神策分析 1.17 重磅来袭,四大特性让数据治理更轻松,数据分析更深入
一个好的大数据用户行为分析系统,不仅可以让使用者易用、分析的更深入,更会辅助企业将整体数据质量和准确性提升到一个新阶段。
神策分析 1.17 正是聚焦企业数据治理的强化和数据分析的深入多维进行了全面迭代,从根本上帮助企业灵活多维的进行精准的数据分析。
一、源头保障,“强校验模式”让数据准确分析高效
数据源不准确是引起数据分析结果不一致,业务与技术低效协同的根本性诱因之一。神策分析 1.17 在自由数据上报模式的基础上提供了新的 “数据入库强校验模式”。
企业开启此模式后,需要将上报的事件预先添加到项目中,随后上报入库的数据均需与此事件的配置要求和事件属性的数据类型进行比对校验。只有符合要求的数据上报后才能入库,直接从数据入口提升数据的准确性。
举个例子,大多数产品都有多端数据的接入需求(采集 Web、iOS 或小程序等),但是埋点工作又分散在不同端的研发人员负责,可能会存在采集数据命名拼写、数据类型不一致的风险,比如,如果出现数据类型不同,甚至会影响分析时候的分组查看,且即使使用属性合并进行补救,也会带来较大的代价。
此外,如果产品是一个复杂产品,由多个业务部门分别负责,那么在业务需求和事件设计的命名和属性设计上,也可能存在大量的冲突和协同问题。
而在采用数据强校验模式后,可以自动甄别不符合规范的数据,矫正不同业务人员、技术人员的数据埋点规范。并且,“数据入库强校验模式”还支持定义“设备 ID ”和“登录 ID ”用户信息格式规则设置。同时,神策数据提供对上报数据的属性类型自动转化的功能,尽可能保障上线后的埋点数据的全面入库,减少因为人工问题而引起的高成本修复工作。
因此,数据强校验模式宛若一个 24 小时实时在线的“数据治理侦察兵”帮助企业整体统筹各个业务线的数据埋点情况,避免数据混乱,为企业把控数据质量,筑就良好的数据结构基础,保障数据准确性,为后续的数据分析提供良好的支持。
二、灵活高效,路径分析支持按虚拟事件进行流向分析
业务人员常常希望数据分析平台具有灵活组合的能力,以实现常用数据分析场景的便捷应用。神策分析为了更方便灵活的分析,支持将元事件进行拆解或者组合形成新的「虚拟事件」,从而减少每次在分析过程中反复对固定常用的事件进行筛选配置。
具体来说,业务人员在路径分析中选择参与分析事件包含虚拟事件,分析将以所选虚拟事件的顺序依次分流,这一方面可以从用户使用路径上发现用户后续操作的流向情况,另一方面可以有效减少每次在分析过程中反复对固定常用的事件进行筛选配置。当使用者要分析的内容包括元事件和虚拟事件时,分析将以起始事件为第一优先级,随后按照所选虚拟事件的优先级进行依次分流,让流向结果更加清晰。
三、自由创建虚拟属性,拓展分析应用场景边界
数据分析平台功能的可拓展性,是释放使用者想象力的密钥。神策分析 1.17 支持可视化创建虚拟属性,使企业可自主探索更多应用场景。
虚拟属性是指在数据入库之后通过 SQL 表达式对已有的事件属性和用户属性进行二次加工,产生一个新的属性值。
举个例子,某企业有两个事件属性:商品标价(commodity_price)和成交的最终价格(final_price)。当业务人员想判断商品标价与最终价格的差值时可以用虚拟属性创建一个新的属性结合 SQL 表达式:events.commodity_price - events.final_price 进行快速运算,并应用到任意时间段中进行多维分析。
简单来说,企业可以根据具体业务需求结合虚拟属性,使用时间日期函数、字符串函数、条件函数等,有效拓展分析应用场景,让更多的分析思路变为可能。
