解决方案:采集内容管理平台的免费试用官网：业务数据分析平台

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　　采集内容管理平台的免费试用官网：程序猿客栈看到本文标题，应该不用我直接点进去看了，你有想过如何获取业务数据，如何使用它，如何将这些数据在相关业务场景中分析、引导使用和报告吗？还是只是想简单的用，拿来能用就行了，觉得这样也算业务数据分析吗？目前大多数公司都有人工规划，比如活动数据分析会以某个时间点为单位进行数据下发；会包含订单、促销、订单分析等内容，一般会设定好一个活动的分析单元（我们是按照订单时间为单元，也可能按照某个产品单元来看，具体要看业务情况）；做业务数据分析时会保留部分前端数据并予以索引；在数据工具中我们有了较好的分析体验或者使用上的简单快捷，但是随着数据量上增加，我们人工处理就会越来越慢，甚至开始容易出错，不仅要在数据分析和报告中做更多分析人工操作，在查询和统计分析环节也越来越复杂，要想查询得到想要的数据还要找到数据下载方式，要能告诉你数据在哪里（因为报表中的数据要排序在查询，大多数分析人员会懒，这会直接忽略分析数据显示的数据内容，不会去记录）；另外开始业务部门发现数据分析上表现或者业务上发现异常了，会觉得这是在浪费时间，他们会认为业务部门会把他们的分析过程、经验、习惯直接告诉数据分析部门。

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　　以上很多因素导致基于业务数据的数据分析平台就变成“活在造数”，前端获取或者推送数据一般是在it或者etl工作中实现的，对后端数据变更或维护一般需要人工处理。希望我们能打破“活在造数”，基于业务数据做更深层次的解决方案。现在后端实现方式为it承担，那接下来的环节就是分析后端要解决的问题，最简单的办法就是把业务逻辑抽象出来，设计对应的指标清单，明确前端页面里显示的数据到底是怎么来的，和对应的指标内容；在后端使用相应的数据提取工具提取出来，最后转换成数据报表进行分析使用。

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　　上面这个过程可能会是非常繁琐复杂的，再简单点是把业务数据集成到dao层中，在dao层同时在业务代码和db中做一个映射，将数据形成dao能解析的格式来转换成db中的数据即可。数据报表一般都是分页式上传的，就是某个业务数据会被分成多页，这些页面会以card，最外层是图表，最上层是bi的数据清单，最下面一般是对应的bi的图表代码。

　　这样就能大大降低到后端反编译的工作量；结合数据来源来做预处理需要的清洗或转换就显得非常简单，比如通过地域、城市、公司名进行分拣清洗；通过配置字段进行字段转换；通过地区地理数据等进行人为标识（如果业务数据本身就是通过地区等字段来定义的）；通过字段填充、。