1.6.1 商用数据产品研究案例——Domo
1.CEO:数据创业的领衔人物
Domo的CEO Josh James早在1996年就创立风靡一时的网站统计产品Omniture,后于2009年以18亿美元的高价将其卖给了Adobe。2011年,他创立现有的公司Domo,4年后公司估值已达20亿美元。虽然Domo最后在2018年流血上市,2019年12月市值仅剩下6.43亿美元,但James作为数据领域创业的先驱,主导设计的Domo产品(见图1-11)依旧不失为一个绝佳的商用数据产品研究案例。
图1-11 Domo产品宣传页
2.产品:直击国外企业痛点
Domo的核心功能是将公司内各种来源的数据汇总起来,提供给管理层及一线员工使用。一方面,国外企业倾向于使用各种办公自动化的软件或服务,如人力资源管理用Workday,销售管理用Salesforce等,数据散落的情况十分普遍。另一方面,企业中因精细化运营的理念,经常需要用数据说话。因此Domo的功能可谓直击国外客户痛点,解决了他们实实在在的需求。对于产品经理来讲,我们要从Domo等优秀产品上学习如何通过抽象、简化和复用来降低企业使用数据的门槛,从而让更多人使用数据,爱上数据。
Domo现有1000多个签约客户,包括Master Card、国家地理、日产、施乐等。据福布斯报告,Domo按使用用户收费,年费最低为2.5万美元,按12人的最小规模团队计算,每用户约2000美元。有些公司每年在其中投入100多万美元。即便如此高价,它的年复合增长率也超过了100%。
Domo的功能分为以下7个环节,涵盖了数据的整个链条。
·Connect(数据连接):提供多数据源接入,实时更新(对CEO而言十分重要)。
·Store(数据存储):提高数据交付的速度和规模。
·Prepare(数据计算):提供了现成的ETL工具、DataFusion调取数据,甚至支持自动化预测。
·Visualize(数据可视化):提供拖曳式设计的Card Builder,再用Pages来组织Card,以及利用Domo App默认生成图表;根据角色和行业提供对应方案。
·Collaborate(数据协作)。Domo Buzz可针对数据开展讨论,且只要和你相关的指标变动都会通知你。Domo Profiles提供个人在组织内的位置和行为。支持数据在组织内和组织外的分享。结论会形成任务,分派到具体的人身上。
·Predict(数据预测):利用平台内置的AI工具,预测商业世界的下一步动作,以便企业未雨绸缪。
·Extend(数据扩展):利用预置或定制化的应用,扩展客户使用数据的能力。
这7个环节分拆到每个功能上,就是图1-12所示的流程图。
在上面7个环节中,多数据源的接入、存储和准备是Domo的基础,基于数据的协作则是Domo将数据落实为业务动作的关键。只有当数据结论落实到人身上并且可追踪的时候,数据才能真正发挥价值。而提供各种分析App的Appstore则真正让Domo具备成为新一代商业大平台的可能。它通过连接开发者与企业,来满足更多企业个性化的需求,完成Extend的战略诉求。
图1-12 Domo功能模块示意图
以上这些环节汇总成一句话,就是降低企业使用数据资产的门槛。在以下详细介绍几个重点环节时,我们会发现,这种理念渗透在产品的每个细节里,令人叹为观止。
3.Connect & Prepare:让数据干净地来,干净地走
(1)Connect:多数据源的接入
Domo提供当前各种主流数据来源的接入库(Connector Library)。当接入完成后,会有现成的模板提供分析思路,避免重新做图分析。可供接入的内容如图1-13所示,具体包括以下几类:
·广告后台,如Google、Bing;
·分析产品,如GA、Adobe Analytics;
·表格软件,如Excel、Google Sheet;
·数据库,如MySQL等;
·提供接口的SaaS产品,如New Relic、Salesforce、SurveyMonkey、Jira等APM、CRM、调查类与协同类产品;
·社交产品,如Twitter。
内容接入后,会根据Domo的内置模板直接生成对应的分析框架。这也印证了Domo让数据变得更简单的产品理念,帮用户自动完成作图这个烦琐的过程,直接将一盘美味佳肴端到他的面前。图1-14是这部分的产品截图。
(2)Prepare:多数据源的融合
数据的准备一直是很多企业头疼的环节,但这恰恰是Domo的强项,亦是其产品逻辑的底层基础。Domo Prepare包含3个功能——ETL、DataFusion和数据预测,旨在提供极其简单易用的工具,将不同来源的各种数据以可视化的方法整合到一起。
图1-13 Domo Connect支持内容
图1-14 Domo为Google Analytics设计的模板
图1-15所示的ETL工具以可视化的方法,让新手用户也可以进行数据清洗、转换和加载等高级工作,连SQL都不用写了。
