数据中台（数据治理平台）

一、数据共享-API共享 1 支持所有API类型的3种鉴权模式 签名模式：需提供AppKey和SecretKey。 简易模式：仅需AppKey即可调用。 不鉴权：无需密钥。 2 自助API支持添加清洗转换规则 支持给返回参数的字段添加清洗转换规则，对API返回结果进行灵活处理。 二、基础配置-清洗转化规则 tips：清洗转换规则是一组预先定义的逻辑或函数，对原始数据进行处理，消除错误、冗余和不一致性。将原始数据转化为准确、统一、可用的高质量数据。 核心可概括为两大环节：1.数据清洗：识别并处理原始数据中的各类问题，消除 “脏数据”2.数据转换：优化数据格式、结构或值域，实现标准化与规范化。 例如：输入：带有缺失、格式混乱的原始数据表；输出：统一包含标准化数值、规范日期的干净数据。 1 新增40条清洗转换规则 API管理、数据归集、数据清洗以及数据共享等功能可直接使用转换规则。 三、数据集成-数据源接入 1 接入Oracle数据源时，支持两种连接方式 SID（System Identifier）：数据库实例的唯一标识符,用于区分同一数据库服务器上运行的多个数据库实例；服务名（Service Name）：数据库服务的标识符，是更灵活的云端或分布式环境连接方式。 2 新增数据源扩展属性配置 在数据源连接参数中新增扩展属性配置选项，允许用户根据数据库连接信息自助填写属性名及其值。 四、数据集成-多表归集管理 1 新增数据缓存大小配置 新增手动调节缓存条数字段，解决表输入和表输出速度不一致导致的内存压力问题。 2 资源组下拉框 原“集群”功能统一改为“资源组”，任务执行时默认选择当前模块下的资源组。 3 新增保存并立即执行按钮和功能 多表映射配置后可直接执行任务，无需额外配置任务监控（任务需处于启用状态）。 4 新增建表日志和建表进度提示 启动自动建表流程后可随机关闭页面，建表进度和状态可以在建表日志中查看。 5 批量设置常量功能，新增共性字段类型下拉选择框 支持为字符型、整型、浮点型、日期时间型、时间戳型设置常量。 6 【修复】数据源接入信息被更改后，多表归集任务同步生效 当用户在数据源配置界面修改了数据源信息，无需进入关联的多表归集任务或流程中重新编辑和保存再运行，在多表归集任务或流程中直接点击运行，这些数据就会自动同步过去。

上周，某制造业大厂的CIO刘总向我们诉苦："上了数据中台后，技术团队天天忙着从几十个系统归集数据，但业务部门总说数据不全、不及时。技术同事委屈，业务同事愤怒，我夹在中间左右为难🤯" 这场景您是否似曾相识？ 在传统数据治理实践中，技术人员不得不面对这样的低效流程： 单表逐个配置：每张表都需要独立创建归集任务 重复手工操作：字段映射、调度策略等参数需反复设置 碎片化管理：分散的任务监控消耗大量运维精力 我们发现：“数据归集的痛点，除了"能不能归集"，还有"如何高效归集、精准交付" 针对这一痛点，龙石数据中台v3.6.1新推出【多表归集管理】功能，显著实现数据的高效归集💡 一、多表归集任务列表 支持基于可视化配置多表归集管理，提供任务检索、详细查看、删除、检索等基本管理功能 二、多表归集任务配置 1 支持向导式多笔归集任务配置 用户可以配置任务名称、业务主题、来源数据库、目标数据库、同时执行任务数等字段 支持一次性同时归集百余张数据表格 支持批量选择、检索选择来源表 支持来源表和目标表的映射配置，支持精准、模糊等自动匹配方式 三、自动创建目标表 支持基于来源表自动创建目标表 支持批量添加目标表的共性字段 支持查看批量创建表的实时进度和执行结果 四、任务管理 支持可视化配置执行策略 支持基于Cron表达式配置任务执行策略，可灵活调度多表归集任务，优化资源利用率 无论是跨系统的订单数据、客户信息，还是分散在各业务模块的日志表，只需简单勾选，即可自动完成归集任务创建、字段映射、目标表生成全流程，彻底告别重复劳动，大大提升数据整合效率。 如需了解具体操作演示，欢迎咨询，畅快体验！

