Business Intelligence

你的票务系统知道的一切，以四个可直接分析的数据集呈现。

我们懂票务，你懂你的业务。这个 API 把两者结合起来——放进你的数据仓库，按你的定义来。

最有价值的不是数字，而是数字背后的人。每一行票据都记录了谁购买、谁使用：登记字段、统计组、资格证明、营销活动、问卷答案。你不只看到人们何时到来——你看到的是哪些人何时到来，可按你掌握的任意属性细分。

它为提取而建，而非用于单条查询：你拿到原始行，建模、指标和历史都由你掌握。没有聚合，没有服务器端分组，没有任何需要等我们开发的功能。它使用标准 OData v4，这意味着 Power BI、Tableau、Azure Data Factory 和 Fivetran 无需自定义代码即可连接。

面向数据和 BI 团队。 如果你要集成结账流程，你需要的是其他十个模块之一。

一览

实时数据每个请求都读取当前状态——中间没有导出作业，也没有快照

翻页成本恒定基于 keyset，最后一页的成本与第一页相同

OData v4Power BI、Tableau、ADF 和 Fivetran 无需自定义代码即可读取

500 列分布在 4 个数据集 — 票据、扫描、统计组、问卷

架构来自构建$metadata 由运行中的实例生成，不会产生偏差

机器对机器OAuth 2.0 client credentials，无 CORS，你的密钥始终留在服务器端

下面的每个问题，你的数据团队都能从提取数据中回答——并附有说明方法的参考章节。

售出的票数和实际入场的人数是两个不同的数字，两者之间的差距往往是整场活动最有价值的指标。它决定餐饮、人员配置、场地规划以及下一届的定价。

这也是大多数报表最容易算错的数字。从未被扫描的票根本没有扫描记录，所以一旦有人写了 inner join，你想要衡量的那部分人群就会直接消失。

按票种、统计组、资格证明以及你询问的每一个登记字段——行业、职位、公司规模、国家——跨同一品牌的各届活动进行对比。不是来了多少人，而是来了谁：这是最终进入董事会报告的数字。

每笔销售都带有 UTM 参数，你可以按渠道计算每张售出票的成本，而不是只汇报某个活动“效果不错”。

在搭建仪表板之前值得注意的一点：参展商邀请函不带营销活动信息，兑换率也低得多。如果一并计入平均值，它们会拉低你计算出的所有转化率。

他们发出了多少邀请函，多少被兑换，以及由谁兑换。这是明年增加、削减或为配额定价的依据，也是与每家参展商单独沟通的话题。

每次扫描都带有时间戳、入口和终端信息，并关联到背后的票据。因此你不仅看到入口何时繁忙，还看到谁何时到达：第一个小时来的是哪些统计组，最后一个小时来的是哪些观众类型。排队和人员配置不再是估算，而是实测数据。

按每张票、每个票种、每个渠道、每场活动统计的毛收入和净收入——每个金额旁都带有币种，因为数据中不止一种货币。

问卷回答可以关联回票据，因此观众告诉你的每一件事都能按票据所知的所有信息进行细分：购买了哪种票、来自哪里、票是如何签发的、出示了哪种资格证明。

这些回答不再是匿名的统计数字，而是可以按群体采取行动的依据。

德国主办方按照 FKM 审计规则申报观众人数，而这些规则与简单的行计数并不一致。它们体现在统计组中，因此审计视图直接来自同一份提取数据，无需每年手工重建。

同一服务还可以通过 MCP 直接回答问题，使用相同的凭据和相同的数据范围——适用于你想要答案而不是数据集的场景。请联系我们申请访问。

访问权限按客户系统单独开通。请联系你的 ADITUS 联系人获取 client 和 secret，然后从这里开始：Business Intelligence → Getting started.