观测云 · 企业价值全景

看清数字业务,
让每次改进都有依据。

观测云,一体化可观测平台。
将 IT、行为与业务数据关联成完整的上下文,让人和 AI 基于同一份事实理解业务、协同执行、验证结果。

从数据到行动

同一份上下文,共同理解与行动。

IT 数据应用 · 日志 · 资源
行为数据操作 · 路径 · 体验
业务数据订单 · 结果 · 规则
观测云 · 统一关联统一 Context

同一业务的完整背景与证据

时间与对象关系与经过业务含义
人判断决策 · 协作执行
AI分析推理 · 按授权执行

将同一业务的时间、对象、关系与结果对齐,形成可查询、可追溯的完整 Context。

观测云在企业里负责什么?

与业务系统、经营分析配合使用
业务系统让业务执行起来

订单、客户、财务、生产流程

经营分析(BI)看清经营结果

收入、利润、经营结构

观测云 · 统一可观测性看清系统如何影响业务

客户卡在哪一步?哪个系统需要改进?

观测云提供系统运行的分析依据;订单处理、财务核算等仍由业务系统负责。

01 / 为什么需要

系统显示正常,客户为什么还在等?

客户想顺利办完一件事,团队想尽快解决问题。
观测云把分散的记录连起来,让改进有共同依据。

客户 · 不想白等

“我只是想把事情办完。”

客户等待的概念插画:一位顾客查看尚未完成的手机操作,身旁的时钟表现等待

系统显示正常,客户却卡在半路。

观测云帮助看清客户卡在哪一步

关联操作、后台处理与业务结果,找到该改的环节。

团队 · 不想反复解释

“我们说的是同一件事吗?”

团队协作的概念插画:三位同事围绕同一块记录板核对问题,减少来回传递零散资料

每个团队都有数据,却还要来回核对。

观测云帮助围绕同一份证据解决问题

共享已关联的记录,先对齐事实,再一起判断该改哪里。

企业 · 希望投入有积累

“下次还要从头来一遍吗?”

数据复用的概念插画:同事从保留的业务记录中取用资料,继续分析和改进下一次工作

这次问题解决了,下次又重新找数据。

观测云帮助让这次的数据,帮到下一次

保留业务上下文,继续用于体验改进、版本评估、费用与 AI 分析。

用一次线上支付,看看前后差异三种隐性成本 · 具体证据与验证方法

以线上支付为例 · 情境示意
分散工具 · 各自留下一段记录

    企业承担的代价

    观测云 · 把同一次操作的记录连起来

      企业获得的判断与行动依据

      如何验证改善?

      需要先采集相关记录,并用操作编号、时间等信息把它们对上。接入范围和查看权限由企业确定。

      除了排查问题,这些数据还能做什么?改善体验 · 检查新版本 · 优化费用 · 团队协作

      从证据到行动

        用什么验证

        02 / 对我的行业有什么用

        价值,落到你的业务场景。

        选择行业,先看一个具体问题。

        场景示例 · 非客户案例
        零售场景概念插画:顾客使用会员手机在门店结账,收银记录与待取订单关联

        促销期间,顾客能顺利结账吗?

        观测云如何支持

        把顾客结账的操作、后台处理与订单结果连起来,查清等待发生在哪里。

        结算等待时长交易完成率受影响门店范围
        看观测云怎样帮助分析这个问题前后对比 · 改进建议 · 所需数据

        从用户操作,关联到应用、资源与业务结果

        管理者可以据此判断

        技术团队需要接入哪些数据?

