一、Kyligence Zen概念

一、BI发展历史

近些年企业数据化运营变得尤为重要，在数据的基础上,让数据产生价值,“数据就是资产”已经是不少企业普遍的共识，传统模式堆积如山的分析报表难以聚焦指标本身，无法看出关键指标差异。

1.以报表为核心的IT响应式服务

最开始的时候，决策管理者或者业务人员用报表等来展示经营管理数据的需求，但是需求不断在变化，企业决策者发现使用报表不灵活，开发对于需求的响应比较慢，无办法做敏捷分析，成本太高了。

2.以宽表为核心的自助可视化分析

通过构建宽表，让报表和数据集解耦，解决数据应变能力不灵活、分析不敏捷的问题。但是不懂“表”的业务用户，他们分析使用时难以定位需要的指标在哪些数据集或表中，哪个宽表有哪些指标都比较模糊，只能构建新的数据集。另外如果有数据加工需求，不知道是不是存在相似的，容易出现重复开发。

3.以指标为核心的可视化分析、增强分析

为了解决上述问题，让业务直接参与指标体系构建，业务进行指标的定义，开发进行指标技术上的加工实现，当业务有新的指标需求时，开发先去指标库中搜索是不是已经存在类似指标，已有的指标就不需要重复构建，同时沟通效率高、数据解读准确。

对于企业而言，拥有一套以指标为核心的平台就显的格外重要，它可以帮助企业完成数据资产沉淀，提升效率。接下来要介绍的就是Kyligence Zen指标平台。

二、什么是Kyligence Zen？

1.官网的介绍

Kyligence Zen是一站式指标平台，基于 Kyligence 核心 OLAP 能力打造，Kyligence Zen 提供集业务模型、指标管理、指标加工、数据服务于一体的一站式服务，如图所示：

2.个人的理解

我大致去官网上看了一些产品介绍，总的来说Kyligence Zen可以帮助用户实现统一的指标定义和管理，让他们能够根据业务需求生成各种复合指标或者衍生指标。接着，它会进行指标计算、指标分享、指标分类等操作，从数据集市中提取动态信息，包括相关指标和维度，捕捉最有价值的数据点。

使用可视化工具展示指标归因分析结果，帮助企业管理者更好地探索和理解业务场景中过程与结果之间的关系，直接找出影响效率的关键指标，在执行过程中随时发现问题、解决问题。这样的话，用户就不需要等待业务问题成为定局，再通过经验去倒推项目管理。

它的作用更多的是根据企业提供的数据，做一个可协作和可管理的工具，通过观测实时的一些指标或者说类似影响KPI的因素，企业的产品经理或者管理者就可以灵活调整策略，做出对市场的敏捷响应，从而获得有价值的结论。

二、产品体验

一、创建账号

产品体验链接：https://zen-cn.kyligence.io/zh/user/register/?utm_content=zengarelease&utm_medium=media&utm_source=csdn
产品体验页如下图：

填写好账户后，点击免费试用，然后在填写的企业邮箱中找到zen@kyligence.io发送的邮件，点击链接以验证邮箱，这时会弹出一个窗口，如图所示：

按照要求填写后，点击开始，就来到欢迎页面，如图所示：

对于新用户来说，一开始不知道怎么上手操作，Kyligence Zen也很友好的在左下角提供了快手上手体验 Zen 的核心能力，如图所示：

可以看到，这里面其实有一些功能板块，不是一个空的系统，里面有一些案例。

二、指标

自己上手，肯定需要知道我的数据从哪里来的，怎么添加到这个系统中，生成我所需要的指标，这里我发现了三种模式：

1.直接创建指标

可以直接在快速上手中【创建您的第一个指标】,如图所示：

需要定义指标、日期时间、展示设置，填写完之后，可以创建，然后就可以看到自己生成的指标了,如图所示：

2.导入指标

直接在指标页面，点击新建，下面会有三种指标提供选择，如图所示：

如果是悬浮选择新建，下拉【导入指标】也是一样的。

这种模式有些限制，它支持 .zenx 格式、文件大小限制：20M、指标数量限制：50。如图所示：

导入文件后，会出现指标名称提供选择，如图所示：

数据（数据模型/数据表结构）

导入之后，可以去数据导航栏找到自己的数据，如图所示：

点击进入模型，可以发现，其实就是数据库的表结构和数据，它这里叫模型。

如果有操作不懂的，可以参考用户手册：https://zen-docs.kyligence.io/create-metric-tutorial/create-metric

