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传统的BI分析主要基于结构化数据，对于非结构化数据（包括IT系统和设备的运行数据，甚至一些物联网数据等）则很少使用。这类数据来源更广泛、数据量更丰富，可以与传统的业务分析数据形成互补，获得新的业务见解，促成业务优化提升。

解决方案

全局业务分析

通过将分散孤立的业务系统数据进行统一集中管理、关联分析，实时获取全局业务健康度状态。

业务链路分析

将每笔业务各阶段的数据片段进行串联，建立业务链路分析模型，分析业务耗时、瓶颈，实现业务全流程可视化分析。

数字营销分析

通过收集不同来源的数据及用户行为信息，进行精准用户画像，指导营销和投放策略，监控不同渠道的营销效果，通过一系列洞察推动营销转化提升。

用户体验分析

从海量访问数据中，分析产品或服务的使用情况，了解用户的使用行为和模式，从而针对性优化产品和服务，提升用户体验。

行业案例

农信银资金清算中心

将单笔业务分散于各个系统中的日志片段统一接入，实现日志串联分析，建立全链路耗时分析模型，快速定位单笔交易性能瓶颈，提升交易分析效率数十倍。
                将百万级交易进行实时监控分析，结合日志易大屏等产品，以丰富的可视化图表直观展现成功率、平均耗时等各项交易健康度指标。

沃尔玛

将Docker容器日志统一管理，关联分析，提升订单信息追踪及状态查询效率，同时计划通过业务步骤分析，分析订单业务相关的优惠信息，得到活动的反馈数据，从而建立相关模型，实现业务系统的循环优化等。

某大型基金

通过日志实现高效运营数据分析，包括用户活跃度分析、渠道数据分析、基金申购赎回信息分析等，从而帮助其优化基金销售渠道运营，尤其是线上电商渠道运营效率，促进销售业绩提升。

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将单笔业务分散于各个系统中的日志片段统一接入，实现日志串联分析，建立全链路耗时分析模型，快速定位单笔交易性能瓶颈，提升交易分析效率数十倍。将百万级交易进行实时监控分析，结合日志易大屏等产品，以丰富的可视化图表直观展现成功率、平均耗时等各项交易健康度指标。

将Docker容器日志统一管理，关联分析，提升订单信息追踪及状态查询效率，同时计划通过业务步骤分析，分析订单业务相关的优惠信息，得到活动的反馈数据，从而建立相关模型，实现业务系统的循环优化等。

通过日志实现高效运营数据分析，包括用户活跃度分析、渠道数据分析、基金申购赎回信息分析等，从而帮助其优化基金销售渠道运营，尤其是线上电商渠道运营效率，促进销售业绩提升。