          查看对应行业能力依据 ↗
          03 / 企业的数据基础

          业务过程与经营结果,
          缺一不可。

          可观测性记录实际过程,
          业务数仓汇总经营结果,两者共同支撑判断。

          可观测性 · 记录实际过程

          真实行为数据

          记录用户操作与系统处理

          概念插画:手机操作沿时间路径连接到应用处理,留下过程记录
          • 用户操作
          • 应用处理
          • 资源消耗
          缺少这一侧看见结果变化,却缺少解释过程的证据。
          业务数仓(数据仓库)

          经营结果数据

          汇总业务记录,统一计算标准

          概念插画:业务记录被分类汇总,形成经营分析报表
          • 订单与收入
          • 客户与商品
          • 成本与利润
          缺少这一侧看见行为与异常,却难以衡量经营影响。
          业务过程 + 经营结果为业务判断和 AI 提供完整背景

          观测云把用户操作与系统处理连起来,
          再结合经营数据,分析影响、检查改进效果。

          以“订单减少”为例,为什么两侧都需要?看见变化 → 还原过程 → 验证原因
          1. 业务数仓:看清变化

            哪些渠道、商品或客群的订单减少?收入与利润怎样变化?

          2. 可观测性:找到过程证据

            用户在哪一步等待或退出?是否出现支付超时、服务错误或版本变化?

          3. 关联两侧:验证判断

            比较同一时段、同一批订单,检查减少是否与支付变慢有关,再看改进后的结果。

          数仓也可以存行为数据。这一区分强调的是两类能力:既要记录真实过程,也要统一计算经营结果。连起来分析仍需对应的订单号、时间等信息,不能仅凭同步变化认定原因。

          04 / AI 时代

          和 AI 一起工作,先看懂同一件事。

          观测云把 IT 运行、用户行为和业务结果关联起来,
          给人和 AI 一份共同的业务上下文(Context)。

          统一上下文概念插画:两位同事与 AI 助手共用一块看板,IT 运行、用户操作与业务结果沿同一条路径关联
          人和 AI,围绕同一份业务事实协作。
          • 资料,少找一遍。

            围绕同一次业务查找相关记录,减少导出、整理和来回传递。

          • 背景,少解释一遍。

            谁在操作、系统怎样处理、结果如何,让人和 AI 理解同一件事。

          • 下一次分析,接着用。

            沿着已经关联的记录继续追问、验证改进,少做重复准备。

          用一次内容发布,看看怎样把事情讲完整从用户操作到业务结果,逐步看清关联

          AI 分析前,需要知道这四件事。

          先确认相关记录讲的是同一件事,再分析原因。

          以一次内容发布为例关系示意 · 非真实采集数据

            从用户点击,到系统处理,再核实是否完成。

            AI 因此能够

            02 / 04

            观测云连接操作、系统处理和原始记录;企业说明怎样算业务完成,并设定 AI 可以查询的数据范围。

            有了共同背景,日常工作会怎样改变?找原因 · 准备数据 · 继续追问

            资料分散时,难在哪里?

              分析路径示意,非实时 AI 回答。

              观测云在这里做什么

              对企业的意义

              如何落地与验证?

              05 / 谁来推动改变

              团队有顾虑,CEO 要定方向。

              先统一新系统的接入,再分步整合已有工具。

              团队的顾虑,逐项解决。

              “旧投入怎么办?”

              工具、脚本和使用经验都是已有投入。

              一起解决保留有效能力,优先整合重复采购、维护和人工拼数据的部分。

              “谁有时间迁移?”

              接入、培训和双轨运行,需要额外工时。

              一起解决给试点排工时和预算,调整优先级,约定双轨运行的结束条件。

              “会影响业务吗?”

              关键告警与日常保障,需要持续工作。

              一起解决先试点一条流程,验证采集、告警与权限,达标后切换并保留回退方案。

              “出了问题谁负责?”

              共享数据会改变分工,团队担心被简单归责。

              一起解决明确数据与改进负责人,围绕共同业务结果复盘,不用单一告警评价团队。

              CEO 推动三件事。

              1. 定方向

                新系统统一接入,IT、行为与业务数据持续关联。

              2. 给资源

                指定牵头人,安排工时、预算与跨团队配合。

              3. 看结果

                接入是否更快、重复成本是否减少、数据能否复用。

              先试点一条流程,团队验证达标后再逐步迁移。