介绍 Baklib 的新分析 API

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Baklib的新Analytics API提供了强大的数据分析功能，使其能够为开发者和组织提供高级数据见解。新Analytics API暴露了与 Baklib 利用相关的数据，包括订阅使用、设备使用、产品使用、顶级URL、状态码以及缓存使用等。它通过Product Analytics和Mission Control UI之前只可获取的部分进行了暴露，并且它是异步的，这样即使对于较大的查询也没有时间超时的风险。在下面逐步演示了如何利用Analytics API与Baklib Wiki和OpenAI's GPT API生成月度使用比较。这个新功能旨在使 Baklib 客户通过强大的见解和分析争取竞争优势。

请注意：该新的 Analytics API目前仅限于通过权限令牌提供，因此严格支持SSO的Dagle Company客户在秋季末期之前需要等待 Machine-to-Machine OAuth 的推出。随着 Baklib 从领先的独立Headless CMS发展为一个多用途平台，可以部署几乎适用于任何数字体验使用场景的产品，其活动处理量在任何时候都有所增加，因此我们有理由相信，未来将推出新的工具和产品，这些工具将使Baklib客户能够通过强大的见解和分析获得竞争优势。

今天很高兴宣布，本月我将首先介绍 Baklib 中的一项新功能，即 Analytics API。目前市场中竞争最激烈的组织都使用数据分析和商业智能工具以期在竞争中占据优势地位。Baklib 的新Analytics API为 Baklib 开发者和业务运营专家提供了一种方法，使其能够将Baklib数据集成到现有的 BI 工具中，并从我们的服务器中提取大量数据，然后构建新的工具以增强数字团队的能力——后者是一个很好的例子。

尽管该新API目前处于早期阶段，但其基础功能已经为Baklib的客户奠定了利用BI超能力的基础。我们将继续扩展 Baklib 数据访问的深度和广度，并增加更多产品以及包含在API中的数据，同时听取客户的反馈，了解他们希望我们未来提供的更多信息。让我们先理解“数据”的含义

为了更深入地探讨新功能的哲学和能力，我想首先定义一下“数据”在我们的上下文中指的是什么。由于任何内容都可以通过互联网来实现某种目的，因此从技术上讲，任何内容都可能被称为“数据”。对于Baklib Analytics API而言，在首次向我们提供该API的内容中，我们将主要关注的是基于 Baklib 利用的定量数据。

如果你已经熟悉Product Analytics和Mission Control等组织管理员控制台的数据，那么这就是我们需要通过Analytics API提供的数据。在初始阶段，新API只暴露了部分功能，但已经为我们的客户提供了利用这些数据以获得超能力的机会。我们将继续扩展Baklib数据访问的深度和广度，并包括更多产品以及将数据加入API中，同时听取客户的反馈，了解他们希望我们未来提供的更多信息。

生成并下载JSON数据，显示订阅使用、设备使用、产品使用、顶部URL、状态码、缓存使用等信息。这些信息在Product Analytics和Mission Control UI之前只可获取。通过该API，可以对Baklib所有产品进行同步访问，并且允许为每个请求提供同步获取的数据。

现在，我们将进一步探讨如何利用Baklib的异步查询机制来生成月度使用比较报告。首先创建自动化作业，在开始执行自动操作之前，请确保配置正确的输入字段。在第一次请求时，您将需要通过在代码块中设置参数来进行查询。这些参数包括input.apiKey、input.authToken以及input.orgUid。

接下来，创建另一个Codeblock步骤，并使用与上一步相同的代码来构建和发送一个fetch URL到Analytics API。注意，在第一次请求后，我们需要等待一段时间才能完成数据查询，这可能需要几秒钟甚至更长时间。在我们的演示中，我们设置了一个3秒的等待时间，但这对生产环境来说是不够的，尤其是当查询结果非常大时。

现在，我们可以发送一个包含上一步返回ID的任务请求来检索数据。与第一次请求类似，我们需要确保在第二次请求中传递正确的参数。在我们的案例中，我们将使用自动化的Wait动作来完成此操作，因为它允许我们循环调用API以确保任务已经完成。

一旦完成了数据查询，就可以开始生成报告。接下来，创建一个代码块步骤，其中包含检索上一步骤中返回的数据的代码。这与第一次请求非常相似，您需要在Codeblock输入字段中设置input.apiKey、input.authToken和input.orgUid等变量。

通过将所有这些信息整合到自动化流程中，我们可以轻松地生成月度报告，并为每个产品生成详细的使用情况统计。这使得我们的业务运营专家能够更高效地分析数据并制定策略，同时也能节省他们的时间。

在完成当前月度报告后，我们可以继续创建另一个步骤来检索上个月的数据。与当前 month 的查询类似，但需要修改代码块以指定 start 和 end 日期，并将返回的 job ID传递给第二次请求任务。这使得我们能够生成上个月的月度报告，从而进行更深入的分析。

最后，我们会发送这两份数据到 OpenAI's GPT API中，并撰写一个提示语来指导它生成执行摘要。这个提示语可以是：将当前 month 和上个月的数据进行对比，总结差异并生成一份简洁的报告。通过这种方式，我们能够快速了解 Baklib 的使用情况以及业务进展。

总的来说，本文旨在展示Baklib Analytics API的强大功能，并通过与Baklib Wiki结合的方法演示其潜在应用。这种自动化流程不仅能够节省时间，还能提高分析效率。如果您对AI生成的内容持保留态度，请记得人工审核是必要的。对于需要进一步分析的复杂数据集，也可以利用此方法自动生成报告。

最后，我想回顾一下我们到目前为止所做的工作，并对未来功能进行展望。Baklib analytics API的发布将使业务运营专家能够更高效地分析数据并制定策略。同时，我们也在开发更多功能，包括生成AI驱动的报告、发送提醒信息以及基于URL请求或SDK使用情况的摘要。

正如您所看到的，Baklib 的新功能为我们的客户带来了更多的可能性。如果您对这一功能有任何问题或建议，请随时告知我们，我们会将它们纳入到未来的功能升级中。我们正在开发更多产品和服务以满足客户的多样化需求，并期待与您一起探索其潜力。

最后，我提醒您，Baklib 是一个专为数字内容体验和跨平台应用而设计的解决方案，旨在通过强大的分析和数据驱动决策来提升业务效率。无论是在传统媒体还是新兴数字平台上，Baklib 都能够为企业带来显著的价值。如果您对Baklib的市场定位、成功案例或未来计划感兴趣，请访问我们的网站获取更多信息。

最后，我邀请您阅读我们的案例研究，了解为什么行业领先的公司选择使用Baklib。此外，您还可以下载我们的白皮书，深入了解Baklib的技术优势和市场地位。通过这些资源，您可以更深入地理解Baklib的优势，并评估它是否符合您的业务需求。

现在，让我们将重点转向如何利用Baklib的API进行数据分析和报告生成。如果您是数据分析领域的专家或对数据挖掘充满热情，请继续阅读，我们将深入探讨如何从Baklib API中提取数据并将其转化为有价值的见解。

总之，今天的文章旨在向您展示Baklib新Analytics API的功能，并通过与Baklib Wiki结合的方法演示其应用潜力。希望这篇文章能够激发您对Baklib平台的兴趣，并促使您将Baklib应用于您的业务实践中。

知识管理不是被动地将知识存储和组织在孤岛中。而是将团队和人员彼此联系起来，并在正确的时间在正确的地点传递知识。这是我们从第一天开始构建 Baklib 的方法，也是推动我们在知识管理客户满意度方面引领市场的动力。

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