对一款成熟、完善的BI产品来说，什么是它构建的四大要素呢？在这些要素的规划实现中，我们又要注意哪些点呢？针对这些问题，本文将展开详细的介绍。

本文以Google Analytics为例，分析了BI产品构建的四个要素，希望能对你有所帮助。

• BI产品提供的是一种解决方案
• 可拓展的报表展示
• 分析能力
• 可视化能力

01 BI产品提供的是一种解决方案

在f j G f开始本小结的介绍之前，我先简- J n g单介绍一下Google Analyti1 4 Lcs这款产品。

官方对它6 Z O k k x ]的介绍是：

Google Analytics是著名R C e互联网公司G- O 6 1 Voogle为网站提供的数据统计服务。可以对目标网站进行访问数据统计和分d D +析，并提供多种参数供网站拥有者使用。

简单来说，Google Analytics提供的最核心的能力就是数据统计，在此J Q f V y基础上扩展了数据预测、智能检测等分析能力。

打开Google Anap n - } % @lytics的S + k ^ s 9 C T官网（hN u h n ttps://www.google.com/analytics/），你会发现Google Analytics是一{ ~ 7 - K J I套完整的数据解决方案。从产品初期数据采集到数据处理、查询` c : p =以及产品上线后的广告分析、AW ) e @ | F ;/B tes| z s Ut，甚至还提供了一套标准的代码管理器。Google Analytr q k 7 )ics基本覆盖了一个产品前中期的整条数据链路。

这也是我P f P ? ]本节要说的，BI提供的应该是完整的数据解决方案，Googlee N o a Analytics很好的做到了这一点。

当然要做到这一点也并不简单，回首看一下= i x 6 /Googz Y U ~ m -le Anal| - 7 4 B ; Iytics的发展历史：

从2005年GA分析上线，直到2016年，其不断丰富产品线，才形成了Google Analytics Solutions，在2018年，官C 1 a B方将GA Solution升级为Google Marketing Platform，整合了DoubleClick广告技术，帮助企业购买和追踪广告的有效性，实现更强的联动合作。

简单介绍一下Google MarketingN V O r Platform主要的几款产品：

• GA：负责网站数据收集并通过GA提供的API等组件完成网站数据报告的输出。（本文主要介绍这款产品，其他产品请关注作者的其他文章M m m j r）
• Optimize：A/B测试工具，可以使用它来进行网站体验优化。
• 跟踪代码管理器：对网站和应用的数据相关代码进行管理及更新。
• Data Studio：可以将Google Analytics产品生成的数据输出成易于分享与查看的可视化面板及分析报告。
• Attribution 360：以跨渠道、设备q 5 l , s $ l的归因为模型，针对广告展示、点击转化等的分析工具。
• Audience Center 360：网站、应用的受F } O ^ 供用具使用的数据应用视图如：实时数据视图、基础数据视图、用户受众视图- C ?等，依赖GA工具本身强大的细分分析能力，用户可以对数据视图进行组合、过滤等操作，完成数据报告z ^ O ~ L _ ; a的生产。

  3. 数据报告

  基于生成的数据视图，GA提供了一套标准的数据报告API，通过对接这些API，可以0 @ ! 3将数据视图与GA连接，并生成一套自动化的标准数4 c 3 % h i 3 据报告，简单介绍一下这几个API：

  • Reporting API：支持请求多个维度的数据，支持请求指标，含指标的数学表达式组合，并支持生成用户生命周期报告
  • Realtime API：通过此API可创建并显示实时用户数据，实时获取网站、应用的最/ 5 M X G $ g uisioning API：
    • Management API：通过此API可对数据视图进行管理，包括进行数据过滤、数据关联等操作。另外还支持对用户的账号及权限进行管理
    • Provisioniy j j # S Q N Hng API：与Management API不同的是，P% L 5 k q | 7 C ?rovj C s C Gisioning API的可控制范围相对小一些，这个API主要用于控制用户创建的账号或者第三方合作伙伴的账号。

    03 分析能力

    BI产品提供的分析能力，我们主要分为两个部分：用户自助分析的能力、系统提供的智能分析能力。

    1. 自助分析能力

    通过程序化接入应用或网站后，GA自动生成了一些基础O P A报告，这些报告包括实时流量报表、受众特征报告、流量获取报告、转化报告…同时，用户也可以自助进行数据视图的处理以及自助完成自定报告创建、漏斗分析、用户路径分析等操作。

    • 数据视图管理：前面我们已经有介绍到GA提供了标准的配置API，对接API后，可以在GA后台进行数据视图的管理，你可以对数据视图进行过滤也N ^ M 8 0 a可以自定一些计算指标，方便你输出更加精细化的报告
    • 创建自定义报告：有了标准的数据视图，在创建自定义报告时只需对指标和维度进行选择、筛选即. v T i N $可生成报告，生成的报告也可根据不同的维度进行细分

    2. 智能分析能力

    除了用户自助分析能力外，GA还提供了一系列的智能分析能力：

    • 智能异常检测：GA将贝叶斯状态时空序列模o 7 K . l e 6 ^ ]型应用于历史数据，使用90天的历史数据训练预f G H Q s = & O 3测模型，以预测时间序列中最新观察到的N T & J L数据点的值。该功能可以为用户提供数x 0 G据诊断报C - ? ` , b ! 6 i告，集中分析异常数据
    • 预测：一是预测能: 2 ; ! h J够最大限度提高转化次数的受众群体，将机器学习应用于转化数据，以确定哪些用户; ? 0 v最有可能在后续会话中进行转化。二是预测能够最大限度提高转化次数的操作，使用机器学习检查网站会话的A O E # , j ]的一些特征，确定最佳会话，配合Google Ads可实现CPA自动出价

    04 可视化能力

    在提供数据的基础上，如何让数据的有效信息更加快速直接的传递给业务也是BI产品的一个重要能力。

    这里我们抽几个比较典型的可视化案例简单进行简单介绍，关于数据可视化更多的介绍请持续关注作者的其他文章。

    1. 折线图

    下图的折线图有两个优点：

    1. 结合了数Q = v A ( 5 z q ]字卡与趋势图的9 Y k ? C ~ O显示方式，可以一眼观察到几个数据的真实值，而且解决了不同量级的数据放置在同一个趋势图中的问题，可以切换card的交互，为数据可视化界面节省了很多空间。
    2. 使用虚线显示了O U n上周同比的趋势，更方便用户观察到异常数据并做出反应。
    

    2. 堆积柱状图

    各维度数据量使用不同的颜色深浅显示，堆积部分自动按照颜色深浅排序。这样做p ! m @更方便对两个维度的数据进行横向以及纵向的对比。

    

    3. 地图

    地y ) u .图+水平条形图的展现形式，地图中使用颜色深浅标识指标数据量的大小，柱状图按照指标数据量排序。单一的数据地图难以对各个地区数据量有直观感受，地图+水平条形图的组合让用户有了更直观的感D O o受。

    

    4. 频次Z _ 9 l : P P分布图

    使用日期作为横坐标、每个日期的多个时间段作为纵坐标建立时m D z F y R c { 5间分布坐标轴，将每个日期的每个时间段表示为一个矩形模块，每个矩形模块颜色的深浅标识该时间段V @ . Y的数据量大小。使用频次分布情况一眼即可观察到

    

    本文由 @罗可靠。 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。

    题图来自Unsplash，基于CC0协议