?？蛻簟皵祿摇蓖ㄟ^提供的應用商店實現這個目標。應用商店使優秀的分析成果得到傳播，用戶能很方便的看到哪些是最熱門、最優秀的分析，也能通過搜索，找到想要的分析。用戶之間可以進行社交互動，對分析、應用、問題等進行點贊、評論。這些分析成果可以沉淀下來，形成客戶的知識資產，避免以后重復性開發。通過社區經驗分享，新手進行自助分析也無需從零開始。我們還可以分析用戶的行為數據，這些數據將幫助制定與推廣運營策略，進一步提升應用商店的活躍度。

(4) 數據答疑

無論數據分析的門檻有多低，無論應用商店的資源有多豐富，對于企業級的平臺來說，都需要配套良好的服務。那么，客戶“數據之家”作為營造公司“看數據，用數據”氛圍的重要平臺，也需要有高效的在線支持和服務的能力?？蛻簟皵祿摇逼脚_上線之后，業務人員難免會遇到各種問題，比如對數據的困惑、對功能的學習、對平臺的操作等，都需要能盡快得到協助。此時在客戶“數據之家”的數據答疑模塊，我們能向系統運營團隊或者管理員詢問，平臺用戶間也可交流。當問題不便公開，還能設置為私密性質，只有指定人員才能看到。而且，提問人可以設置最佳答案，運營人員也可以對問答設置很多標簽，用戶可以根據自己的需求，使用不同的標簽來給問答設置分類管理，方便搜索，從而對問題和經驗也能有良好的沉淀。

(5) 個性門戶

客戶“數據之家”自助分析平臺提供了人人都可以定義自己的門戶首頁的方案，可以充分提高用戶參與熱情，體現分析以人為本的理念，為用戶提供一個統一的數據分析入口。用戶可根據自己需求或喜好自定義門戶界面。比如，自定義關注的分析、指標，在界面上調整最常用的功能等。門戶上還提供 “消息中心”功能，信息資訊互聯互通，所有分析相關、平臺相關的資訊都在此能訪問。而且提供完備的門戶組件接口，供第三方信息接入。

項目效果評估：

1. 項目成效

通過基于Smartbi的”數據之家”自助分析平臺的建設，客戶可以有效提升日常數據分析的效率，營造全公司范圍的數據分析文化，實現“數盡其用、人盡其才”的目標。雖然平臺剛上線不久，還存在覆蓋面較窄、數據質量較差、數據效率較低等問題，但隨著應用的逐漸深入，平臺將不斷激發公司各級人員對于數據的認知和分析，提升公司數據資產的價值，有效推動“數據化運營”戰略的落地，為客戶在數字經濟時代的進一步發展提供強有力的保障！

2. 運營情況

(1) 運營效率和效果明顯提升

之前報表開發人員平均開發一張報表需要3天，面對越來越多、越來越復雜的服務需求，技術部門已經不堪重負，而且也無法以線性地增加報表開發人員的方式來解決問題。如今在已有編制的基礎上，實現報表開發以及平臺運營上的大幅度效率提升。具體來說，就是使大部分的報表開發需求實現2天甚至更短的時間內得到滿足，并且可以滿足平臺運營的基本要求。

(2) 數據在安全受控下更開放

之前報表開發人員響應報表需求是“各自為戰”，在沒有建立健全數據倉庫、ODS的條件下，通過各種方式尋找、清洗、整合數據，滿足報表制作的要求，這樣做既無法保障數據安全、增加風險，也難以實現更優化的權限控制，更加無法保障數據的共享和共用，提升效率。如今通過“數據之家”平臺實現了數據受控、流程優化、開放共享的目的，并且通過對數據的集中管理和使用，提升數據使用效率。

(3) 業務人員零門檻獲得獲取數據的能力

根據80/20原則，業務人員對數據訪問的需求中大部分是簡單的、即席的、臨時的、緊急的數據查詢和分析需求。項目建設的系統必須能夠滿足業務人員在一定范圍內自由獲取數據、實現數據分析的能力。通過簡單培訓甚至無需培訓，業務人員可以掌握基本的數據查詢、簡單的圖表制作、靈活的報表分享等一系列技能，既能提高業務人員獲取數據的能力、縮短平均數據訪問時間，提高工作效率；又能為技術團隊節省大量基本數據服務的時間，實現在當前編制的基礎上提升數據的服務能力。

(4) 技術人員獲得增強數據管控的能力

通過向業務人員釋放數據分析能力，使技術部門節省下大量的資源，可以繼續優化數據質量，細化數據權限，深化管控能力。并通過這種良性的循環，持續地、不斷地提升整體工作效率和工作質量，從而達到改善內部管理和對外服務水平的目標。

3. 經驗總結

(1) 領導重視

“數據之家”平臺是個涉及全集團的數據分析大平臺，這不僅僅靠技術部門的推動就可以順利實施的，在項目從一開始到推進的全過程，都需要集團內從高層到各級領導的高度重視和配合，才能獲得成功。因此，項目組織架構必須以高層領導來帶領，在核心關鍵問題上予以支持，在日常運作過程中給予配合，才能使項目得到全行的重視，順利推廣。

(2) 配套制度

由于”數據之家”平臺是全新的大數據環境下的多組織多用戶同時運行的數據分析平臺，在做法上與過往技術人員的“單打獨斗”有很大的不同，運作方式上需要多部門協同工作，因此，需要根據新的平臺特性重新設立相關的配套管理制度。新的配套管理制度應該可以適應在新的應用環境下的在資源調配、人員協調、工作規范、故障排查、日常維護等各個方面所作出調整。

(3) 持續投入

一個平臺的運作，并不是“一錘子買賣”，持續運營是為了持續產出，因此也必然會有持續投入。隨著平臺應用規模的擴大以及應用程度的加深，需要根據平臺運營的不同階段在人員配置、基礎設施、內部服務等各個方面持續地投入，確保平臺可以高效、穩定的運行。

項目牽頭人：

劉欣燁 項目經理

責任編輯：韓希宇