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可以使用該存儲包抵扣,超出部分按需計(jì)費(fèi)。 對象存儲服務(wù)OBS相關(guān)文檔 計(jì)費(fèi)項(xiàng) 對象存儲服務(wù)OBS計(jì)費(fèi)項(xiàng)分別包含存儲費(fèi)用、請求費(fèi)用、流量費(fèi)用、數(shù)據(jù)恢復(fù)費(fèi)用、數(shù)據(jù)處理費(fèi)用。 查看文檔 計(jì)費(fèi)模式 對象存儲服務(wù)OBS計(jì)費(fèi)模式分別包含按需計(jì)費(fèi)和包年包月(資源包)。 查看文檔 欠費(fèi)和續(xù)費(fèi) 產(chǎn)

上海企業(yè)建站費(fèi)用

應(yīng)用場景

場景1:零售消費(fèi)場景

機(jī)遇和挑戰(zhàn)

零售行業(yè)客戶門店數(shù)量多,但前期管理較為粗放,在門店數(shù)量急劇增加的情況下,海量數(shù)據(jù)也沉淀較多,企業(yè)往往面臨著以下挑戰(zhàn):

  • 如何挖掘海量數(shù)據(jù)價(jià)值,促進(jìn)管理精細(xì)化:企業(yè)內(nèi)部擁有多個(gè)信息化系統(tǒng),隨著企業(yè)高速發(fā)展,沉淀了海量數(shù)據(jù)。品牌希望有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步精細(xì)化管理,降本增效;
  • 如何提升信息傳遞效率:萬家門店也意味著運(yùn)營組織的復(fù)雜度,但各業(yè)務(wù)部門日常的經(jīng)營管理還嚴(yán)重依賴手工統(tǒng)計(jì)、逐層反饋,效率亟待提升;
  • 如何快速洞察異常,快速響應(yīng)市場變化:全國萬家門店的運(yùn)營管理,亟需一套數(shù)據(jù)運(yùn)營監(jiān)控診斷系統(tǒng),指導(dǎo)區(qū)域與門店的運(yùn)營管理。

解決方案

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)在公司范圍內(nèi)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)運(yùn)營分析應(yīng)用體系,在營銷、渠道、供應(yīng)鏈、研發(fā)等全鏈路經(jīng)營環(huán)節(jié)提升數(shù)字化能力,以數(shù)據(jù)輔助業(yè)務(wù)決策。

  • 渠道運(yùn)營數(shù)字化:構(gòu)建線上DTC數(shù)字化運(yùn)營體系,創(chuàng)新業(yè)務(wù)增長新模式;經(jīng)銷商進(jìn)、銷、存數(shù)字化管理,優(yōu)化庫存周轉(zhuǎn)和庫存結(jié)構(gòu);新渠道高速增長與傳統(tǒng)渠道的數(shù)據(jù)流程優(yōu)化,合力推動(dòng)增長。
  • 營銷管理數(shù)字化:渠道推廣 數(shù)據(jù)可視化 ,費(fèi)用可追蹤,效果可衡量;數(shù)據(jù)洞察驅(qū)動(dòng)營銷策略調(diào)整,提高營銷效率;透視營銷ROI,加大高轉(zhuǎn)化渠道投入,實(shí)現(xiàn)效益最大化。
  • 供應(yīng)鏈數(shù)字化:全鏈路業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)線上化和數(shù)字化,助力上下游環(huán)節(jié)敏捷協(xié)同;訂單全鏈路追蹤,包含研發(fā)、生產(chǎn)、倉儲、配送等核心環(huán)節(jié);產(chǎn)銷協(xié)同精細(xì)化,利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確把握供產(chǎn)銷節(jié)奏。
  • 研發(fā)數(shù)字化:最新熱賣商品分析,洞察消費(fèi)趨勢;市場競爭情況分析,定位產(chǎn)品競爭力;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品研發(fā)決策,提高新品的上市成功率。

方案價(jià)值

  • 思維滲透:大屏、PC、移動(dòng)應(yīng)用等工具滲各個(gè)平臺營造數(shù)據(jù)分析氛圍;
  • 生態(tài)搭建:完整產(chǎn)業(yè)鏈深入業(yè)務(wù)信息化,研發(fā)、生產(chǎn)、物流等核心環(huán)節(jié)高效配合,搭建數(shù)字化生態(tài);
  • 敏捷反應(yīng):打通20+業(yè)務(wù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)銷存數(shù)據(jù)整合分析,依據(jù)結(jié)果迅速反應(yīng)反哺業(yè)務(wù);
  • 數(shù)據(jù)消費(fèi)提升:Excel表格進(jìn)化到BI系統(tǒng),門店全生命周期管理,一個(gè)人服務(wù)成千上萬個(gè)客戶。

場景2:互聯(lián)網(wǎng)場景

機(jī)遇和挑戰(zhàn)

