某科技企业在业务数据化运营中，经常需对用户留存率、活跃率等进行数据报表分析，而Quick BI数据展现丰富，操作便捷，很好地满足了用户全程数据的即时分析与即时决策快节奏，解决了用户的以下问题：

某运输公司期望用最低成本，最快速度搭建一个可展示、可分析的简易BI，能迅速将公司重要业务数据集成展现在公司的管理系统中，为各业务线和各区域的人员提供数据支持。Quick BI解决了用户的以下问题：

数据对某支付平台的每个城市经理来说都至关重要，需要通过数据去掌握城市业务的发展情况，及时发现异常，并对数据下钻来定位问题解决问题。作为数据团队，除了分析数据，对数据权限管控也同样需要。基于此需求，Quick BI帮助用户解决了以下问题：

通过整合散落的各类数据，构建统一的大数据平台系统，实现经营、商品、流量、店铺、订 单、营销等各类场景分析，从各类整体指标概览，再到分层细节指标数据的对比分析，实现 数据指导业务精细化运营。

多渠道经营、流量、店铺等数据各自为阵，无法整合关联分析。

各业务部分规则不同导致无法实现统一化管控，数据分析过程中效率低下。

业务人员分析数据完全依赖IT部门，无法根据需求灵活分析。

整合散落的消费者数据，统一划分消费者生命周期，发现客户价值与客户的主客观需求，并洞察沉睡/流失客户，指导业务运营人员在拉新、营销活动策略、老客复购、环节做出针对性策略。

大量的消费者相关的事实数据、行为数据散落在多个系统，数据源的不统一导致数据就是零散的孤岛。

消费者运营管理方式多样且环节较多，口径不一。

各业务数据需求环节不能达到即时高效地使用数据。

从项目前期调研、中期实施、交付到保修阶段，实现各阶段数据资源的整合及关注指标的实时监控预警，形成贯穿项目开发全周期的数据化管理机制，让产品和服务更贴近客户。

业务数据各自为阵，难以从开发项目全周期视角实现对各阶段风险的全局把控。

市场政策变化快速，业务部门存在许多个性化数据分析需求。

老式开发报表的方式周期较长、耗费较多人力，难以对业务部门需求的快速响应。

百合大数据平台部门通过Quick BI，实现可视化数据分析，支撑传统交友业务与新视频交友业务。实现海量的离线用户行为数据的即席分析与查询，以及消费数据的实时分析。从而指导运营在各环节采取对应策略，实现精细化运营。

新的时代需要全方位的去利用大数据提高会员服务的体验，需要对会员的分类、分级、偏好、以及连锁门店的经营状况等数据进行分析，以增加对会员行为预测的更准确的判断。

要从业务上面考虑，如何从会员及其行为数据提取洞见，并给会员提供更好的服务。

传统BI 和大数据建设的体系成本非常高，速度也很慢。

传统连锁的报表分析业务门槛很高，限于连锁模式的特性，很多业务人员分散在全国各地。

将大型餐饮店铺类似数据分析需求抽象产品化，通过数据权限加个性化账号设置实现大型餐饮商家在统一系统的经营分析，大大节省了IT开发的人力成本，且能支撑日均近千万级数据量的分析查询。

大型餐饮客户的数据查看需求过多，不定期就会要求提数，IT人力资源不足，导致分析需求不能及时响应。

日均流水明细数据过大，开发时间长，且易因细节问题返工。

大型餐饮业客户数据需求存在共性，存在大量重复开发工作。