此外,神策分析 1.17 升级维度表,企业除了基于已经埋点的属性来直接创建虚拟属性之外,还可以结合第三方维度表来创建更复杂的虚拟属性应用,进行属性的扩充,进一步满足企业的场景扩充需求,创新更多数据驱动玩法。
四、动态管理,多角色授权,自定义加密让企业管理安全又省心
随着数据驱动的普遍化,企业在用户隐私保障方向上,对更精细的权限,更多维的数据加密措施提出了高要求严标准。神策分析 1.17 支持“多角色权限授权”模型,让分级授权,按需组合分发不同角色来快捷满足不同的授权需求,同时支持自定义加密,让用户隐私保障升级。
1.多角色权限灵活管理动态配置,集合权限最大授权范围
通过多角色权限灵活组合,可有效拓展权限分类,加强权限管理灵活度。神策分析 1.17 版本全新支持授予成员多角色的功能,并采用成员所用的权限是多个角色授权的最大集合的原则。举个例子:
小王被赋予了如下 A 和 B 两个角色
A 角色的数据范围是可以查询「归属地」是「北京」的所有用户行为数据
B 角色的数据范围是可以查询「归属地」是「上海」的所有用户行为数据
那么,最终小王会按照数据权限和功能取最大集合的原则获取数据范围,即小王登录神策分析后,可以看见北京和上海的所有用户的行为数据。
2.保障安全,支持各成员信息自定义加密,提供分级授权能力
数据安全是各企业必须坚守的一道红线。神策数据除了支持私有化部署,不触碰用户数据以外,进一步支持企业做好自身的数据隐私管理。
神策分析 1.17 版本中支持在角色管理中,对每个角色配置对应的加密用户属性和加密事件属性,可有效地在不影响分析的前提下,进行重要信息的脱敏。
举个例子,金融、银行行业的客户的某些信息非常敏感,如企业希望用户与用户的资产明细的对应关系让业务人员无法知道,就可以对相应角色配置对应的加密用户属性和加密事件属性,从而保障业务人员在用户隐私信息不被泄露的情况下,进行资金分布、用户分布等的分析,促进更好的财富运营管理。
另外,还可以通过授权某个角色管理的成员范围和指定可用的角色,保证即使拥有成员管理的权限,也不会引起数据权限随意扩大。
简单来说,企业可以通过动态配置多角色授权、虚拟事件创建授权,灵活管理所有员工的权限分级,同时进行数据的个性化加密,让数据安全保证升级。
综上所述,神策分析 1.17 版本升级,以管理者和业务方双重视角,加强全面数据管理统筹,拓展分析场景,为企业的数据驱动再添动力。
此外,神策分析 1.17 版本在计算性能与计算效率全面优化的基础上,还增加了通知、异步查询与下载功能,并且在概览的留存与漏斗增加了新的可视化展示方式等。后续我们将推出「神策分析的性能优化的解读文章」,敬请期待!
欲了解更多,可戳链接 神策数据 | 在线大数据用户分析产品 | Demo体验 免费体验 demo。
更多内容
漏斗分析究竟能够给业务人员带来什么?
重磅!「神策数据开源社区」官网正式上线!
神策智能推荐支持【新建栏位】
神策分析 1.17 重磅来袭,四大特性让数据治理更轻松,数据分析更深入相关推荐
- 神策数据王灼洲:如何进行有效的数据治理,提升数据价值?
在数据应用过程中,数据采集和数据治理是两大核心抓手.本文继<方法论 + 实践,全面解析数据采集方案>之后,作者王灼洲通过两大挑战.三大原则详细阐述了对于企业数据治理的思考.(文末附 PPT ...
- 多多情报通多少钱一年?四大拼多多数据工具价格对比,哪个更好?
这是一个互联网的时代,站在风口上,猪都能起飞!0几年很多人错过了淘宝的兴起,所以现在纷纷入局拼多多.但是互联网讲究数据分析,特别是入局拼多多,再也不是野蛮生长的年代,那么开拼多多店铺需要用到什么数据分 ...
