随着互联网技术发展、数字化转型概念从噱头到落地，企业的业务场景更加复杂多变，在选择服务商构建自身数字化能力上遇到不少问题：
- 我有很多渠道，官网、小程序、门店、销售顾问、广告媒体，几十个，你能不能支持？
- 我有多个品牌，品牌和品牌之间是独立的，既要统一管控也要做好数据隔离，有时还需要一定的数据共享做跨品牌打通，你能不能做？
- 方法论很好，产品也强大，但是我内部没有专业的分析师，不会用怎么办？
- 我公司有很多特殊场景和要求，需要你的产品做一定的定制化，你能不能做？
- PIPL法规下，数据安全合规你能支持哪些？
- 我有几千万用户，每天产生大量数据，数据量非常大，你系统的性能怎么样，会不会挂掉，会不会影响到我业务？
- 多年实践中，GrowingIO发现当下客户的数字化需求主要集中在四方面：复杂业务需求、精细化管理需求、个性化定制需求、高可用系统需求。
对此，GrowingIO在产品可靠性（Reliability）、可用性（Availability）、可服务性（Serviceability），即RAS上进行了能力升级，并于近日实现了商业化发版，可以充分满足企业的多样化需求。
GrowingIO全新分析云产品矩阵：
- 客户数据平台（CDP）：整合全生命周期用户数据，帮助企业建立一方客户全域数据的平台。
- 增长分析（UBA）：一站式全域全场景分析平台，提供20大分析模型和场景应用，让分析更简单。
- A/B测试：一站式全链路A/B实验平台，可帮助客户不断优化运营策略。
- 智能运营（MA）：一站式全链路智能运营平台，可帮助客户构建和管理个性化运营策略，让多渠道运营更简单。
- 获客分析（ADS）：一站式全渠道流量监测平台，可帮助企业打通前链路投放数据和后链路效果数据，优化广告ROI。
01 充分满足企业复杂业务场景需求
通过一套采集平台整合全域数据，解决数据分散问题
在业务场景上，一家企业往往有包括公域平台、媒体投放、私域用户、私域平台、营销活动、线下业务等在内的多个渠道，数据分散严重，采集难度大。
GrowingIO可以提供一套采集平台，满足企业在公域、私域、线上、线下等全域数据的采集整理，解决数据分散问题，让数据真正汇聚在一起，用于后续分析。
XBA增长分析，满足多样性分析需求
在数据采集和分析过程中，GrowingIO会抽象总结不同行业的业务模型，以提高分析效率。随着企业业务场景增多，以往的用户和行为数据分析逐渐显示出局限性，已经不能满足企业的全量数据分析需求。
基于全域数据能力，GrowingIO建立了UEI（User Event Item）统一数据模型。以泛零售行业为例，该模型可以把包括会员表、商品表、交易表、门店表等在内的多种数据模型整合到一起进行统一加工处理，从“UBA”进化为“XBA”，分析维度更多、能力更强。
在该模型之上，客户可以利用分析云的分析模型和BI能力进行KPI监控、用户增长分析、数据可视化等灵活的业务场景分析，充分满足企业多样性的分析需求。
高弹性用户增长分析模型，人人都可以成为增长官
数据分析只是数据的众多价值之一，其更大的价值在于分析基础上的数据拆解和洞察，这可以直接帮助企业改进业务策略，实现更高增长。
GrowingIO的分析模型支持高弹性，可以多快好省地满足客户对复杂业务场景的分析需求，如：支持分析任意事件、任何指标，并能灵活聚合不同的度量方式；可在任何事件/用户属性上进行拆分；可进行多个群体对比；可对结果进行属性、时间再次筛选；有丰富的图表展示，并能灵活切换。
模型多：20大分析模型，覆盖用户行为分析、用户分析、产品分析。有别于简单的“指标监测工具”，GrowingIO的每个模型均有独特且最匹配的分析场景能力，如事件分析的自由下钻探索、漏斗分析的不同期对比、留存分析的黄金拐点、首购复购的时间间隔、LTV分析的营收平衡点等。
速度快：通过Clickhouse的性能优势和优秀的产品架构设计，GrowingIO很好解决了超大数据（千亿级）下的行为分析、标签、画像等计算的性能问题，支持秒级出数、实时查询，业务响应速度快。