3.指标模板

提供包含指标体系、业务目标体系和分析仪表盘等内容，极大减少了调研和搭建时间,如图所示：

基于产品体验，我这里选择了【电商渠道营销分析指标】，如图所示：

点击【立即体验模板】，出现了指标列表页，显示了很多电商项目中的指标，如图所示：

点击【库存周转率】查看，如图所示：

哇，Kyligence Zen提供了好多展示方式！足够应对绝大多数业务场景，让数据更加直观地展示出来。旁边的归因分析功能可以根据维度和时间进行分析，并将每个维度对数据的贡献度排名显示出来，这真的太直观了！如图所示：

旁边的定义更适合开发者定义指标维度，如图所示：

上述语言是Kyligence ZenML，Kyligence ZenML是由Kyligence Zen提供的一种类似YAML的描述性语言。它让开发者像编写代码一样定义和管理指标，把技术语言转化为业务语言，使得非技术用户也能轻松获取数据洞察。这样，开发者和非技术用户都能更好地理解和使用指标，让整个团队更高效地协作和优化数据工作流程。

对于指标的理解：指标其实就是一种数据语言，最常见的就是KPI这种指标。

三、目标

有了指标，我们还可以设置目标，观察当前值和目标值的数据，如果符合预期值，可以看到它的状态就是绿色的正常，否则会有橙色的有风险，如图所示：

这个功能对企业来说真的挺有用的。它能帮助企业及时发现业务流程中的执行偏差，找到关键指标，然后快速处理，消除风险。举个例子，这个功能可以帮助企业提升总交易量、提高件单利润等，如果指标和目标之间有差距，企业就需要及时调整。而Kyligence Zen可以直接给出结果，帮助企业管理者或者产品经理对流程中导致指标偏差的环节进行调整。这样企业就能更高效地解决问题啦！

四、仪表盘

仪表盘可以更为宏观的展现一个汇总指标的数据，直观地显示重要数据,帮助决策者做出决策，例如总销售额，净利润【对比 - 月度】、商品分类【占比 - 总销售额】、净利润【移动平均 - 7日】、净利润【累加 - 月累计】、客单价【抖动曲线 - 年度】、客单价【归因分析 - 连带率，件单价】等，直接通过柱状图、折线图、扇形图直观体现出来。如图所示：

三、产品思考

一、从开发者的角度思考

通过体验Kyligence Zen，我们可以对这个产品有个基本了解。就像我作为一个开发者一样，开发一个这样的平台需要考虑很多方面。首先，要有一个高性能的分析引擎，还要有统一的SQL服务接口。然后，要有一个业务语义层定义，这样才能更好地满足不同业务的需求。另外，还需要有较强的AI算法，这样才能更好地支持大数据分析。
总之，Kyligence Zen作为一个企业级大数据分析工具，需要处理多维度的海量数据，还要能够灵活查询实时数据。为了避免数据冗余，还要保证数据的时效性。当然，面对海量数据，性能问题也是个挑战。我觉得Kyligence Zen这个平台还挺全面的，背后的技术团队也很强大。

二、从产品角度思考

Kyligence Zen这个产品确实很棒，协助性特别强！业务人员可以根据自己的理解创建指标数据，或者从基础数据中生成报表，这样就不用依赖开发者啦。同时，它的灵活性也很高，能够节省很多沟通成本，大大提高产品的成果产出。
另外，和传统模式相比，Kyligence Zen的迭代周期更短。比如，如果某个报表的表头需要加两个字，用传统模式需要业务部门提需求，技术排期、测试、上线，然后业务验收，这个过程会花费很多时间。而Kyligence Zen指标平台降低了技术门槛，业务人员也可以参与，他们直接在系统页面上操作就可以了，真的是方便快捷！

三、总结

1.优点

总的来说使用Kyligence Zen指标平台可以让业务开发量减少、产品、UI、开发、测试工作量减少、产出时效性加快、沟通成本降低。

2.缺点

对于初学者来说，Kyligence Zen虽然有很好的快速上手功能，但是还是有一定的学习成本的。用户需要了解一些基本的大数据知识，比如怎么创建指标、选择什么维度查看等。另外，企业版并不是免费的，不过这也可以理解，毕竟是按需定制的，你需要哪些功能就购买相应的功能。