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互联网行业数据的背景 互联网的数据分类可以说有成千上万种，从不同的角度来看有不同的数据分类，比如财务数据、用户数据、流程数据、日志数据等等。
但如果我们从根源上进行分类无外乎是以下三种，即：数据输入、数据输出、或者二者兼顾。这里的数据输入，主要指的是做数据的采集端，比如我们机器上装的各种杀毒软件、百度的搜索框，它们的主要目的，就是搜集用户的数据，而输出方面就更多了，比如网易门户、阿里巴巴的产品列表等等。当然，其实二者兼顾的是最多的，例如百度会根据关键词的搜索次数，为我们做排名推荐。
互联网行业与BI的结合
那么在一些互联网企业当中，他们是如何做好数据输入分析、输出分析，以及二者之间的协调工作呢？它们落地之后，会演变成什么具体问题，又该如何处理呢？此时，就要借助于我们的BI平台了。
O2O（Online to Offline）案例
有一个客户是做二手车交易平台的，现在的累积用户量已经突破了5000万的关卡，每个月也会有几十万的增量，可以说，庞大的用户基数让他们的数据分析能够产生巨大的价值。曾经有一段时间，他们的营销上产生了一点小问题，出现了瓶颈。
于是我们要来解决它，那么上述的关于协调输入输出的这个大问题，其实就变成如何才能让用户对这个软件有好感，觉得这款APP可以解决他们的购车问题。
我们坐下来和他们聊运营中头疼的事情，发现他们的数据采集比较单一，只是把各种车进行了一个罗列，每一个用户每一次看到的，都是所有在库车辆信息，每一次都要选车的品牌、价格、手/自动档、公里数，这样进行筛选之后，才能看到自己所关心的那些车，所以他们的用户数不少，存活量也很高，浏览量也很高，但就是成交量低，这样肯定是存在问题的。
我们做了这样一个解决方案。针对每一个用户的每次筛选进行记录，并在软件当中，增加一个个性化推荐模块，这样用户每次看到的，就是他非常关注的一些车辆信息。我们还把不同用户同类产品浏览次数多的，进行一个内置排名，这个排名考虑的因素包含用户所在地区、品牌车的口碑评论等，这样就达到了一个精准推荐的目的，我们也称之为精准营销。
通过这一系列的措施，我们发现用户不用在茫茫车海中去寻找了，每一次的推荐与他的期望都很匹配，比较几次价格后，心里就有底气来做决定了，因为他对信息的掌握已经有信心了。结果成单率自然就上来了，平台与平台的客户达到了双赢的局面。
而它与永洪BI结合的部分，就在于我们通过对大量数据的整理分析呈现结果之后，软件设计人员可以直观地观察到，他们需要为用户做哪些车的消息推送，我们帮他们完成的，就是这一个最难进行的数据梳理部分。
电商案例
我们再来看一个互联网电商的案例。这家企业的产品种类繁多，有的产品型号库存很大，有的产品型号供不应求，每一次都是看警戒线，当数量达到警戒线的时候，才知道补货或者做去库存的促销。圈子很大，渠道也很广，但是运营这块始终是看结果，再想对策。
在企业的运营中，不要等出现问题再公关，好的公关都是不让问题暴露的。那么回到这家电商，我们先梳理一下问题，从生产的角度上，到底生产出来新型号的产品应该有怎样的特征？它的受众人群是什么？什么时候推出这一产品？产品的销量如何进行预测？如果以上这些点我们都考虑清楚了，那么对于库存问题，我想我们就不再依赖所谓的看警戒线方式来处理了。
因此我们的解决方案也就应运而生了，首先，一个新的产品要么是有一个新的特点，要么是对已有产品的升级。如果是一个全新的产品，那么他们的库存就要相应减少，以观察市场上的反映，我们就要分析以往在推出一个全新产品时候，这个产品的购买情况是怎样的，我们可以借鉴之前走过的路，拿到之前的有效数据，来决定生产量。