体验好：和以往BI分析师花2-3天才能完成深度分析相比，在GrowingIO的产品内通过简单拖拽就能迅速找到问题所在，并对增长策略进行优化迭代，减少了企业对高阶分析师的依赖，极大提升了用户体验，让人人都可以成为增长官。
数据准：借助数据云的赋能，GrowingIO分析云产品可以采集全域数据，如电商数据、线下POS数据、CRM数据、商品数据、线上埋点数据等，并可以进行全域分析，数据质量高，可以对业务产生高价值影响。
产品可灵活组合，满足多部门分析需求
企业的数字化转型并不局限于单一业务和单一部门，而是需要全公司多个部门合力完成。
GrowingIO的产品矩阵在8年进化中越来越庞大，可以满足多部门的分析需求，比如可以帮助市场部分进行渠道质量分析和基于渠道进行投放优化；帮助IT部门做产品性能分析、应用异常分析等。
02 充分满足企业精细化管理需求
精细化数据管控模式，从集团到业务逐层分权自主管理
集团型企业存在多品牌、多门店、多业态的特点，GrowingIO的分析云增长平台支持设置集团统一的事件体系、指标体系、标签体系，每一个品牌内不同的门店在继承集团事件的同时，可以自主创建个性化事件、指标和标签。
比如GrowingIO的多“空间”产品架构可以支持集团同业态或同品牌（同样的标签体系）下的不同门店设置不同的标签值。例如“客户价值”标签，在门店A的值为“高”，在门店B可以设置为“低”。
也就是说，一个集团只需部署一套平台即可进行精细化管理，极大简化了数据管理流程。
更多管理功能，满足企业精细化管理诉求
SSO集成：兼容市面常见账号体系，客户可打通集团内SSO账号体系。
角色权限管理：基于RBAC通用模型，客户可进行功能、资源等权限的分配。
审计日志：从登陆的日志、访问者，到数据下载、导出等查询管控都能记录，可全链路、全通道审计。
使用分析：全方位统计分析与预警，帮助客户了解团队内部的产品使用情况，提升团队的数据驱动能力。
用户水印：全局用户水印，可有效防止内容泄露。
GrowingIO产品使用界面
全链路PIPL安全保障，满足高要求数据安全
借助数据云，GrowingIO分析云产品内置了PIPL（《个人信息保护法》）规定的31类敏感数据，支持敏感数据自动发现、静态脱敏；支持个体分析动态脱敏。并且所有经过脱敏等处理后的数据都可以让管理员全面审计，真正做到事前识别、事中管控、事后审计的全链路数据安全合规。
03 充分满足企业个性化定制需求
DaaS高性能API，多种方式对接企业业务应用
针对企业内部在数据使用上的个性化需求，GrowingIO的分析云开放平台（OpenAPI）拥有包括分析服务、用户洞察、用户轨迹等在内的多个API接口。
这些接口既可以主动把数据推送到企业的业务系统（如：CRM、营销系统、导购系统）和第三方平台（如：BI、CDP）里，也能从企业的业务系统和第三方平台中主动将数据拉取到GrowingIO的开放平台上，方便企业调取查看，让数据在企业内真正流转起来，将数据变成服务，即DaaS服务（Data as a Service）。
企业可自主构建更多数据应用
GrowingIO的分析云开放平台支持企业自行构建应用，并期待能和企业共创，让平台开放性更强，更具个性化。
目前，GrowingIO已经在该平台构建了客户生命旅程、渠道质量分析、性能分析等官方应用，未来会有更多个性化定制应用产生，让数据发挥更大价值。
04 充分满足企业高可用系统需求
GrowingIO分析云产品企业级能力的实现离不开符合RAS标准的高可用系统支撑。
可靠性：重点改进了系统性能的技术架构，比如在服务性能上能支持百万级QPS ，SLA（Service Level Agreement服务级别协议）达到99.99%。
同时，对每个商业化版本GrowingIO都会做完整的安全测试和性能测试，并且出具安全报告和性能报告，让系统尽可能少出错。
可用性：改进了技术架构，系统出现小的问题可以自行修复同时不影响运行。
比如迭代后的技术架构可以让数据易更新，企业在埋点过程中通过简单命令就能及时修正错误数据，保障数据持续可用。
可服务性：GrowingIO的产品支持事件实时查询、数据质量诊断，保证数据尽可能正确，同时运维监控系统可实时报警，从而快速定位系统问题、快速修复。
