DataHunter订单全生命周期管理方案_订单流程可视化

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DataHunter订单全生命周期管理方案

DataHunter订单全生命周期管理方案，通过数据可视化大屏实时展示异常状况，通过设置个人，系统监控指标，获取异常状况预警。数据随时动态查看，即时应对业务疑问，支持多种终端屏幕进行可视化内容的浏览分析，方便移动办公随时决策。

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XX公司订单（合同）全生命周期流程 icon

制造业订单全生命周期管理痛点 icon

订单全过程中，信息不共享，不同步

• 营销、研发、制造、财务、服务多环节

• 订单流程周期无法量化，效率无法量化交期不稳定，准确率差

• 导致客户流失，业绩下降

缺乏风险预警能力

• 缺乏灵活反应能力

流程效率缺乏管理

• 缺乏系统化的过程管理指标体系

订单管理现状和痛点

订单管理过程需要数字化，管理能力需要升级

缺乏订单全过程查看能力（是否齐套，是否入库，是否首台已产）；缺乏随时，随地查看数据的能力（PC / 移动端）；缺乏流程执行效率的可视化查看界面，不够清晰；缺乏交付过程问题的预警能力；缺乏流程效率问题发现能力和改进方法。

流程管理指标体系不够系统化

缺乏系统化的体系将分散的指标串起来进行管理；缺乏自主分析的能力，灵活性差；缺乏图形化可视化能力，不直观。

业务需求理解

订单全生命周期可视化和预警需求

通过基于数据的大屏幕可视化能力，将订单全生命周期进行可视化呈现；对订单执行过程中的效率点进行监控，并针对异常进行预警（通过短信，邮件等形式）可以跟踪预警内容的解决情况，并进行可视化更新；能对整体计划准确率，稳定性，进行可视化呈现；移动端与电脑端都需要进行流程查看。

订单全生命周期分析挖掘需求

业务人员可以针对流程问题进行挖掘和分析，找到问题原因；业务人员具备一定的自助分析和探索能力；系统具备一定的算法和预测能力。

系统建设目标定义

建统一的订单效率分析体系

整体梳理订单全生命周期指标体系，包括但不限于现有订单流程效率指标；除了现有订单相关系统的基础报告外，需要提供各类效率评估分析报告；提升数据分析性能和效率，避免无效等待时间。

建设订单流程可视化系统

根据管理需求自主设计直观、多样的图表，自由制作驾驶舱展示分析结果；支持点击钻取明细数据进行穿透分析；支持PC、平板、手机、大屏等多终端自适应展示。

建立基于流程效率的预警机制

以订单流程效率数据为基础，提供可配置的预警机制，方便流程中的业务人员，针对某些特定的流程效率问题进行监控，并在出现异常时，进行预警，预警方式可以通过：短信、邮件等方式。

建立数据自助分析服务能力

建设数据自助分析平台，业务人员可以自己进行业务数据分析和展示；提供一定程度的数据协作，自动化报告能力，充分释放数据价值。

建设基于AI的业务优化、预测

系统可以自动分析订单全生命周期流程中的效率瓶颈，并给出分析人员提示；根据系统历史数据，对业务情况进行预测，方便预先进行准备。

数据协作报告多样化

通过平台提供的数据协作能力，加强同事之间基于数据结果的协作，提升效率；通过自动化数据报告功能，减少数据分析工作中的重复性劳动，让业务人员可以更多的关注业务本身。

系统逻辑架构

指标选取原则

体现经济实质
具体经济含义

体现经营环节主要评价内容

涵盖全部主项经营环节

可分解执行
指标可逐级分解

承载主体可逐级分解到人

计算简便可执行

体系化
多维度分析

各模块指标视图联动

充分体现业财一体化

指标分类方法-按颗粒度分 icon

原子指标

原子指标=业务行为+度量；是基于某一业务事件（支付、成单、退款）行为下的度量（份额、次数、频率、金额）；是具有明确业务含义的不可再拆分的最基础的指标。比如：支付金额。

派生指标

派生指标=时间周期+维度+原子指标（业务行为+度量）；可理解为对原子指标业务统计范围的进一步限定。时间周期：数据统计的时间范围或者时间点（最近30天、自然周、截至当日）；比如：最近1天美妆类目的支付金额。

