摘要：在当今竞争激烈的市场环境中，企业的成功离不开对代理商运营状况的深入了解和精准分析。代理商作为企业销售网络的重要组成部分，其业绩表现、客户覆盖率以及市场贡献度直接影响着企业的整体战略规划与业务增长。如何有效地采集、处理和分析代理商相关数据，成为企业管理者关注的核

在当今竞争激烈的市场环境中，企业的成功离不开对代理商运营状况的深入了解和精准分析。代理商作为企业销售网络的重要组成部分，其业绩表现、客户覆盖率以及市场贡献度直接影响着企业的整体战略规划与业务增长。如何有效地采集、处理和分析代理商相关数据，成为企业管理者关注的核心问题。

DAP数据分析平台作为一种高效的数据处理与分析工具，可以为企业提供全面的代理商数据洞察能力。通过DAP，企业能够集成来自不同渠道的数据源，实现对代理商的销售业绩、市场表现、客户分布等关键指标的实时监控与分析。这种技术不仅帮助企业优化决策，还能通过数据驱动的方式提升代理商管理效率，从而实现业务目标的全面达成。

数据分析平台DAP为企业提供了集成化、智能化的工具，用于深入挖掘代理商相关数据。通过DAP，企业可以整合多渠道数据，实现对代理商业绩、市场覆盖和客户行为的全面分析。这不仅有助于优化代理商管理，还能提高运营效率和决策精度。DAP的强大功能支持实时监控和数据可视化，使企业能够快速识别问题、抓住机会，从而推动业务增长，提升市场竞争力。

1.产品体系

首先介绍一下我们数通畅联的产品体系：

数通畅联的所有产品都是通过K8S云平台进行部署搭建产品环境，通过不同的产品组合方案来解决企业面临的不同信息化困境，帮助企业完善信息化发展。

上图所示通过DAP数据分析平台+ESB企业服务总线组成了数治理分析方案，本次介绍的DAP数据分析平台就是此方案的核心，DAP数据分析平台进行业务数据治理，通过ESB进行数据的集成，帮助整合企业数据，统一管理，提升企业的数据价值。

2.产品介绍

数据分析平台全生命周期是通过采集各个业务系统数据构建数仓，从而进行有效分析的过程，能够真实、准确、有效的将企事业内部及行业外部相关数据进行可视化展现，帮助企事业提升行业洞察力，加强决策力，从而提升整体竞争力。

数据分析平台功能有：

1.数据来源（应用系统定义、数据源头配置、ODS数据定义）数仓模型。

2.数仓模型（业务主题、维度配置、事实配置、模型配置、指标管理）。

3.数据调度（规则校验、调度资源（同步资源、加工资源）、调度任务、调度日志（同步日志、加工日志）、质量日志、通知日志）。

4.分析模型（数据集配置、立方体配置、指标集配置、业务类报表、多维度分析）。

5.指标体系（指标定义、阈值配置、提醒联动）。

6.算法模型（算法原型、算法开发、算法调用）

7.展现模型（导航管理、组件管理、展现主题、装饰管理）。

8.数据服务（接收服务、查询服务、统计服务、指标服务、业务服务）

9.资产目录（资源查看、资产查看、统计分析、变更日志）。

10.质量安全（业务数据、命名规范、参考值域、数据元、规则校验、安全算法、安全级别、鉴权引用）

11.系统管理（组织管理、角色管理、人员管理、功能管理、编码类型、编码管理、系统日志）。

3.数据架构

数据中台进行主数据管理，在数据分析过程中通过抽取源头系统的业务数据与主数据系统中的维度数据，通过数据总线对数据进行加工汇总，通过业务系统→ODS，ODS→数据仓库，数据仓库加工汇总后对业务指标整合分析最终进行可视化展现：

在数仓建设中，针对代理商数据分析需要构建清晰的分层架构，数仓建设需从数据采集开始，将来自CRM、ERP、销售平台等多渠道的代理商相关数据统一抽取、清洗和转换。通过数据建模，设计适配分析需求的主题域结构，如代理商业绩、区域覆盖、客户分布等。

但是本次代理商数据是通过MDM基础数据平台进行治理后的数据，所以在DAP中直接通过数据源头配置中连接MDM数据库后，在事实配置中导入所需要的表即可。

1.源头配置

因为本次的分析数据是获取的MDM基础数据平台的数据，所以本次直接通过连接MDM数据库的方式。首先在DAP的数据源头配置中新增一条数据，如图：

在弹出的页面中路径配置的就是mdm数据库的路径，数据库名称和密码填写完毕后，点击保存后点击测试连接，然后重新加载即可。

以上数据源头就配置完毕了。

2.维度配置

在DAP数据分析平台的维度配置中，先根据业务的需要创建一个空数据的表。

创建好之后，到ESB设计器中在ODS到数仓中右键创建一个ODS转换到EDW然后点击NEXT。

选择刚刚创建的维表即可，一个流程就创建好了。

3.事实配置

在DAP数据分析平台的事实配置中，首先选中对应的资源数据库，本次选择MDM数据库，然后点击导入，在弹出的页面中选择要导入的数据表即可。

维度以及事实表创建完毕后就可以创建对应的数据模型了，数据模型中既可以只有事实表创建成模型还可以通过事实表和维度来创建模型，都是按照业务需要来进行自主创建的。

数据分析平台分为两大类，一类是数据模型，另一类为分析模型，分析模型主要包括数据集以及立方体，数据集是基于上述配置数据模型构建的数据集合，在数据集合的基础上还可以进行数据的多维度分析，同时数据集以及立方体可以生成对应的数据服务，可以为供第三方系统提供数据汇总服务，现对配置过程描述如下。