数据中台的“冰与火之歌” 2024年，Gartner一纸报告将数据中台推上风口浪尖：“数据中台即将消亡”的论断引发行业震荡。但另一边，大模型浪潮席卷全球，企业对数据的需求从未如此迫切。矛盾背后，是无数企业投入千万却陷入“建而不用”的困境——数据中台成了昂贵的“数据仓库”，而非业务增长的“智能引擎”。 “建数据中台易，用数据中台难。技术堆砌的‘台’若无法与业务共舞，终将沦为数字化时代的‘烂尾楼’。” 一、数据中台的困境：为何“建而不用”？ 数据中台的“建而不用”问题，本质上是技术与业务、投入与回报、组织与文化之间矛盾的集中爆发。以下是三大核心症结的深度剖析： 1. 技术至上，忽视业务场景：从“工具崇拜”到“场景荒芜” 问题本质：许多企业将数据中台视为技术能力的“军备竞赛”，盲目堆砌Hadoop、Spark、实时计算引擎等技术组件，却未回答一个根本问题：数据中台要为哪些业务场景服务？ 典型案例：某零售集团投入800万元建设数据中台，集成了ERP、CRM、POS系统数据，但未与业务部门协同设计核心场景。结果，市场部需要实时竞品价格监控，而中台仅能提供T+1的销售报表；财务部需要动态现金流预测，中台却只输出静态财务报表。最终，业务部门仍依赖手工处理数据，中台沦为“数据展示屏”。 深层原因： • 需求错位：技术团队主导建设，缺乏业务部门的深度参与，导致“技术功能”与“业务痛点”脱钩。 • 指标割裂：未统一关键业务指标（如市场部的“销售额”包含促销赠品，财务部则剔除赠品价值），数据可信度受质疑。 行业数据：Gartner调查显示，2023年全球数据中台项目中，仅35%的企业在建设前明确定义了3个以上核心业务场景，其余项目均存在“为建而建”现象。 2. 大而全的建设模式：成本与敏捷的致命矛盾 问题本质：企业试图一次性构建覆盖全业务链的“完美中台”，却忽略了业务环境的动态变化。这种“重装坦克”式建设模式，往往导致中台尚未完工，业务需求已迭代多次。 典型案例：某汽车制造企业耗时2年、耗资2000万元打造数据中台，原计划支持供应链优化、质量追溯等六大场景。但在建设过程中，业务需求转向新能源汽车电池回收数据追踪，原有架构因缺乏电池寿命预测模型接口，被迫追加500万元改造费用，项目ROI（投资回报率）从预期1.8骤降至0.6。 技术对比： 传统数据中台 敏捷数据架构（如Data Fabric） 数据需物理集中至中央仓库 通过虚拟化技术实现逻辑层数据整合 改造周期3-6个月 新需求响应速度可达72小时 单次改造成本50万+ 边际成本趋近于零 行业趋势：根据Forrester报告，2024年采用Data Fabric技术的企业，数据需求响应速度平均提升67%，中台建设总成本降低42%。 3. 组织与文化断层：数据治理的“无人区” 问题本质：数据中台不仅是技术系统，更是组织变革工程。若缺乏跨部门协同机制和数据文化，中台将陷入“有工具无人用”的窘境。 典型案例：某保险公司部署了自动化数据治理平台，但因未设立专门的数据治理团队，业务部门仍沿用“Excel+邮件”的传统方式： • 销售部手动导出客户数据，导致隐私泄露风险； • 风控部因数据更新延迟，误批高风险保单； • 最终，数据中台因“数据质量差”被业务部门弃用。 组织短板： • 权责模糊：无明确的数据Owner制度，数据质量问题互相推诿； • 能力断层：业务人员缺乏数据素养，无法自主使用中台工具； • 激励缺失：KPI体系未纳入数据贡献度指标，业务部门缺乏参与动力。 