DataFusion(见图1-16)可以帮助用户直接在数据源中进行增删合并,生成新的内容。
图1-15 Domo可视化ETL工具
图1-16 Domo DataFusion
在这个基础上,Domo Magic甚至提供了自动化的预测模型,如图1-17所示。即使你不是数据科学家,依旧可以通过内置的模型进行数据预测。当然,Domo也提供了R和Python语言的接口,用户可以在ETL的过程中进行更加复杂和自由的定制开发。
ETL在很多大公司里都有专门的数据工程师负责,而Domo竟然用这么一款简单的产品节省了这些工程师大部分的工作量。当然,完全取代是不可能的,毕竟存在效率问题和更深层次的聚合表和主题表的创建过程。不过能够做到这一点,已经大大降低了很多数据的使用门槛。
图1-17 Domo Magic的预测模型
4.Visualize:数据可视化和分析
Domo的可视化部分主要由Card Builder和Analyzer支撑,前者属于制图部分,而后者则是针对已做单图的分析。
(1)多样的数据可视化
如图1-18所示,在Domo的可视化数据部分,支持以拖曳的方式建立单图,并且提供了超过50个图标样式。一个值得注意的细节是,添加数据源后会提供默认单图,而非一片空白。在创建完图标后,会以一种固定的格式罗列在页面上,便于用户查看和整理。
(2)针对行业的呈现模式
在Domo的菜单里,可以看到顶栏按照各职业做了区分。其实Domo在产品设计上,会根据不同行业、不同角色和不同数据来源提供默认Card。在通用性数据平台解决深入性业务问题的这个方向上,Domo迈出了重要一步。
图1-18 Domo的可视化功能——Cards
(3)分析功能
Analyzer(见图1-19)提供了以过滤、下钻、提醒和变更图标形式等方式进行分析的方法。下钻可以层层下探到数据源,帮助用户了解各种颗粒度上的问题。
图1-19 Domo可视化功能——Analyzer
5.Collaborate:完成数据管理闭环
Domo的Collaborate模块通过3个部分实现协作:以团队为中心的讨论并分配项目和任务,以组织关系为基础的数据分享,以及多端同步的实时通知。这样的设计实际是扩展了当前BI的内涵,从对数据的分析升华到对数据的使用上,进一步发挥了数据的价值。
(1)从讨论开始
如图1-20所示,基于每个图表都可以发起针对性的讨论,解决了在数据分析项目中常见的图表协作问题。
图1-20 Domo Buzz界面
(2)了解你的同事
如图1-21所示,Domo将用户权限内可见的同事关系通过可视化的方式进行展示,所在群组、汇报关系、当前进行中的项目一目了然。做过权限管理或审批的产品经理应该会对这种不同群组的权限关系颇感棘手,Domo倒是提供了一个不错的思路。
(3)跟踪项目进展
有了数据分析结果,如何跟踪落地一直让很多企业头疼。Domo的做法是将分析任务直接分配到对应的人头上,并按项目和任务的层级进行可视化展现。落地的进度因此尽在掌握之中,如图1-22所示。
图1-21 Domo的组织关系界面
图1-22 Domo的项目协作
6.Predict & Extend:成为新一代商业平台的可能
近些年来,AI技术的成熟赋予商业数据产品更多的可能性。Domo尝试将AI能力引入进来,以达到“降低企业使用数据资产门槛”的目的。
Predict模块除了在前面提到的Prepare准备环节中发挥作用外,在实际的分析过程中也能帮助用户更快地找到原因,得出结论。如图1-23所示,Domo能够利用深度学习及描述性统计模型自动监测数据异常,并以文本化的语言撰写简短的报告,如同一个人工智能版的数据分析师。
图1-23 Domo自动化洞见
同时,Domo支持用户通过搜索的方式得到结果,而非从图表的茫茫大海中寻求结果。这对很多高管级别的用户来讲,无疑是个非常贴心的设计,如图1-24所示。
图1-24 Domo的自动化问答
Domo的Appstore(见图1-25)让它有成为一个大平台的可能。首先它满足了更多贴近业务的分析场景。Appstore里提供了各种行业、职位、部门、活动等方面的数据应用,让数据的使用和分析变得更为简单。其次它也支持更多的信息源,完成了更全面的数据来源覆盖。
图1-25 Domo Appstore
类似的分析工具还有很多,它们旨在利用Domo提供的数据接口及工具,创造出更贴近客户使用场景的分析应用。这些应用就像苹果公司App Store中的App一样,丰富了整个平台的商业生态。2016年的Domopalooza大会发布了一个耗资5亿美元、面向移动端的应用商店,致力于打造全球第一个“商务云”的概念。它宣称在其新的Appstore中已经有1000家合作商。借此,Domo铁蹄铮铮,正一步步地拓宽自己的商业版图。目前来看,因为Domo本身的生态问题,其Appstore里的应用还不是很丰富,期待他们在下一步的战略规划中能够加强这一方面。