- 区块链BaaS云服务(17)纸贵科技Z-BaaS“数据治理”
1. 数据治理解决方案 数据服务包括 数据采集 清洗 传输 存证 目录管理 共享交换 资产交易 隐私保护 数据分析 服务应用服务 数据监管 1.1 数据共享与访问控制 基于区块链资产凭证的数据共享合约 ...
- 月营收同比 10 倍增长,神策分析 1.8 推出英文版
数据驱动力正在帮助企业进行数据资产的沉淀与应用.在市场体量与客户需求高速增长的态势下,数据赋予企业管理者衡量企业发展健康度和进行科学决策的领导力. 企业级服务根源于客户需求,神策分析将用户需求融入产品 ...
- 太秀了!Android Studio 4.0 重磅来袭!Android 11 Bata 版来了!
点击上方 "程序员小乐"关注, 星标或置顶一起成长 每天凌晨00点00分, 第一时间与你相约 每日英文 One day, you'll be just a memory for s ...
- 数据治理分析项目最佳实践
当今信息化建设程度不断深入,企业在优化整合各种IT能力,使IT成为企业的前进驱动力与核心竞争力的同时,将视角关注于更深层次的数据治理与分析,预示着以数据.流量.知识为主的数字经济时代到来,此背景下,数 ...
- 【重磅】神策分析 1.13 版本上线 ,持续深耕打造场景化数据分析
神策分析每一个功能特性.每一个场景交互,追求的是无缝贴合用户真实应用场景,产品设计及优化方向正从"功能"向"场景+角色"加速演进.神策数据所赋予用户的价值始终不 ...
- 35 万行代码,旷视重磅开源天元深度学习框架 ,四大特性实现简单开发
[导读]2020 年 3 月 25 日,人工智能企业旷视科技举办线上发布会,旷视联合创始人兼 CTO 唐文斌宣布正式开源其 AI 生产力平台 Brain++ 的核心组件--天元(MegEngine). ...
- 直播预告|腾讯云安全2022年度产品发布会重磅来袭,四大亮点抢先看
近年来,随着云计算和大数据的应用加速向纵深发展,企业的云上业务规模增长迅猛,混合云或多云部署逐渐增多.与此同时,各类漏洞和威胁日新月异,攻击方式也呈现团队化.规模化和工具化,企业面临的安全防护门槛和复 ...
- Dlink 重磅来袭,让 FlinkSQL 更加丝滑
Dlink 重磅来袭,让 FlinkSQL 更加丝滑 前言 Apache Flink 1.14 即将来袭,与此同时 Dlink 也带来了最新的进展,试图使 FlinkSQL 更加丝滑. 简介 Dlin ...
最新文章
- Python培训常识:Python面试中常被问到的几种设计模式要知道
- 第一周周四DailyReporting——PM(李忠)
- 请求处理传入原生的API || 请求处理CharacterEncodingFilter解决乱码问题
- WPF对象级资源的定义与查找
- Redis vs Tendis:冷热混合存储版架构揭秘
- php二维数组排序 按照指定的key 对数组进行排序
- java调用php session_php读取memcahed java session
- Qt多线程间信号槽传递非QObject类型对象的参数
- java初学者必看的学习路线
- python中断言语句语法_Python的词法分析与语法分析
- 草根站长建站需要掌握或者了解的5种技术
- 3D Max 渲染和渲染农场渲染经常会出现白点?网渲和本地通用解决~
- 量子世界的测不准定律
- win7黑屏怎么办?最后一批win7旗舰版珍藏版密钥。
- Postgresql使用技巧
- 浪潮计算机密码,计算机BIOS通用密码大全
- [精简]快速认识钢琴键盘
- linux 清空stdin缓冲,清除stdin缓存中的数据
- ABAP 生产订单的创建与修改函数
- OSI网络模型,IO模型,BIO模型,NIO模型,AIO模型,TCP/IP协议