如果是产品的升级，那么我们就要看希望提升具体产品的什么功能。这是一家做眼镜的电商，他们那时正巧看到了年轻人喜欢一种变色太阳镜。在阳光充足的时候，是近视+墨镜的功能；在阳光不足的时候，只是一个透明的近视镜，他们要做镜片的升级。
于是我们就要分析数据了。这一类产品的受众群体，定位在20-30岁之间，因此我们要观察以往的产品型号，在20-30岁之间的消费者拥有怎样的购买力，销量的范围是多少，购买的渠道有哪些。也是通过我们的平台软件，借助我们的动态报表筛选功能，能够精准地看到这些信息，从而推算出这一型号的购买量，也就知道了新型眼镜的库存准备。
这并没有结束，新型号是马上推出吗？苹果公司大概每年推出一款新的产品，自然有他的用意。因此我们先要考虑到被代替的型号，如何处理好库存情况，是否要实施优惠政策，是否要进行硬件再利用。而这些策略的施行，我们同样也要借助数据说话，优惠政策打几折净利最大，硬件再利用能够节约的成本是多少，借助对以往数据的统计分析做出决策。
最后一步，在上线一段时间后，怎样来预测以后的销售情况？借助永洪BI的时序预测功能，会有一个直观上的体现，热销产品通过一个时间窗口之后，销量就会出现下滑，当我们预测出来下滑的结果之后，要马上对供应链做出及时的调整，这样才算是一个闭路的良性循环。
虚拟化平台案例
我们有一个做虚拟化平台的客户，他们对这个平台的使用情况是非常关心的。针对用户方面，利用各个用户的登录次数、登录时长、单个用户桌面使用量的数据统计来对系统利用情况进行一个分析。这样就能针对自己提供的服务与用户之间的粘合度有一个非常好的判断。
除此之外，针对网络设备状态的分析、服务器状态的分析、应用程序监控的分析、移动登录的统计分析、存储状态的统计分析、流量控制的统计分析、在线登录的统计分析、访问状态的统计分析，这些通过设备搜集到的日志信息，可以灵活地判断和展现客户的个人倾向，另外通过对设备的状态采集，可以及时提供预警，这里由于时间关系，这个案例我们就不展开说明了。
但万变不离其宗，互联网行业的纵向发展，是要以数据为依托，以BI的结果展现为出发点，以策略为方向，以结果来反馈印证的。
永洪产品介绍
在以BI为展现的过程中，永洪的产品通过对比来发现问题，通过聚焦来将问题细化，以动态数据呈现，来帮助运营人员快速定位问题根源，给企业提出合理的指导建议，帮助企业做出明智的决策。
首先，我们的产品交付简单、极致易用。我们的产品成本和上线周期仅为传统BI的四分之一，100M安装程序可在几分钟内安装完成；打破传统BI软件建二次表、Cube、复杂模型的漫长流程，直接基于细节数据，通过人性化拖拽快速生成分析报表。
其次，我们的产品灵活敏捷。大家都希望能从多个角度、多个出发点分析问题，那么数据分析的需求就会经常变化，而永洪产品可以对分析的报表做即时调整，来保持业务分析的思维连续性。
最后，我们的产品性能高。永洪平台可单机部署，亦可基于服务器进行分布式扩展，利用列存储和内存计算，实现从千万到百亿级数据分析的秒级响应，如此卓越的性能，可以为您支撑更多的分析维度和更大的数据范围。而且产品支持各种各样的数据源，可以与源端数据无缝连接。
在应用上，永洪的产品支持跨平台，支持移动终端，支持大屏显示。
在服务上，我们在上海，成都，深圳都有设立分公司，可以提供完整的销售、技术、实施的支持，提供最好的服务。我们的研发、营销、咨询等都是本地化的团队，软件的每一行代码都出自于我们的研发工程师之手，有完全的自主知识产权，而且内容可定制化开发。
我们在互联网上的案例还有许多许多，但我们又不局限于互联网，在零售、地产、制造业、金融、能源、政府、运营商、医疗等各行各业，我们都有成熟的方案与应用。期待着各位与永洪之间的合作共赢。
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