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传统的bi分析主要基于结构化数据,对于非结构化数据(包括it系统和设备的运行数据,甚至一些物联网数据等)则很少使用。这类数据来源更广泛、数据量更丰富,可以与传统的业务分析数据形成互补,获得新的业务见解,促成业务优化提升。
凯发k8旗舰厅ag的解决方案
全局业务分析
通过将分散孤立的业务系统数据进行统一集中管理、关联分析,实时获取全局业务健康度状态。
业务链路分析
将每笔业务各阶段的数据片段进行串联,建立业务链路分析模型,分析业务耗时、瓶颈,实现业务全流程可视化分析。
数字营销分析
通过收集不同来源的数据及用户行为信息,进行精准用户画像,指导营销和投放策略,监控不同渠道的营销效果,通过一系列洞察推动营销转化提升。
用户体验分析
从海量访问数据中,分析产品或服务的使用情况,了解用户的使用行为和模式,从而针对性优化产品和服务,提升用户体验。
行业案例
农信银资金清算中心
将单笔业务分散于各个系统中的日志片段统一接入,实现日志串联分析,建立全链路耗时分析模型,快速定位单笔交易性能瓶颈,提升交易分析效率数十倍。
                将百万级交易进行实时监控分析,结合日志易大屏等产品,以丰富的可视化图表直观展现成功率、平均耗时等各项交易健康度指标。
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沃尔玛
将docker容器日志统一管理,关联分析,提升订单信息追踪及状态查询效率,同时计划通过业务步骤分析,分析订单业务相关的优惠信息,得到活动的反馈数据,从而建立相关模型,实现业务系统的循环优化等。
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某大型基金
通过日志实现高效运营数据分析,包括用户活跃度分析、渠道数据分析、基金申购赎回信息分析等,从而帮助其优化基金销售渠道运营,尤其是线上电商渠道运营效率,促进销售业绩提升。
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