1.数据集配置

在DAP数据分析平台下的数据集配置中首先选中一个代理卡片数据模型点击保存即可。

在字段定义中将事实表以及维表所需要用到的字段选择即可，这样一个代理卡片数据集就配置完毕了。

再选择一个代理合作类型模型，这个模型也是有事实表以及维表来组成的，点击保存后来创建数据集。

在字段定义中将事实表以及维表所需要用到的字段选择即可，这样一个代理合作类型数据集就配置完毕了。

2.立方体配置

在立方体中创建代理合作类型的立方体点击保存即可。

然后在立方体信息中将维度以及度量对应的字段配置好，这里的维度从维表来获取的，度量就是通过事实表某一个字段来进行计数的，这样一个立方体就配置完毕了。

代理卡片立方体也是同理，这里就不过多介绍了。

3.重要事项

1.业务需求对齐：在创建分析模型时，首先要确保模型的设计与业务需求高度一致。数据集和立方体的构建应基于实际业务场景，确保能够支持多维度分析，并为决策提供有效的数据支持。避免过度复杂化或偏离业务目标的模型设计。

2.数据质量与一致性：分析模型依赖于数据模型中的数据，因此在构建数据集和立方体时，必须确保数据的准确性和一致性。数据清洗、去重、校验等步骤应在模型构建前完成，以避免分析结果出现偏差或错误。

在数据分析展现阶段，DAP提供了丰富的可视化组件，如柱状图、折线图、饼图、地理热力图等，用于直观展示代理商相关数据。配置组件时，可根据分析需求选择适配的维度和指标，如代理商业绩趋势、区域销售分布、客户群体占比等。同时，通过自定义仪表盘，将多组件整合在一个界面，方便全局监控与对比分析。借助动态交互功能，用户可实时切换筛选条件，实现数据的深层次挖掘和展现，为管理决策提供清晰直观的支持。

1.组件配置

首先配置卡片组件，本次配置的是单指标卡片组件，单指标要配置行转列，因为可以将数据从行式存储转换为列式存储，便于后续的分析和建模。

然后将转换的后的字段添加在右侧是维度与指标中即可。

并且在过滤条件中添加对应的条件，本次是查询“签约代理”的数量。

下面配置环形图组件，本次配置的是代理合作类型统计图:

本组件选择对应的立方体后再将对应的维度以及度量放在右侧是维度以及指标上即可。

2.组件展现

画红框的就是刚刚配置出来的两个组件分别是卡片组件以及环形图组件，并且组件中的数据都是直接连接MDM数据库来实现的。

3.重要事项

1.合理选择可视化组件:根据分析目标选择适合的图表类型，例如用柱状图展示业绩对比，用地理热力图展现区域覆盖，用饼图分析客户占比。确保图表直观易懂，便于快速获取关键信息。

2.配置多维度筛选条件:在仪表盘中设置灵活的筛选条件，如时间范围、区域、代理商等级等，让用户能够按需查看数据，满足不同管理场景的分析需求，实现数据的深度挖掘。

3.优化数据刷新与交互体验:确保数据更新的实时性，避免因延迟导致分析滞后。同时，提升组件的交互性能，如支持鼠标悬停显示详细信息、动态调整显示范围等，为用户提供流畅的分析体验。

通过DAP实现代理商数据分析，完整流程包括数据采集、清洗、建模、分析和展现，强调技术与业务需求的结合。整个过程确保数据质量与一致性，同时通过灵活配置模型和可视化组件，实现高效决策支持。数据分析展现不仅满足了多维度分析需求，还提升了实时性与交互性，为企业优化代理商管理提供了全面支撑。未来，DAP将进一步推动数据驱动的业务优化，为企业增强市场竞争力提供更强大的技术保障。

1.过程总结

通过DAP实现代理商相关数据分析的过程涵盖了数据的采集、处理、建模、分析和展现。从数据源头的配置开始，DAP通过对多渠道数据的整合，完成数仓构建，生成适配业务需求的数据模型和分析模型。在展现阶段，DAP提供了丰富的可视化工具，能够以多维度、多样化的形式呈现分析结果，为代理商管理提供了强有力的支持。这一过程强调了技术与业务需求的结合，确保了分析结果的精准性和实用性。

2.重点难点

1.数据质量与一致性：构建数据模型前，数据清洗与质量检查至关重要，任何错误的数据都可能导致分析偏差。

2.模型设计与业务需求对齐：模型构建时需要深刻理解业务逻辑，确保数据集、立方体等能真实反映代理商管理需求。

3.实时性与交互性：在展现阶段，保证数据更新的实时性和组件的交互性能是用户体验的核心，同时也是技术实现的难点之一。

3.说在最后

DAP作为一款功能全面的数据分析平台，为企业的代理商管理提供了从数据整合到分析展现的全流程解决方案。通过高效的数据处理能力和直观的可视化工具，企业能够快速发现问题，优化决策流程。

然而，成功的分析离不开高质量的数据输入和对业务需求的精准理解。未来，随着技术的进步，DAP将继续在数据分析领域为企业提供更多可能性，为业务增长和市场竞争力提升贡献力量。

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来源：数通畅联