數據異常自動分級推送，觀遠「數據集智能預警」新功能發布！

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在互聯網+時代，一切都講究“數據化”，而真正用好“數據”，不僅僅是“人看數據”，更要“數據追人”，才能讓“數據落地”，如此才稱得上將產品/運營/服務等實現“數據化”。

那么，如何做到“數據追人”，特別是有針對性、差異化的“數據追人”呢？觀遠數據最新推出的「智能預警（數據集預警）」功能，可以很好地滿足廣大用戶的這一需求。

案例背景

某連鎖門店的區域經理助理小朱為當前區域門店創建了多個重要指標看板，但無論是區域經理還是店長，因為日常工作太忙，經常沒空細看所有數據看板。小朱希望對于重要指標，特別是有異常的重要指標，可以單獨預警。

小朱了解了很多BI數據分析平臺，發現大部分平臺所說的預警，更多還是在圖表上設置條件格式，將異常數據在圖表上進行高亮或特殊標注，并沒有推送到人的功能。

而有的BI平臺，雖說提供了預警消息推送到人的功能，其實現方式和操作方法類似于普通的卡片預警功能，只能設置簡單的預警規則。但在實際業務場景中，還是有諸多不便之處，包括但不限于設置規則不靈活、無法“千人千面”地設置預警消息等。

對此，行業的通用方案是，針對不同門店的預警觸發條件逐一設置，5個門店設置5條預警規則（如下圖）；如果希望將不同門店的消息推送給對應門店的人，則更繁瑣，需要創建5個單獨的預警，并且每個預警里的預警規則和通知消息都要逐一設置。

觀遠數據最新推出的智能預警功能，基于數據集創建預警規則，可以輕松做到行級別的差異化預警設置。這種新預警方式相比于目前行業通用的預警實現方式，有諸多優化和獨特之處，下面我們著重挑幾點來介紹說明：

優點1：相同預警規則、不同應用對象，預警規則只需設置1次。

如上述小朱的業務場景，他們需要門店銷售額未達標的情況下能觸發預警。這在行業通用方案中，5個門店就需要設置5次。用觀遠數據集預警來設置的話，只需要設置一條預警規則即可（如下圖），因為數據集預警支持兩個字段間的對比，而行業通用方案基本只能支持一個指標字段與一個固定值作對比。

優點2：相同屬性、不同用戶，收件人只需添加1次。

觀遠數據集預警的智能之處還在于收件人支持根據字段或屬性來匹配，可以根據不同分發規則動態發送給對應的用戶。

如上述小朱的業務場景，想要把5個店鋪的異常預警發給對應店鋪的人員，需要創建5個預警，設置5次，同時，如果每個店鋪有10個員工，則收件人處需要將所有員工賬戶一一添加；而觀遠數據集預警只需設置一次，大大提高了工作效率。

當然，如此使用的前提是預警推送數據集中，包含用戶屬性相關字段。如上文中的case數據，需要使用ETL進行處理，添加相關信息。

處理后的數據：

如果希望未達標的門店信息推送給對應門店所有人，則只需如下圖配置：

未達標的門店是門店1、門店3、門店5，根據如圖配置，系統會尋找用戶屬性中“所屬門店”分別是對應門店id的用戶，并推送預警信息。如果每個門店有10個員工，則這三個門店各自的10個員工都會收到信息。

而如果只想將該條信息推送給門店的店長，也可以進行相應的配置：

若數據集中有直接對應到店長的字段（如工號），則可以用相關用戶屬性直接關聯；或者，在上圖所示的收件人分發條件基礎上，再增加一個條件，直接指定某用戶屬性的屬性值，如下圖示意：

優點3：相同預警規則、不同用戶、不同預警消息，消息編輯只需設置1次。

數據集預警支持對內容進行差異化定制：通過插入字段內容，可以讓每個收件人收到的信息都是與其相關的數據，做到千人千面。

舉例：如下圖所示設置預警消息，

則門店1的收件人收到的信息是：

“你負責的門店：門店1，昨日銷售額為62154，未達到目標銷售額70000，……”

而門店3的收件人收到的信息是：

“你負責的門店：門店3，昨日銷售額為51262，未達到目標銷售額55000，……”

功能使用拓展：分級預警

數據集預警因為其規則靈活配置的特性，還可以應用在更多業務場景中，比較典型的就是分級預警。根據數據異常的嚴重程度通知不同層級的負責人，層層追責，級級落地。如門店的達標情況，1天未達標僅通知店長，連續2天未達標通知片區主管，連續3天未達標就要通知區域經理。

此外，觀遠數據集預警的通知渠道，也支持多種形式，除傳統的郵件渠道外，還包括釘釘、企業微信、云之家等各種OA應用通知，充分支持“數據追人”的落地，讓異常數據的預警可以第一時間到達相關人員的手上，從而更早、更快做出應對。

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