组合指标（计算指标）

计算指标=指标1/指标2，对同类型指标进行运算、排序、累计、汇总，之后的指标。比如：CVR=点击/曝光。

指标分类方法-按业务逻辑分 icon

结果指标

用于业务的结果，通常是延后的，很难进行干预。结果型指标更多的是监控业务需求是否被满足；如：按日/月维度汇总的CPL、ROI、CPC、CVR、CTR，客户数、成单量、成单金额等；具体定义以实际业务为准，不同细分领域关注的核心不同。

维度指标

用于监测归纳到重点维度呈现的效果。如：分时间（日、周、月）、销售产品（A险、B险...）、产品版本(页面、APP版本号)、渠道、广告代理商、地区维度、IOS/安卓、不同机型、的广告花费、CPL、CVR、客户数、成单量等。

过程指标（计算指标）

业务过程中所产生的指标，可以通过某些运营策略来影响这个过程指标，从而影响最终的结果；过程型指标更加关注业务需求为什么被满足或没被满足；注：输出每日/周/月相关报表时，数据准确性核验顺序也是1）-2）-3）。

指标生命周期管理

指标也具有生命周期，从需求提出、到审批、到生成、到执⾏，再到持续调优、淘汰。

指标体系建设-指标的拆解过程 icon

指标体系的纵向拆解

指标分级主要是指标内容纵向的思考，根据企业战略目标、组织及业务过程进行自上而下的指标分级，对指标进行层层剖析。

OSM 模型（Objective，Strategy，Measurement）

O：业务的目标是什么？满足了什么需求？主要从业务视角确定目标，原则是切实可行、易理解、可干预、正向有益。S：为了达成上述目标我采取的策略是什么？M：这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？

指标体系建设-指标模型设 icon

指标建模

• 主要采用维度建模方法进行构建，基础业务明细事实表主要存储维度属性集合和度量/原子指标。

• 分析业务汇总事实表按照指标类别(去重指标、非去重指标)分类存储，非去重指标汇总事实表存储统计维度集合、原子指标或派生指标，去重指标汇总事实表只存储分析实体统计标签集合。

