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方案簡介
實時業務智能的核心不是多做幾張大屏，而是讓業務指標和技術指標在同一時間軸裏互相解釋。觀測雲將業務事件、指標、日誌、鏈路和訪問體驗數據關聯起來，幫助運營、產品、研發和 SRE 在交易波動、轉化下降、庫存異常或接口錯誤發生時判斷影響範圍、定位原因並推動響應。
場景挑戰
業務指標和技術指標分離：訂單、支付、轉化率在業務系統裏，接口耗時、錯誤和資源數據在監控系統裏，異常發生時難以快速判斷因果關係。
大屏只展示結果，不解釋原因：傳統 BI 或靜態看板能看到數字變化，卻很難繼續下鑽到具體服務、日誌、鏈路和用戶影響。
實時性不足影響決策：促銷、發佈、活動和高峯流量期間，分鐘級甚至小時級延遲會讓團隊錯過最佳處理窗口。
跨團隊協作缺少統一事實：運營、產品、研發和運維看到的數據口徑不一致，溝通成本高，容易把時間耗在對齊數據上。
觀測雲方案
業務指標實時接入：把訂單、支付、登入、轉化、庫存、工單等關鍵業務數據接入儀表盤和監控視圖，形成實時業務指標。
業務與 IT 數據關聯：把業務波動與接口錯誤、Trace、日誌、基礎設施和用戶體驗放在同一時間窗口分析，判斷問題是否影響收入、轉化或客戶體驗。
業務監控大屏與實時告警：通過儀表盤、查詢、圖表、異常檢測和告警規則，讓關鍵業務指標從“可看”變成“可響應”。
面向團隊的 KPI 口徑：為運營、產品、研發、SRE 和管理層配置同一套數據事實和不同視圖，減少跨團隊排障和覆盤中的信息差。
方案亮點
豐富的圖表組件
- 觀測雲內置超過 20 種標準可視化圖表組件，包括時序圖、柱狀圖、餅圖、蜂窩圖等，滿足不同業務場景的展示需求。
- 組件支持高度定製化，確保數據展示既專業又美觀，提升用戶體驗。
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多樣化的查詢方式
- 觀測雲自主研發的 DQL語言，語法簡單，功能強大。
- DQL 支持對多種數據源進行復雜查詢，滿足企業在數據分析過程中的多樣化需求，降低用戶學習成本，提高工作效率。
- 觀測雲圖表查詢功能支持多種查詢方式，幫助用戶在圖表中直觀展示數值信息，並揭示數據之間的重要關係。
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高效的AI智能體
- 支持自動生成圖表名稱及描述，且可通過自然語言描述（Chat2Chart）生成圖表。
- 藉助 Obsy AI 智能分析，可快速解讀儀表板中的多維指標視圖並檢測故障。直接提問，系統自動檢索關鍵信息並提供智能建議。
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更多內容
常見問題
實時業務智能和業務監控大屏有什麼區別？
業務監控大屏偏展示，實時業務智能強調業務指標和技術數據的關聯分析，可以從交易波動繼續下鑽到接口、日誌、Trace 和用戶影響。
業務指標能和系統指標一起分析嗎？
可以。觀測雲支持把業務數據、指標、日誌、鏈路、RUM 和基礎設施數據放在統一視圖中分析同一時間段的異常。
實時業務監控適合哪些指標？
常見指標包括訂單量、支付成功率、轉化率、註冊量、庫存狀態、接口成功率、核心頁面訪問和關鍵業務流程耗時。
如何搭建實時業務監控看板？
團隊可以通過數據接入、DQL 查詢、儀表盤組件和告警規則，把核心業務指標沉澱成運營、研發和運維都能使用的實時視圖。
