01
数字化过程中的困境
为了更好地支撑业务，分析挖掘的信息就要更多，所涉及到的指标与维度也随之不断增长理论上拥有更多更全面的数据，随着数据思维的推动，对于数据的理解与需求也越来越精确。正常来说，数据消费的链条应该运转地更迅速，获取数据应该更加及时，借助数据进行决策的效率应该变得更高。
实际上获取数据更难了、更慢了。确实采集了很多数据，但是沉睡在数据仓库里，没有成为能够被合理利用、发挥价值的数据资产。当越来越多的数据得不到很好的利用，无法发挥价值来支撑业务时，数据的有效利用率自然开始下降。
那么这些问题该如何解决呢？在思考之后，斗鱼有了一个答案：需要一套敏捷、灵活、易用的数据工具体系。如果有这么一套体系，能够进行统一的指标管理，简单易用好上手，能够足够灵活地满足用需求方的各种脑洞。那么前面提到的业务场景，完全可以交给需求方自己来完成。过去耗费几个小时，甚至几天来来回回沟通，现在需求方自己在这套工具里花半个小时就可以自行解决。
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斗鱼整套数据产品体系目标在于将更多的数据以一种合理、便捷的方式开放给所有人，帮助业务轻松地获取到自己需要的数据，让更多的沉睡数据变成有价值的数据资产，提升整体数据利用率。
02
数据产品的进化历程
回头看斗鱼整个数据产品体系的演变历史。最初数据规模很小，所以使用 Excel 来处理数据，就可以基本满足需求。随着业务的发展升级，数据开始积累，需要用到数据的场景也开始慢慢变得多了起来。后来建设了基础的数据后台，方便查询简单的基础数据，之后上线了自研报表平台、数据应用平台，形成了简单的产品矩阵。
用不同的工具来解决不同的需求，极大地提升了分析师的产出效率，能够覆盖和应对越来越多的问题。但数据人不能止步于此，不能局限在被动地解决数据需求上，应该更主动地出击，花更多的时间和精力在借助数据探寻业务的本质上。因此今年斗鱼也在进行新的一轮数据产品升级。
下面简单介绍斗鱼的几个典型的数据产品。首先是即席查询。通过统一整合历史业务需求，形成固定的数据查询模板，用一个自助查询的方式开放给分析师，让需求方可以自助地获取数据，从而解放分析师的产能，提高整体的效率。在效率提升之后，分析师开始有机会更多更深入学习业务。与此同时，数据集市中存在着大量数据，但数据存储的形式杂乱，口径不一，不同的人在用不同的数据源、不同的口径计算同一个指标，这就导致了不同的部门都有一套自己的归因逻辑，让数据结论的可比性和可靠性大打折扣。
在这个过程中，诞生了“斗鱼 360” 产品。它有别于以往的数据工具，不再是一个简单的看数工具，每一个模块都和业务逻辑有着紧密的结合。通过一个个图表的展示，呈现出一条通过数据解决问题的路径。基于对业务经验的抽象沉淀，以产品的形式固化分析决策路径，帮助业务快速决策响应。这在真正意义上，迈出了数据驱动的第一步。但“斗鱼360 ”每一个模块都非常依赖于数据团队对于业务的理解，对于每一个业务场景的抽象，对数据分析师的业务能力要求比较高，而且也只能服务于常规的、成熟的业务场景。
所以今年斗鱼启动了观远项目，借助观远数据产品重置了一套数据门户，涵盖了全平台的日常经营所需，也细分到分区、主播、产品、用户等等层面，相当于把过往在自研报表平台里的核心报表都进行了重置。这一套门户和之前的报表 +工具的体系主要有两个方面的区别。
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一是交互体验的升级。首先观远数据提供了丰富且美观的各种图表样式，可以轻松地搭建出一张漂亮的报表。不管是用来做简单的报表，做数据大屏，甚至直接拿来写报告，都比较有设计感。这直接给用户一种耳目一新的感觉，让大家非常好接受。同时页面可以跨平台展示，非常方便用手机直接打开查看。
另一方面是更高的自由度。以前报表平台看数就是看数，一个表格就是一个表格，彼此之间是孤立的，只能形成被动的信息接受，很难完成主动的探索。借助观远平台的能力，新的门户可以做到不管是数据的上下钻取，还是多图表的联动，甚至直接点击编辑调整卡片的样式、指标、数据维度、筛选条件等等直播数据查询直播数据查询，方便用户在看完数据之后，及时地进行猜想和验证。通过这套产品以强互动的方式去展现数据，引导业务进行自主分析去提升整体的数据能力。
整套产品体系帮助斗鱼极大地提升了数据分析师的效率，让分析师从较为初级的数据需求中解放出来，将精力更多投入到策略的研究与迭代当中，从而推进更高层次的数据化进程。
03
助力企业数智化
数据驱动业务是每一个数据分析师都绕不开的话题。过去的思路是通过人去建立合作关系，培养信任，通过一次又一次的数据建议，慢慢地提升话语权，从而实现影响业务决策的目的。这一套当然非常有效，但做事情不能总依赖于个人魅力和个人能力，更要通过体系、工具，让个人能力沉淀为组织能力。
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