每个企业每天都会产生大量的数据。而如何更好地分析这些数据，是决定企业业务未来走向的关键命题之一。在海量的数据中，企业需要关注哪些维度的数据，哪些数据与业务策略相关，哪些数据与用户体验相关，这些是需要企业长期积累，并对领域有足够的了解才能总结出来的。
对于实时互动领域而言，用户对体验质量的要求异常严苛，想要分析它的数据会比普通的应用数据更难，这就需要我们实时掌握用户体验质量的变化和趋势，并能快速发现问题及根因。而通过“数据洞察”，可以直接迈过这些难题，掌握自己实时音视频业务的全局用量与质量数据。
什么是“数据洞察”
要从数据中得到价值，首先得弄清楚数据分析和洞察的区别。
简言之，数据是没有经过过多的处理的原始信息，数据分析是从这些信息中发现的规律、趋势等，而数据洞察则是通过数据分析得出的价值，包括数据维度分解、问题告警、用户采样、对比分析、下钻分析等。
在技术层面上，实时互动数据的监测与分析需要涉及端到端全链路。其中首先要解决数据的监测与收集，然后是对海量数据的处理，比如去除数据噪声，然后才是数据的存储、分析、呈现。通过“数据洞察”，可以直接迈过这些难题，掌握自己实时音视频业务的全局用量与质量数据。
“君子生非异也，善假于物也”。数据洞察背后的技术实现与设计是个非常复杂的产品体系，但开发者可以借助市场中的工具来帮助业务侧实现数据洞察。
声网推出的水晶球是业界率先上线“数据洞察”功能的实时通信数据分析工具。用户可通过“数据洞察”最快可回溯 6 小时前整体业务用量和质量数据趋势，并掌握每一分钟的质量变化。
也就是说实时互动发生后 6 小时，就可以通过“数据洞察”来进行全局的数据分析。而且数据洞察的质量数据颗粒度最细可达分钟级，让你从全局一步步深入至细节，了解质量与用户体验的“面”与“点”。
实时互动领域的数据洞察能解决哪些业务问题？
在实时互动领域，关注的核心数据指标包含以下几项：
- 通话数
- 并发通话数
- 用户数（按用户ID+频道名）
- 并发用户数
- 5s加入频道成功率
- 500ms视频卡顿率
- 200ms音频卡顿率
此外还有通话活跃次数、通话时长、视频通话时长、音频通话时长、端到端网络延迟率、云录制并发任务数、输入在线媒体流并发任务数等等，对于不同类型的应用产品而言，可以选择自身最为关注的指标进行数据洞察。
正如我们所说，数据洞察是通过数据分析得出的价值，洞察这些数据指标后可以适配哪些应用场景、解决哪些业务问题才是关键：
1、异常体验高效锁定
针对大型直播和多人课堂场景，提供通话级别的分析工具，面向用户音视频卡顿等异常体验问题，结合多种规模及质量数据，高效展示每一通话详情及端到端的全链路明细，快速定位问题频道及用户，帮助实现任一通话问题根因调查。
2、业务动态实时掌握
针对特殊时节的大型活动举办和规模课程开班场景，提供项目级别的监控看板，实时监控频道、用户等用量规模和卡顿、延迟等质量详情，助力掌握业务动态。针对核心主播或关键活动重保场景，配置用量或质量告警策略，异常问题即时暴露。
3、业务特征精准洞察
针对用户画像提炼和阶段性总结分析等场景，基于项目级洞察工具，通过对 业务运营与质量体验指标 进行 时间趋势观测、多维度下钻分析、指标对比分析 等，洞察业务发展规律和画像特征，助力后续业务运营规划和质量体验优化。
声网在 2018 年就率先推出了水晶球，帮助开发者对通话质量进行监测、回溯与分析。随着产品版本的不断迭代，水晶球已升级到 3.0 版本，功能包含实时监控、告警通知、通话调查、数据洞察，实现了实时互动领域数据相关功能的闭环。
但闭环的实现并不是终点，只有不断完善每项功能的细节，才能帮助开发者更快的发现问题、定位原因，并高效解决问题。基于此，声网近期在「数据洞察-Basic」基础上推出了「数据洞察-Plus」：
数据洞察-Basic 版：
- 提供项目级别用量和质量回溯查询，可直接用于画像分析和全局总结
- 支持查询核心质量情况的时间变化趋势和关键维度的分布情况
- 最早可回溯 90 天周期的业务用量和质量数据，支持分钟级别的质量数据查吞
数据洞察-Plus 版：
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- 提供高级洞察分析能力，进一步助力业务运营与质量分析
- 支持多维度交叉分析，层层下钻进行客户画像深层分析
- 支持用户采样分析，直接定位需要关注的用户名单
- 支持多种灵活的对比分析模式，如多指标关联、多时间窗对比等