调研数据：IDC研究指出，在数据中台失败案例中，68%的企业未建立跨部门数据治理委员会，82%的企业未对业务人员进行系统化数据培训。 二、破局之道：从“建好”到“用好”的三大策略 要让数据中台真正成为业务增长的引擎，需从“场景驱动、技术重构、组织再造”三方面突破： 1. 以业务场景为锚点：从“大而全”到“小而美” 核心逻辑：数据中台的价值必须通过具体业务场景兑现。企业应选择“高价值、易落地”的场景切入，通过快速迭代验证中台价值。 方法论实践：以下是基于“以业务场景为锚点”方法论实践的 设计，分为 场景筛选矩阵 和 敏捷实施流程 两部分： 1. 场景筛选矩阵（四象限分析法） 2. 敏捷实施流程 • 核心步骤： 1. 需求众包：由业务部门投票决定优先级，确保“为业务而建”； 2. MVP开发：快速交付最小可用功能（如库存预警看板）； 3. 快速验证：小范围试点验证效果，避免大规模失败风险； 4. 规模化扩展：验证成功后复制推广，形成滚雪球效应。 • 成功标志：最终需达成可量化的业务指标（如缺货率下降20%）。 成功案例：某连锁餐饮企业以“菜品销量预测”为突破口，通过数据中台整合天气、节假日、门店位置数据，结合机器学习算法，将食材损耗率从12%降至6%，单店月均节省成本3万元。项目仅用6周上线，ROI达3.5倍。 2. 技术融合：构建“AI+数据中台”的智能生态 技术升级路径： • 阶段1：数据虚拟化采用Data Fabric技术，在不迁移数据的前提下实现跨系统联合分析。例如，某跨国物流企业通过Denodo平台，将分布在20个国家/地区的订单数据虚拟集成，跨境合规查询效率提升90%。 • 阶段2：AI原生设计将大模型嵌入数据加工全流程： • 数据准备：用LLM（如GPT-4）自动解析非结构化数据（如客服录音转文本并打标签）； • 数据分析：通过AutoML工具（如H2O.ai）让业务人员自助建模； • 数据服务：用AI生成动态数据API（如根据用户画像实时推荐商品）。 典型案例：某银行在数据中台中部署AI助手： • 客户经理输入“某企业近三年营收趋势”，系统自动生成SQL查询并可视化； • 风控模型迭代周期从2周缩短至2天； • 数据服务调用量提升300%，人力成本降低40%。 3. 组织变革：打造“三位一体”的数据运营体系 组织设计框架： • 顶层设计：由CEO挂帅的“数据管理委员会”，制定中台战略并协调资源； • 中层执行：设立“数据产品经理+数据工程师+数据治理专家”铁三角； • 基层赋能：通过低代码平台（如Power BI、QuickSight）让业务人员自助分析。 文化塑造关键动作： • 数据民主化：建立企业级数据目录，业务部门可按权限自助查询； • 激励制度化：将数据质量贡献度纳入部门KPI（如市场部需维护客户画像完整度）； • 培训体系化：开设“数据工作坊”，教业务人员用自然语言生成SQL查询。 成功案例：某快消企业推行“数据全民化”运动： • 所有员工需通过“数据素养认证考试”； • 每月评选“数据之星”，获奖者可获额外奖金； • 一年内，业务部门自助分析比例从15%提升至70%，IT部门得以聚焦高价值开发任务。 三、未来展望：数据中台的“第二曲线” 随着数据编织、AI代理等技术的成熟，数据中台正从“集中式架构”转向“分布式智能网络”。企业需拥抱两大趋势： 1. 逻辑化与虚拟化：通过数据编织实现“按需集成”，避免物理搬运的合规与成本风险。 2. AI原生中台：将大模型作为数据加工的“协作者”，从ETL到分析全程智能化，例如自动生成SQL代码、动态优化数据管道。 “数据中台的终点不是技术，而是‘人机协同’的智慧涌现。” 让数据中台“活”起来的终极答案 数据中台的命运，不取决于技术是否先进，而在于能否成为业务的“共生体”。正如用友网络岳昆所言：“数据中台是‘幕后英雄’，它的价值在于支撑业务创新，而非独立存在。” 行动倡议： • 如果你是决策者，请反问：“我的业务需要数据中台解决什么具体问题？” • 如果你是执行者，请牢记：“从一个小场景开始，让数据说话，而非让PPT画饼。” “建中台易，用中台难；唯有以终为始，方能让数据从‘泥沼’变‘金矿’。” 来源（公众号）：AI数据推进器

数据中台、数据仓库、数据治理和主数据这些概念对于很多人来说仍显得抽象。用一些通俗的语言和生活中的比喻，深入解析这些关键概念。 一、数据中台：数据的“中央厨房” 想象一下，你是一家大型餐厅的厨师长，每天需要处理从不同供应商那里采购的多种食材。为了确保食材的新鲜、卫生与高效利用，建立一个中央厨房就显得尤为重要。这个中央厨房的角色就是数据中台在企业中扮演的角色。 数据中台整合来自不同业务部门、系统和渠道的数据，对其进行清洗、加工和标准化处理，然后再将处理后的数据提供给业务部门使用。就像中央厨房确保食材的质量和一致性，数据中台则确保数据的质量、一致性和可用性，从而更好地支持企业的决策和运营。 数据中台不等于大数据平台，数据中台的核心工作也并不是将企业的数据全部收集起来做汇总就够了。 数据中台的使命是利用大数据技术、通过全局规划来治理好企业的数据资产，让数据使用者能随时随地获取到可靠的数据。因此，数据中台一旦建成并得以持续运营，其价值将随着时间的推移将呈指数级增长。 数据中台建设是一个宏大的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等方方面面的工作，本节重点从物理形态上讲述企业的数据中台应该如何搭建。一般来讲，企业的数据中台在物理形态上分为三个大层：工具平台层、数据资产层和数据应用层。 1.1 工具平台层 工具平台层是数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如集数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等于一体的大数据平台；还包含建设数据中台的一系列工具，如离线或实时数据研发 工具、数据联通工具、标签计算工具、算法平台工具、数据服务工具及自助分析工具。 以上工具集基本覆盖了数据中台的数据加工过程。 1.2 数据资产层 数据资产层是数据中台的核心层，总体来讲，可以划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区。 ①主题域模型 主题域模型是指面向业务分析，将业务过程或维度进行抽象的集合。业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，如订单、合同、营销等。 为了保障整个体系的生命力，主题域即数据域需要抽象提炼，并且长期维护和更新，但是不轻易变动。在划分数据域时，既要涵盖当前所有业务的需求，又要保证新业务能够无影响地被包含进已有的数据域中或者很容易扩展新的数据域. ②标签模型 标签模型的设计与主题域模型方法大同小异，同样需要结合业务过程进行设计，需要充分理解业务过程。 标签一般会涉及企业经营过程中的实体对象，如会员、商品、门店、经销商等。这些主体一般来说都穿插在各个业务流程中，比如会员一般都穿插在关注、注册、浏览、下单、评价、服务等环节。那么在设计标签的时候就需要充分理解这些业务流程，在流程中发现标签的应用点，结合这些应用点来搭建企业的标签体系。