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公司运营数据看板(项目营收指标数据看板配置过程实战)
2022-11-03 14:37:09

项目营收指标数据看板配置过程实战

公司运营数据看板(项目营收指标数据看板配置过程实战)
  随着企业的发展、信息化的建设,初步搭建企业整体IT框架后,业务系统所产生的数据也在逐渐增多,通过系统数据挖掘数据的价值,促进业务的升级已成为企业信息化发展的必经之路。领导层通过构建的数据分析平台能够快速把控公司的运营情况,在领导层的会议过程中通过数据分析平台能够快速获取公司第一手资料并协调相关人员的工作。

  DAP数据分析平台是公司的核心产品之一,主要是满足在企业进行数据分析的过程中,进行数据集中化管控、决策分析等需要,企业通过数据分析平台进行数据集中化管理、根据数据进行决策分析等。通过DAP能够有效地支撑企业构建数据仓库,实现企业数据的聚合等。DAP+ESB预置样例是为了后续数据分析相关项目实施时通过快速创建样例达到演示和方案熟悉的作用。本次介绍在预置样例构建过程中的项目营收指标的分析和组件的配置。

  DAP数据分析平台是一款数据分析产品,专为企业数据平台构建,能够高效存储、计算、分析并处理海量数据,构建企业的数据中心,能够真实、准确、清晰、有效的将企业内部及外部行业数据进行可视化展现,帮助企业提升行业洞察力,加强决策力,从而提升整体竞争力。

  1.整体架构

  DAP数据分析平台支持源库读取、流程同步和接口同步三种方式将业务数据抽取同步至ODS,在数据同步至ODS后通过ESB进行数仓数据汇总,将维度数据与业务数据分别同步至维度表和基础事实表中,最后通过ESB进行汇总事实表加工。

  ODS数据同步流程如下:

  1.源库读取:源业务系统使用从库,将从库注册到DAP中;

  2.流程同步:DAP结合源头系统提供的数据获取接口,通过ESB生成调度流程对数据进行拉取同步;

  3.接口同步:业务系统调用ODS接口进行数据同步。

  数仓数据转换与数据汇总加工流程如下:

  1.源头数据录入ODS中后,在转换到数仓时会分为维度数据和业务数据;

  2.不同类型数据会分别录入进对应的数仓中,维度数据会转换为维度表,业务数据会转换为基础事实表;

  3.基础事实表和维度表会进行汇总聚合,如:求和、计数、累加等;

  4.后续的模型建设将会调用汇总事实表进行配置。

  2.数仓架构

  数仓作为一个数据存储的“仓库”,其本身并不会生产业务数据,同时自身也不会对数据进行消费,数仓的数据均来源于其它业务系统,并在数据加工、汇聚、转换的过程中将数据通过接口的形式开放给外部系统,数据仓库的特性在于面向各个主题,并具有集成性、稳定性和时变性的特点。

  数仓架构具体分为ODS中间层、数仓层、分析层,数仓层具体细分维度层、DWD层及DWS层,具体作用如下:

  1.ODS中间层:用来存储多个数据源业务数据的系统,其数据用来支持业务流程或者输入到数据仓库中进行分析,实现操作型数据存储,是一种面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值和详细的数据的集合。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分,具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征;

  2.DWD细节数据层:是业务层与数据仓库的隔离层,主要实现对ODS数据层数据清洗和规范化的操作;

  3.DWS数据服务层:基于大量指标的数据层基础数据进行整合汇总,分析某一个主题域的服务数据层,一般是宽表,用于提供后续的业务查询;

  4.DIM维度层:建立一致数据分析维表,可以降低数据计算口径和算法不统一的风险。以维度作为建模驱动,基于每个维度的业务含义,通过定义维度及维度主键,添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑,完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表,进一步保证维度的一致性和使用便捷性。

  5.ADS数据分析层:将需要分析的业务数据和维度数据进行整合,创建相应数据集、立方体的分析模型,根据数据集和立方体创建多维度分析和业务类报表,最终分析模型会通过DAP内置的组件进行数据可视化展现的配置。