互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)作為數(shù)據(jù)高端玩家,基本都接觸或使用過BI,但隨著移動(dòng)辦公場景的增長,如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量的處理,同時(shí)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端快捷的數(shù)據(jù)應(yīng)用,成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一個(gè)問題,傳統(tǒng)的工具性能以及便捷性已逐漸無法滿足日益增長的業(yè)務(wù)需求。主要體現(xiàn)在以下幾方面:

  • 原有工具移動(dòng)端開發(fā)不友好,對接Welink、企業(yè)微信或其他移動(dòng)端需要第三方定制化開發(fā),且數(shù)據(jù)看板無法直接復(fù)用;
  • 數(shù)據(jù)更新不準(zhǔn)確,且時(shí)效性較低,同時(shí)大數(shù)據(jù)量的情況下,處理數(shù)據(jù)的能力較弱,無法有效發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值;
  • 互聯(lián)網(wǎng)平臺流量龐大,但質(zhì)量以及轉(zhuǎn)化無法準(zhǔn)確管控;用戶量龐大且多元化,用戶行為復(fù)雜,難以精細(xì)化做用戶運(yùn)營。

解決方案

通過多終端靈活易用、高性能的觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)BI平臺,實(shí)現(xiàn)跨團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)協(xié)同,基于觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建新的BI體系。

  • 營收分析:總覽全盤營收,洞察不同頻道和新老客的流水趨勢;新增會員、新老客付費(fèi)率多維度分析,識別增長短板;高價(jià)值用戶流水結(jié)構(gòu)分析,幫助優(yōu)化內(nèi)容和特權(quán)設(shè)計(jì)。
  • 流量分析:DAU趨勢、內(nèi)容消費(fèi)UV趨勢、觀看時(shí)長趨勢一手掌握;網(wǎng)頁端、APP、小程序、H5等不同渠道的流量和粘性分析;直播、視頻、圖文的UV和滲透率分析,識別用戶偏好。
  • 用戶行為分析:把握活躍數(shù)、付費(fèi)用戶數(shù)、付費(fèi)率走勢,提高各節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化率;連續(xù)活躍用戶、沉默用戶、流失用戶、回流用戶分群洞察;首單消費(fèi)后的活躍和流失分析,洞察用戶生命周期。
  • 內(nèi)容分析:新增素材—通過審核—發(fā)布,提高內(nèi)容生產(chǎn)漏斗轉(zhuǎn)化率;曝光量—瀏覽量—互動(dòng)量—付費(fèi)金額,直觀反映內(nèi)容表現(xiàn);內(nèi)容主題和TOP博主分析,總結(jié)爆款內(nèi)容生產(chǎn)方法論。
方案價(jià)值
  • 數(shù)據(jù)統(tǒng)一與靈活更新:對多個(gè)數(shù)據(jù)源接入,實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果一致性,靈活的數(shù)據(jù)更新機(jī)制保障結(jié)果的及時(shí)性和正確性;
  • 無縫集成與統(tǒng)一管控:基于與第三方移動(dòng)端的集成,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一、靈活的權(quán)限管控,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)協(xié)作,快速響應(yīng)業(yè)務(wù);
  • 數(shù)據(jù)普惠一線員工:拖拉拽操作,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的自助分析,移動(dòng)輕應(yīng)用集成辦公移動(dòng)端,實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地看數(shù)決策;
  • 場景話分析降本增效:通過對營收、流量、用戶、內(nèi)容等多維度分析,實(shí)現(xiàn)對重點(diǎn)流量渠道、重點(diǎn)用戶、重點(diǎn)內(nèi)容的區(qū)分運(yùn)營,提高投入產(chǎn)出比。

方案架構(gòu)

  • 業(yè)務(wù)架構(gòu)
    圖1 業(yè)務(wù)架構(gòu)

    如圖所示,本方案主要由華為云云計(jì)算底座+觀遠(yuǎn)BI形成商業(yè)智能分析平臺解決方案,提供適用于企業(yè)商業(yè)智能分析系統(tǒng)的產(chǎn)品與能力的組合,滿足企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。