标签模型按计算模式一般分为客观标签和主观标签。 设计标签模型时非常关键的要素是标签模型一定要具有可扩展性。毕竟标签这种数据资产是需要持续运营的，也是有生命周期的，在运营的过程中随时可能增加新的标签。 ③算法模型 算法模型更加贴近业务场景。在设计算法模型的时候要反复推演算法模型使用的场景，包括模型的冷启动等问题。整个模型搭建过程包含定场景、数据源准备、特征工程、模型设计、模型训练、正式上线、参数调整7个环节。 以新零售企业为例，常用的机器学习算法有决策树、神经网络、关联规则、聚类、贝叶斯、支持向量机等。这些算法已经非常成熟，可以用来实现商品个性化推荐、销量预测、流失预测、商品组货优化等新零售场景的算法模型。 1.3 数据应用层 数据应用层严格来说不属于数据中台的范畴，但数据中台的使命就是为业务赋能，几乎所有企业在建设数据中台的同时都已规划好数据应用。数据应用可按数据使用场景来划分为以下多个使用领域：分析与决策应用、标签应用、智能应用。 二、数据仓库：数据的“图书馆” 假设你是一位图书馆管理员，每天的职责是管理和维护图书馆中的成千上万本书。你必须确保每本书按照类别、作者、出版日期整齐有序地摆放，以方便读者查找和借阅。数据仓库在企业中的作用就像这个图书馆。它存储了大量历史数据和结构化数据，并按照一定的规则和格式进行组织。与数据中台不同，数据仓库更注重数据的长期保存和查询分析，提供强大的数据查询和分析能力，帮助企业深入了解市场、客户和业务流程，从而发现潜在的机会和风险。 一般来说，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的，并反映历史变化的数据集合，它主要用于支撑管理人员的决策过程。 “面向主题”：意味着数据仓库是围绕企业的具体业务需求进行构建的，旨在提升管理效率； “集成”：则是指它能够将来自不同平台的数据进行汇总，打破数据孤岛，同时在整合过程中实现数据治理和编码的标准化； “相对稳定”：强调的是数据仓库不会直接连接到业务系统，而是通过从业务系统中提取数据来工作，以避免对业务系统性能造成影响； “反映历史变化”：则指的是数据仓库能够存储并反映业务系统的历史数据，为未来的大数据挖掘与分析提供重要依据。 接下来，我们明确“数仓”的概念： 数仓，即数据仓库，是企业决策支持体系中的核心组成部分。它从管理需求出发，整合各业务系统的数据资源，通过数据处理工具生成数据仓库，并应用于企业的各个业务领域。数据仓库的运用主要聚焦于优化企业的业务流程、监控时间、成本、质量等关键指标，从而助力企业实现更高效、更精准的管理决策。 三、数据治理：数据的“交警” 城市交通中，交警的职责是维护交通秩序，确保车辆和行人遵循交通规则，防止交通拥堵和事故发生。在数据世界中，数据治理就好比这样的交警。数据治理是对数据进行全面管理和规范的过程，确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性，同时防止数据滥用和泄露。数据治理还负责制定数据管理的规章制度，监督数据的采集、存储、处理和使用过程，确保数据在整个生命周期中都得到妥善管理。 数据治理体系内容从两个维度来看： 1）数据治理难点痛点：数据脉络不清晰、数据汇聚能力不足、数据管控能力薄弱、数据治理体系不完善、开放形式不完善。 2）数据治理5个核心：理、聚、管、治、用。 数据治理是企业对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（包括计划、监督和执行)，它是管理企业数据资源的一种方式、方法，旨在确保数据的质量、安全、合规和有效性。