• 指标体系在数据中台实现层面主要是结合模型分层架构进行指导建设，使用指标图谱作为指标的核心管理层。

数据指标梳理示例

企业数据需求演进过程 icon

应用场景示例-数据大并可视化呈现 icon

大屏UE框架设计方法论 icon

DataHunter提供了：UE阶段从「需求理解~内容框架」的设计方法论，解决从用户需求到数据内容框架布局的设计。

依场景定主题
根据场景、观看人物、需求确定看板主题。根据主题，确定看板数量和内容。

故事线
根据主题，每个看板均应设置故事线和视觉线。故事线是根据主题，先确定该核心指标，再逐层展开辅助指标。总分关系。

视觉线
页面中必有视觉主体、并突出主体，且引导视线跟着故事线走。主体应占据居中、左上角的主要视觉位置。体积也应相对大。

图表设计
主要、次要、辅助指标应根据“是什么（核心指标）---为什么（分类）---走势如何（趋势）”描述一个数据指标的总分关系。

手机端
手机端应采用单列方式，将图表根据故事线和总分原则，进行顺序排列。重要在前。

大屏UI视觉设计方法论 icon

DataHunter提供了：UI阶段「视觉设计」的设计方法论，解决风格、色彩、细节等炫酷效果的设计指导。

依场景定风格

大屏的风格是3D炫酷或扁平简洁，均是依照用户做大屏的目标、场景、观看者而制定，才是合适且有效的。

框架布局很重要

根据需求内容的主次，做区块位置划分、设计和调整。好的框架结构是大屏美感的基础。

配色符合主风格

颜色应贴近客户VI色，1种主色，2-4种辅色。主体要有亮色提亮，对比明显。符合主风格。

背景有层次纵深

背景至少3层，具备背景、纹理、透视、光效等。烘托气氛突出主体。

突出视觉中心

视觉中心是参观者目光的第一落脚点，一般是地图、3D模型、插画等，是大屏内容的灵魂人物。

边框细节统一

边框、标题框、图标等装饰细节，要同主风格统一，加深风格体现，增加设计细节。

应用场景示例-监控告敬 icon

通过设置个人，系统监控指标，获取异常状况预警；通过邮件 / 短信等方式，将异常第一时间通知到目标用户；通过数据可视化大屏实时展示异常状况。

应用场景示例-问题处置跟踪 icon

对于预警问题推送，建立问题跟踪处置的反馈闭环，确保所有的问题都得到集中的处理，反馈。

业务数字化示例–业务看奴(设计示例) icon

可在系统中配置销售情况固定看板，图表化展示各部门的KPI，直观反映各部门现状和问题，便于及时调整。

业务数字化示例–库存调拨采购看奴（设计示例) icon

可在系统中配置库存固定看板，随时掌握库存情况，便于货物及时调配。

数据应用能力一自助数据分析 icon

Gartner 2020 BI（商业智能）魔力象限报告：新一代自助探索式分析BI将成为趋势。IT负责平台建设，将数据分析能力还给业务部门。

应用场景示例-在线模板快速汇报 icon

通过数据看板、文本、图表等生成动态故事板；线上幻灯片播放，线下导出PPT，快速形成汇报文件；数据随时动态查看，即时应对业务疑问。

数据应用场景-报告订阅、推送 icon

数据看板/报告订阅、推送

• 用户可以通过门户，订阅相关的业务分析看板/报告

• 当业务分析看板/报告数据更新时或某个固定时间，自动获得报告推动通知

个人分析看板/报告发布共享

• 用户可以将自己的业务分析看板/报告共享给同事或团队

• 也可以通过链接的方式，将分析看板/报告嵌入其他业务系统

应用场景示例-多终端数据访问，随时掌握业务动态 icon

B/S架构，从PC、投影、电视到平板、手机全终端自适应；支持多种终端屏幕进行可视化内容的浏览分析，方便移动办公随时决策；便捷地与已有业务系统与门户进行集成。

应用场景示例–数据权限与安全保证 icon

本地部署模式

• 支持私有化部署，确保核心数据安全可靠

组织结构管理

• 支持常见的树形多层级管理结构

• 支持交叉动态的虚拟团队管理结构

• 支持组织结构和原业务系统进行同步

数据权限管理

• 支持数据层权限管理（行权限+列权限=单元格控制）

• 支持看板输出浏览权限管理

• 支持看板水印

算法(AI）支持

内置Python引擎

支持普通算法

支持机器学习算法

支持神经网络

支持数据算法加工
加工流程可以引入算法，对数据进行处理

支持算法任务调度

具备算法训练能力
支持设定训练集，对算法进行训练

应用场景示例-通过内置预测算法赋育凯业务 icon

举例

通过预置时间序列预测分析算法：如ARIMA模型（自动为差分整合移动平均自回归模型）；可根据历年历月的历史数据，在软件中根据场景需要开展多维度数据分析，并对预计销售指标、顾客行为等做出趋势预测。

应用场景实例-订单流程效率分析 icon

举例

通过预置AI算法，结合财务指标，效率指标等指标体系，系统可以自动分析订单全生命周期流程中的效率瓶颈，并给出分析人员提示。分析人员可以针对该问题点，进行分析验证，并进行业务流程优化，从而达到改进订单流程效率的目的。

我们的团队

• DataHunter（北京数猎天下科技有限公司）是一家专业的数据可视化分析和商业智能服务提供商

• DataHunter致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案，帮助企业查看分析数据并改进业务，成为最值得信赖的数据业务公司