  3.数据架构

  DAP在数据分析过程中通过抽取源头系统的业务数据与相关的维度数据,通过ESB企业数据总线对数据进行加工汇总,通过业务系统→ODS,ODS→数据仓库,数据仓库加工汇总后对业务指标整合分析最终进行可视化展现:

  1.由业务系统提供业务数据,ESB通过数据集成、业务系统接口调用或者DAP通过读取源库等方式,将源头系统的业务数据抽取到ODS中,一般会从相关业务系统或主数据管理系统中获取分析时所需的标准维度数据;

  2.ODS中的基础数据、业务数据,通过ESB的聚合流程按照类别汇聚到数仓的维表或事实表中;

  3.维表与事实表中的数据根据业务主题、业务指标,再次进行加工汇总,形成数仓中的汇总事实表;

  4.DAP的分析模型根据汇总数据进行整合计算;

  5.结合分析模型整合计算的数据与DAP预置的展现组件,形成直观的图形、图表展现,最终配置成各类展现看板、报表等,完成可视化效果的最终呈现。

  项目营收情况是本次预置样例中地产板块的一个分析指标,下面针对项目营收情况进行相应的指标分析、指标的最终样式展现,并介绍相应的配置流程。

  1.指标分析

  项目营收情况主要包含指标如下:

  1.本月目标(根据项目作为维度,提供每月的项目营收目标,最终选择其中一个月份的数据作为本月目标);

  2.本月营收(根据项目作为维度,提供每月的项目营收数额,最终选择其中一个月份的数据作为本月营收);

  3.月度目标达成率(本月营收/本月目标*100%,最终得出本月的目标达成率);

  4.年度目标(以项目作为维度,年度目标为一个固定值不需要进行变更调整);

  5.年度营收(以项目作为维度,将每一月的项目营收目标进行累加);

  6.年度目标达成率(年度营收/年度目标*100%,最终得出年度的目标达成率)。

  2.样式展现

  根据指标分析中的数据,项目营收情况最终在页面中展示效果如下:

  本次根据数据分析的一级看板进行项目营收情况的分析,所以展现的数据为整体公司的营收情况。

  3.配置流程

  如果想要配置对应的卡片格式,首先需要去分析指标构建时所需要的业务表、维度表,通过ESB进行数据的集成,在ODS中通过ESB进行数据加工,分别进行维表数据、基础事实表的数据转换。最后将维度数据与业务数据进行数据的汇总加工。

  针对维度数据,本次通过源库读取的方式进行数据抽取,业务数据通过参考表创建进行数据的流程同步:

  ODS中的数据通过ESB将数据同步至维度表和基础事实表中,通过sql进行汇总事实表的加工汇总。

  汇总事实表数据加工完毕后,创建对应的数据模型、由数据模型创建分析模型,配置数据集合立方体,最终由对应组件引用立方体后通过行转列进行数据的可视化配置。

  在配置组件之前,针对项目营收的指标需要进行数据的来源分析,明确数据表的关联关系,不同类型的数据的来源方式各不相同,维度数据可通过源库读取进行数据构建,业务数据通过参考表的同步流程进行数据获取。

  1.关联关系

  项目营收情况所需要的数据表和来源方式等如下:

  组织表与组织业务表生成组织维表;

  2.项目表与项目业务表生成项目维表;

  3.项目表与组织表进行组织ID的关联;

  4.财务目标表与项目业务表进行项目ID的关联;

  5.财务应收表与项目业务表进行项目ID的关联。

  2.来源方式

  通过上边列出的表格可以了解到组织表、项目表的来源方式为源库读取,组织业务表、项目业务表、财务目标表、财务营收表的来源方式为流程同步。

  通过源库读取可直接获取对应的表信息:

  源库读取的表不会再ODS中生成对应的表,源头系统发生数据变更时,业务系统会自动进行数据变更。

  3.同步流程

  流程同步的数据通过参考表创建对应的ODS表,其中组织表为人力数据所以创建在人事主题中:

  项目表为地产数据,所以创建在地产主题中:

  项目营收与项目目标为财务相关数据,所以创建在财务主题中:

  参考表创建的创建方式如下,点击参考表创建:

  选择对应的数据表及字段信息:

  最后保存可以自动补全编码和名称:

  对比模式选择字段对比并添加对应的比较字段:

  选择完毕后点击生成表就可以在ESB中生成对应的同步流程,ODS同步数据选择业务系统到ODS:

  点击next刷新后会出现对应的ODS流程:

  双击会自动生成对应的同步流程:

  保存部署后回到DAP通过同步数据即可将数据进行同步处理:

  营收数据同步至ODS中后,会根据实际的分析情况分别同步至维表和事实表中。最后将维表和事实表中的数据进行汇总事实表数据加工。

  1.维表同步

  下面介绍营收数据的维度数据转换方式,维度数据分为组织维度和项目维度,以组织维度为例:

  来源表选择组织主数据表和组织数据表:

  保存后配置关联关系和字段信息:

  关联关系如下:

  在ESB设计器中创建ODS到ESB的加工流程:

  next选维表并刷新数据:

  双击后自动创建对应的加工流程:

  部署完毕后即可到DAP的加工资源中找到对应的流程进行数据同步:

  2.基础事实表

  下面介绍营收数据的业务数据转换方式,业务数据分为项目营收和项目目标,以项目营收为例:

  项目营收的来源表组织维表、项目维表、财务营收业务表:

  保存后配置关联关系及字段信息:

  字段信息如下:

  在ESB设计中选择基础事实表并双击保存:

  部署完毕后即可到DAP的加工资源中找到对应的流程进行数据同步:

  3.汇总事实表

  项目营收的汇总事实表是将月度营收目标基础事实表、项目营收基础事实表中的指标数据汇总,根据指标分析中列出的指标可以得出我们需要月收入、月目标金额、月目标达成率、年收入、年目标、年目标达成率,数据的汇总情况如下:

  1.月收入、月目标金额、月目标达成率只需要依照每个月进行划分并汇总计算;

  2.每年的营业目标是不变的,所以在数据存储时以项目为分组,每个项目的年目标金额为固定值:

  3.年收入在不同的月份收入是不同的,所以需要对每月的收入根据月份排序依次累加求和,并与年目标金额进行计算得到年目标达成率。

  配置字段信息如下:

  根据上边提到的字段信息通过sql的聚合汇总进行数据的加工:

  在ESB中创建流程时选择汇总事实表加工:

  部署流程并执行后可以在调度资源中进行数据预览,可以看到年收入根据月份进行数据累加:

  汇总事实表数据加工完毕后,后续的模型配置将不会对数据进行变更和调整,所以后续的模型使用的字段都会从数仓中获取。

  数仓构建完毕后进行模型的构建,通过数据模型和分析模型最终生成可视化分析所用的项目营收立方体。组件配置页面可以选择项目营收立方体进行数据可视化的配置。

  1.模型配置

  汇总事实表汇总完毕后进行模型的配置,后续的分析模型都是从数据模型中获取。

  在模型配置页面创建一个新的模型:

  保存后选择汇总加工好的营收情况汇总事实表:

  保存后就可以在数据集中进行显示,如果选择生成任务会生成对应的任务加工流程:

  加工任务可以将业务系统到ODS,ODS到数仓,汇总事实表加工的资源任务进行整合,可通过定时或手动的方式一次性执行整个加工流程:

  2.数据集配置

  根据配置模型进行数据集的调整,找到对应主题下的模型数据:

  在字段定义中可以选择需要的模型字段:

  点击数据预览可以看到配置好的数据信息:

  3.立方体配置

  根据数据集进行立方体的配置,通过维度和聚合函数进行配置,由于本次最终要在地产板块中进行展现,所以在地产主题中创建营收情况立方体:

  立方体配置如下,维度信息为基本的分析维度:

  度量中包含数据的求和、平均值、最大值和最小值,通过聚合方式进行立方体的配置:

  数据预览如下:

  加工字段可以通过字段别名的调整进行命名:

  立方体已经配置完后,进行数据的可视化展现,首先需要对页面的布局配置,并通过页面的布局配置相应的组件。页面布局完毕后进行组件设置,选择需要的组件信息最终进行数据可视化配置。

  1.页面布局

  在配置组件前可以进行页面布局的调整,通过容器扩容或容器拆分达到自己想要的布局效果:

  如下图将列容器拆分为两个部分:

  每行就会出现三个列容器:

  添加子容器即为在原本的容器基础上进行子容器扩充,列容器会扩充为行容器,行容器会扩展开列容器:

  扩充的样式如下:

  最终通过行列扩充,页面配置效果如下:

  2.组件配置

  点击组件配置会进入组件配置页面,我们在中间部分进行组件的配置:

  从左侧的横向九宫格中拖拽组件到对应的位置,保存后会出现对应的预置数据:

  点击组件的蓝色齿轮图标并选择立方体:

  在地产主题中找到营收情况立方体:

  选择后先点击页面的保存,在点击父页面的保存:

  由于我们的数据目前是通过横向存储,如果想要展现需要进行行转列的配置,将立方体中的汇总数据进行行列转换。

  勾选行转列进行相应的配置:

  配置情况如下:

  配置完毕后点击关闭并刷新:

  由于本次为预置样例所以选择一个过滤月份作为静态数据,在数据过滤中配置默认月份:

  3.展现效果

  组件配置完毕后点击当前页面保存并对父页面保存:

  营收情况组件最终展现的效果如下:

  在其他组件全部配置完毕后,我们回到导航管理中进行数据预览:

  切换到地产看板页面展示样式如下:

  本次工作核心内容便是通过各种组件完成数据可视化的配置,企业可根据配置好的可视化数据快速并直观地了解到数据信息,通过分析历史数据,规划未来数据的趋势快速明确企业的战略目标。

  1.方案组合

  我们公司的产品特点是可以快速地与其他产品进行组合,每个产品的侧重点都不同,不同的产品组合能形成不同的解决方案,能够适应绝大多数应用场景,解决不同公司面临的企业困难。本次预置样例为DAP+ESB的基础方案,如果再与我们公司的MDM主数据管理平台结合就可以形成数据中台解决方案,通过MDM将企业内部的基础数据标准化、规范化、整合化后,由DAP进行数仓建设以及最终的数据分析和可视化展现,ESB通过数据集成完成整个数据中台的主数据同步分发和数仓的数据抽取汇聚。

  2.产品剖析

  DAP作为一款数据分析平台,其作用不仅仅是数据可视化,我们的DAP与市面上一般的BI平台不同, DAP数据分析平台更侧重数据的聚合,数据的加工汇总,平台预置有数据源注册、ODS注册与管理、数仓配置与数据聚合,从而实现企业业务数据的统一,构建企业统一的、标准的、完整的数据仓库,而数据展现、数据分析、数据报表,以及外部系统数据交互提供支持。

  3.认知提升

  对于现如今的大多数企业来说,应用系统中都堆积了大量的历史数据,这些历史数据存在极大的数据价值,通过对这些数据进行加工、汇总、分析、展现等操作可以使企业的管理决策者不必依靠他们的直觉做出判断,一切以展现出来的数据为准,DAP可以很好地实现此类需求。

  但是对于绝大多数的企业来说DAP数据分析平台建设并不是一蹴而就的,而是一个持续的、动态的过程。其实DAP数据分析平台面向的也不仅仅是领导层和决策层,要想真正能将数据分析平台运用起来需要靠项目团队与企业之间的相互配合,要做到所有用户都能用、都会用、都想用。只有了解到每个用户对数据分析的需求痛点,有针对性地去解决这些问题,让客户认可DAP的价值,才能真正帮助企业实现数字化转型。

  本文由@数通畅联原创,欢迎转发,仅供学习交流使用,引用请注明出处!谢谢~
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