数据治理是企业实现数据战略的基础，是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。 数据治理是一套复杂的管理体系，它无法通过单一的工具或产品来实现。数据的生命周期包含了源头、处理和消费这三个阶段，数据的问题也可能会出现在这三个环节中。 例如在数据源头环节，用户录入数据的规范性存在问题，导致了最终数据消费环节的数据质量低。这些表象问题的根源，可能来自于业务系统用户交互设计，乃至是底层数据库表结构设计上的缺陷。想要解决这些表象的问题，就需要解决深层次的信息化业务系统开发以及数据库表约束设计等问题。 例如为了保证用户录入数据的准确性，有三种方式去设计业务系统：其一是设计前端的检验验证，避免用户做出相同的选择；其二是通过程序编写过滤判断的逻辑，筛除掉前端误入的数据，作为第二层验证；其三是通过建立约束条件，例如唯一性约束、检测约束等等来控制数据录入准确性。 因此，企业的数据治理远非使用一款单一的工具或产品就可以实现的，它是需要回到源头，对企业的组织、流程制度、业务系统、底层架构等多个方面进行排查和重构的，它是一套复杂的管理体系。 四、主数据：数据的“身份证” 最后，我们来谈谈主数据。每个人都有自己的身份证，它是个人身份的证明。在数据世界中，主数据就像是数据的“身份证”。主数据是企业内部最关键、最核心的数据，描述了企业的核心业务实体，如客户、产品、供应商等。主数据具有唯一性和权威性，是企业内部各部门和系统之间共享和交换数据的基础。通过管理和维护好主数据，企业可以确保数据的一致性和准确性，从而提高业务处理效率和决策质量。 主数据是指满足跨部门业务协同需要的，反映核心业务实体状态属性的基础信息。举个例子，公司的员工信息，存在于很多业务系统里，比如人力系统、财务系统、OA系统，以及考勤系统等，但每个系统所需要的信息可能不一样，财务系统需要员工开放信息，比如从哪个银行开户，账号是什么，这样方便打款；人力系统可能只是需要员工的一些入职信息。这样的员工信息就属于主数据，它在很多企业业务系统被使用，同时还能反映这个员工本身的一些属性。类比下，还有产品、物料、客商、客户、供应商等主数据。 哪些数据是主数据？ 一家企业不只有主数据，还有一些其他数据，这里有一个金字塔结构的企业数据模型，包括关键的基础数据、主数据、业务数据、报表数据。 基础数据可以理解为基本不会发生什么变化的，比如国家货币计量单位，其他维表数据等，其数据就是一些取值范围，也称其为参考数据；主数据就是长期稳定的，能被多个系统使用的，比如组织机构人员、客商等；业务数据是指一些业务交易系统所产生的数据，包括订单的记录、还有一些考勤记录等，与主数据捆绑的比较紧；报表数据是基于下面三类数据做的一些分析呈现，报表数据的主要作用是通过结果呈现来做预测工作。 主数据、业务数据与元数据的区别 如图所示，表头就是元数据，这些字段本身描述了字段的一些属性信息；而主数据其实就是这样的一条记录，这条记录可以划分为两部分，一部分是主数据，描述核心业务实体属性的数据，另外一部分就是主数据在业务交易过程中由系统产生的数据，比如这块的订单数据就是业务数据。总的来说，所有这些数据作为企业的一部分，只要能产生价值，它都可以称之为数据资产，能去支撑企业上层的生产、财务、项目管理等。 主数据的4个特性 （1）唯一性：在一个系统、一个平台甚至一个企业范围内同一主数据要求具有唯一的识别标志（代码、名称、特征描述等），用以明确区分业务对象、业务范围和业务的具体细节。 （2）共享性：主数据特征会被作为业务流程的判断条件和数据分析的具体维度层次，因此需保证主数据的关键特征在不同应用、不同系统中的高度一致共享，形成统一规范 。 （3）稳定性：主数据作为用来描述业务操作对象的关键信息，在业务过程中其识别信息和关键的特征会被交易过程中产生的数据继承、引用、复制，但主数据本身的属性通常不会随交易的过程所被修改。 （4）有效性：只要该主数据所代表的业务对象仍然在市场中继续存在或仍具有意义，则该主数据就需要在系统中继续保持其有效性，通常贯穿该业务对象在市场上的整个生命周期甚至更长。 因此： 对于大数据平台来说，主数据是非常重要的一类数据，几乎出现在所有的数据处理和分析中，具体到批处理和实时处理又有所不同。 对于批处理来说： 主数据可以同步自主数据管理系统的数据库，在数仓（数据仓库）体系下，几乎所有的主数据都是维度数据，需要建立相应的维度表以支撑业务查询和分析； 对于实时处理来说： 在各种流式计算的过程中也需要获取主数据进行关联处理，而实时处理要求主数据的获取也必须是实时的，这对系统的架构设计提出了挑战。如果原始的主数据管理系统对外提供了获取主数据的 API，对于普通的应用系统这是很有利的条件，它们可直接通过API 实时获得主数据。但是对于大数据系统来说，情况就不那么乐观了，因为大数据处理过程中的巨大吞吐量和流计算处理中对主数据的使用频率都远远超过一般的应用系统。如果大数据平台通过主数据管理系统的API 获取主数据，无论是从并发压力还是从响应的及时性上都可能无法满足要求，还有可能给主数据管理系统带来过大的负载，导致其响应缓慢甚至宥机。 为满足实时计算对主数据的需求，有两种可选的技术方案。 （1）方案一： 如果主数据体量不大，变更也不频繁，可以考虑将这些数据通过 API 读取到大数据工作节点的内存中，在数据处理过程中直接使用，然后周期性地从主数据管理系统同步最新状态的主数据。 （2）方案二： 改造主数据管理系统，引入内存数据库，如Redis, 针对所有主数据，除常规 持久化的业务数据库外，再配备一个内存数据库的副本，将这个内存数据库开放给大数据平台使用。 方案一的优点是架构简单，易于实现，但是对主数据有预设条件，不能成为一种广泛使用的方案。方案二是一套很完备的技术方案，可以满足各种主数据获取需求，代价是架构比较复杂，如果企业正在构建的是一整套大数据平台，方案二是值得一试的， 从技术上讲，主数据管理系统是一个相对传统的Web 应用，负责维护主数据的增删查改，同时对外提供获取主数据的 API, 对于大数据平台，最好提供以内存数据库为依托的数据读取服务。综合这些因素，企业在建设大数据平台时应该结合现状灵活地选择方案。 五、定位与差异：协同作战的团队成员 通过以上的比喻，我们可以更好地理解这些概念的定位和差异。数据中台作为数据的“中央厨房”，负责数据的整合和加工；数据仓库作为数据的“图书馆”，负责数据的存储和查询分析；数据治理作为数据的“交警”，确保数据的规范和安全；而主数据作为数据的“身份证”，确保数据的权威性和一致性。这些概念在企业中相互协作，共同构成完整的数据管理体系。就像一支协同作战的团队，数据中台负责调度和整合数据资源，数据仓库提供数据存储和查询支持，数据治理确保数据的安全和规范，而主数据确保数据的准确性和一致性。这个团队共同为企业提供了强大的数据支持，帮助企业更好地应对市场挑战和抓住机遇。 来源（公众号）：数据学堂