    • 觀遠(yuǎn)智能分析平臺:一站式,只需一個(gè)平臺,即可打通數(shù)據(jù)采集-接入-可視化分析-智能應(yīng)用的全流程;大數(shù)據(jù)架構(gòu)提供企業(yè)級平臺能力,支持萬級用戶數(shù)及十億級數(shù)據(jù)量;
    • 觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)開發(fā)平臺: 數(shù)據(jù)治理 工具,可進(jìn)行多種數(shù)據(jù)來源的對接;提供復(fù)雜靈活的調(diào)度能力進(jìn)行數(shù)據(jù)集成與處理;隨后這些數(shù)據(jù)可以通過服務(wù)化的能力提供給數(shù)據(jù)分析平;
    • 觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)連接器擴(kuò)展包:一鍵安裝,幫助企業(yè)高效完成數(shù)據(jù)對接;
    • 觀遠(yuǎn)應(yīng)用模型擴(kuò)展包:基于行業(yè)經(jīng)驗(yàn)沉淀,支持一鍵發(fā)布,快速實(shí)現(xiàn)實(shí)施落地。
  • 部署架構(gòu)
    圖2 部署架構(gòu)
    • 通過集成DWS服務(wù),實(shí)現(xiàn)觀遠(yuǎn)智能數(shù)據(jù)分析軟件的數(shù)據(jù)處理功能(智能ETL),可通過拖拉拽形式完成數(shù)據(jù)的清洗、處理。從數(shù)據(jù)貼源、關(guān)聯(lián)整合,到基于ETL的清洗、聚合、去重,再到數(shù)據(jù)邏輯的設(shè)計(jì),生成ADS表,為數(shù)據(jù)分析的整體鏈路提供了便捷的0代碼操作路徑。同時(shí),DWS為整個(gè)數(shù)據(jù)分析軟件提供了優(yōu)異的性能,流引擎實(shí)現(xiàn)單機(jī)60w/s數(shù)據(jù)接入;行列混合存儲,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入,實(shí)時(shí)分析。最終實(shí)現(xiàn)流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步;數(shù)據(jù)入庫即可查,零等待;萬億數(shù)據(jù)查詢分析毫秒級響應(yīng)。不僅解決了傳統(tǒng)BI只能T+1分析數(shù)據(jù)的低時(shí)效問題,同時(shí)也解決了萬億數(shù)據(jù)即時(shí)查詢分析的性能問題。
    • 通過集成RDS 云數(shù)據(jù)庫 ,實(shí)現(xiàn)常規(guī)業(yè)務(wù)的輕量化集成并支持高可用容災(zāi)能力及任意時(shí)間點(diǎn)備份恢復(fù)。
    • 通過 Web應(yīng)用防火墻 WAF 和DDos防護(hù) AAD產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)對接口及數(shù)據(jù)的安全防護(hù)及流量過濾,保證平臺安全性和穩(wěn)定性。

方案優(yōu)勢

  • 云原生 架構(gòu):平臺在設(shè)計(jì)之初,就采用了業(yè)內(nèi)當(dāng)先的基于容器技術(shù)的分布式架構(gòu)方案,基于微服務(wù)的架構(gòu)對組件進(jìn)行模塊化拆分,并使用Kubernetes進(jìn)行容器編排管理和運(yùn)維。該架構(gòu)具有完備的集群管理能力,彈性擴(kuò)容能力、強(qiáng)大的故障發(fā)現(xiàn)和自我修復(fù)能力。應(yīng)用層采用多域模式,實(shí)現(xiàn)平臺共享、數(shù)據(jù)隔離、安全管控。
  • 靈活的自助分析:產(chǎn)品提供了拖拽式的ETL處理工具,以及零代碼前端可視化設(shè)計(jì)能力,使得數(shù)據(jù)的獲取、處理、分析不再是技術(shù)人員的專利,大大降低了數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的使用門檻,使得天天都是數(shù)據(jù)分析師成為可能。
  • 適配多終端應(yīng)用:在傳統(tǒng)BI產(chǎn)品都在依賴PC報(bào)表往移動(dòng)端適配的背景下,觀遠(yuǎn)提供了一套完整的移動(dòng)端解決方案,首創(chuàng)的移動(dòng)端應(yīng)用拖拽式布局,以及強(qiáng)大的移動(dòng)端特性定義能力(如導(dǎo)航邏輯、界面優(yōu)化),使得用戶可以在零代碼的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)類似原生APP的UI/交互效果。
  • 優(yōu)越的計(jì)算性能:產(chǎn)品集成了Spark計(jì)算引擎以及Clickhouse實(shí)時(shí)計(jì)算引擎,在復(fù)雜計(jì)算以及大數(shù)據(jù)量實(shí)時(shí)運(yùn)算兩種不同的場景中,均有良好的性能表現(xiàn)。如:復(fù)雜的ETL運(yùn)算、表間關(guān)聯(lián)、字段邏輯處理可以依賴Spark的集群進(jìn)行快速運(yùn)算,在億級甚至十億級別的實(shí)時(shí)多維聚合運(yùn)算,可以基于Clickhouse實(shí)現(xiàn)秒級的響應(yīng)。
  • 產(chǎn)品可擴(kuò)展性:觀遠(yuǎn)產(chǎn)品具備了良好的擴(kuò)展性,如可視化插件開發(fā),可借助第三方的可視化能力(Echarts、Highcharts等),構(gòu)建出自定義的數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)方式。使用自定義圖表,可以讓平臺的可視化能力不局限與當(dāng)前已有的圖表類型,可以根據(jù)自己的實(shí)際場景,擴(kuò)展出豐富多樣的可視化類型。
  • 企業(yè)級安全管控:產(chǎn)品具備完善的頁面訪問權(quán)限、數(shù)據(jù)行列權(quán)限、以及用戶角色屬性權(quán)限管控機(jī)制,能夠滿足金融級場景下數(shù)據(jù)權(quán)限的精細(xì)化管理需要,并且支持對敏感信息的加密,以及頁面水印等安全性管控機(jī)制

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