• 团队情况概要

• DataHunter 成立于2014年

• 2017年完成数千万元A轮融资，公司估值数亿

• 深耕大数据分析领域，具有十余年丰富的企业服务经验

• 核心团队来自IBM/Oracle/SAP等知名公司，开发人员占比70%以上

• 服务客户：人民日报、万达集团、富力集团、中国联通、小米、OPPO等

我们的产品和服务

设计与实施服务

基于标准化产品，DataHunter 提供基于客户需求的设计与实施服务

业务指标梳理
帮助客户业务梳理核心业务指标，形成核心业务指标库。

数据清洗采集
提供标准ETL服务，帮助客户将散落的数据进行清洗整合。

大屏交互设计
根据展示内容及场景，设计大屏交互内容。

组件定制开发
根据业务需要，定制开发组件，满足数据展示分析需要。

大屏视觉设计
根据场景、环境和内容，进行个性化的大屏视觉效果设计。

我们的知识产权与荣誉 icon

截至目前，获得技术专利10+项，软件著作权20+项，获得众多行业组织机构的认可。

部分荣誉与奖项：《2017年度中国大数据 · 数据可视化领域最佳创新应用》——中国电子信息产业发展研究院。《2018中国大数据企业投资价值百强榜单》---中国电子信息产业发展研究院、中国大数据产业生态联盟。《2017中国大数据新锐企业TOP 30》——DT大数据产业创新研究院。《2017年度大数据行业优秀创新产品奖》——国家信息产业公共服务平台、国家软件公共服务平台。《年度企业级创新应用TOP 50》——钛媒体2017 BTAwards创新评选。《2017中国数据可视化领域最具潜力创业公司》——数据猿“金猿榜”评选。《2017年度大数据企业TOP 30》——极客网2017Geek Awards年度评选。《2017年度最佳前沿科技奖》——砍柴网2017中国互联网年度创新评选。《2017中国年度最佳雇主提名奖》——智联招聘。《中国大数据优秀应用案例TOP 50》——首席数据观联盟。《互联网创新领域·十大最具价值奖》——Xtecher、中国投资协会投资咨询专业委员会。

DH产品实施流程

需求调研
通过深入细致的沟通，确定客户需求，业务数据情况，设计解决方案。

系统开发
根据您的需求进行定制开发，包括但不限于数据清洗、分析体系搭建、报表配置、权限集成等。

部署实施
采用Docker的方式，极度简化部署实施过程，降低实施维护难度。

测试培训
根据客户需求，进行系统实际使用测试调优，并针对产品进行业务培训。

咨询维护
提供持续的客户支持服务，并针对业务的发展，给出合理的咨询建议。

DH售后服务流程

知名客户（部分客户列举，不分先后） icon

案例展示-海关总署

价值亮点

1.海关总署完成从「手续型」向「智能型」的转变。通过“大平台＋微服务”的智慧海关建设模式，深度挖掘海关数据，开创新时代海关工作新局面，进一步提高海关的综合行政能力。2.大屏展现：在海关总署指挥大屏上，显示所有报关流程各节点、各阶段的实时数据统计。3.可按口岸、按时间查询相关数据。4.BI分析：通过Data Analytics 分析平台分析流程数据，让业务人员都可自行通过任意下钻功能，层层剥开，找到流程中缓慢及停滞的原因。

实现亮点

1.采用DataMAX 可配置大屏产品 + Data Analytics BI产品实施。2.连接海关总署的数据库，实时获取流程统计数据，实时展示到大屏。3.为海关总署定制大屏流程界面，以动画展现流程关系。4.为海关总署定制BI系统，满足分析及界面需求。

客户案例–新零售消费品 icon

克丽缇娜大数据分析BI平台

APP数据挖掘 LBS 用户画像实时数据

人货场统一视图统一分析

汇集客户触点数据来自：

• 线下近4,000家连锁美容加盟店

• 线上1个自营商城平台

• 微信端3个活跃小程序

• CRM、WMS、ERP、门店等多个系统

帮助其构建数据管理与分析平台并：

• 打通线上线下客户档案500,000+

• 实现精准营销ROI提升

• 赋能店端客流量提升

客户案例–民生银行

客户案例– 小米集团 icon

小米集团BI数据分析平台打破数据孤岛高效数据洞察

• 海量数据高并发压力下表现优异

• 没有历史包袱，应用最新的技术构建底层架构

• 架构便捷、功能全面、迭代高效

• 解放IT负荷、释放数据潜力

• 应用在财务、产品、HR、供应链等多个部门，部分“从无到有”

• 一次数据分析从几天变为数分钟

客户案例 –三一重工 icon

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