在数字化转型的浪潮中 数据中心运维管理面临巨大挑战。 如何确保系统运行稳定？ 如何快速响应问题概况？ 龙石数据中台监控中心全新升级 提供全天候、全任务集成监控 助力运维效率再上新台阶！ 一、中心总览 1 全局视角，掌控平台运行状态 无论是资源组、主机、数据库，还是各类任务的执行情况，都能通过中心总览一目了然。 通过图形化展示，实时呈现数据治理模块的状态变化，助你快速定位问题、优化资源配置。 二、各模块监控 1 精准定位，高效运维 主机监控：实时监控主机的CPU使用率、剩余内存、剩余磁盘、TCP连接数等关键指标。 数据库监控：对接入中台的数据库的连接数定义监控指标，出现异常情况能够及时预警。 各任务监控：对数据归集任务、数据清洗任务、数据开发任务、数据共享任务等进行统一管理，支持设定监控指标以及监控预警方式。 三、智能预警 1 从监控到处理，全流程闭环 龙石数据中台的监控中心通过智能化预警机制，实现了从监控-->预警-->处理的全流程闭环。 当任务指标超出预设阈值时，系统会自动预警并通知相关责任人，支持微信、短信、邮件等多种预警方式，确保问题在萌芽状态就被及时解决。 更多升级，敬请期待

来源（公众号）：大数据AI智能圈 深夜,小王焦急地盯着实时数据大屏。618大促正酣,一个重点直播间的流量却突然跳崖式下跌。 通过数据分析,他迅速发现流失用户多为年轻女性,立即调整选品策略。几分钟后,人气回升,销量暴增。 这不是科幻片场景,而是当下企业数字化转型的真实写照。从电商大促到银行运营,从汽车营销到知识付费,数据已悄然改变企业决策方式。 企业数字化转型该如何破局?数据中台真的是终极答案吗?让我们一起揭秘数据飞轮的神奇力量。 升级企业数字化基因 数据已成为企业数字化转型的核心武器。 在阿里的数据中台、腾讯的智慧零售引领下,各行各业都在积极寻求数据赋能业务的新途径。让我们一起走进抖音电商的618大促现场。 "这个直播间流量怎么突然断崖式下跌了?"运营主管小王盯着实时数据看板,眉头紧锁。通过火山引擎的实时画像分析,他很快发现了问题所在 - 流失用户多为年轻女性,当前直播间选品与她们的兴趣不匹配。 几分钟后,高性价比化妆品提前上架。人气回升,购买量激增。这正是数据驱动业务决策的生动案例。 数据中台曾被视为数字化转型的终极答案。 企业投入重金建设数据基础设施,打通数据孤岛,沉淀数据资产。但现实是,许多企业的数据中台建了,决策依然靠拍脑袋。 数据建设不是终点,数据消费才是关键。 轻颜相机团队发现用户反馈最多的问题是"不知道怎样摆姿势"。他们迅速上线了"灵感"功能提供拍照指导。 通过火山引擎的数据分析,他们发现80%用户不会主动探索这个功能,大部分新用户查看后就收起了。找到原因后,团队快速优化了功能入口和使用链路,最终显著提升了功能渗透率。 这种数据驱动的工作方式不是偶然。在字节跳动,从产品功能到用户界面的每个细节都依赖数据验证。连"两个视频之间的缝隙有多宽"这样的小事,都要做几百组A/B测试。 数据消费已融入企业DNA,推动业务持续进化。这就是数据飞轮的力量。 某企面临一个棘手问题:登录率。 作为资讯类产品,强制登录会流失用户,不登录又难以提供个性化服务。产品团队通过火山引擎增长分析工具进行归因分析,设计方案并反复A/B测试验证。最终登录率追平今日头条和西瓜视频,互动率和人均活跃天数持续上涨。 这不是简单的技术优化,而是数据飞轮转动的典型过程: 数据分析发现问题→验证解决方案→业务增长→产生新数据→持续优化提升。每一次转动都在积累经验,提升能力。 某行将A/B测试推广到信用卡运营、App平台运营等14个业务平台。某汽车行通过接入火山引擎,实现公域平台数据打通,构建以用户为中心的统一数据体系。知识付费平台得到在引入A/B测试工具后,"遇事不决就A/B"成为内部共识。仅2022年第三季度就开展超过20个实验场景,成功率达80%。数据消费已融入团队基因。 好用的数据产品是撬动数据消费的杠杆。 火山引擎发布数智平台VeDI,覆盖数据引擎、数据建设与管理、数据应用等全链路协同。升级湖仓一体分析服务LAS,Serverless流式计算Flink服务,让数据处理更高效便捷。 数据飞轮不只是一个概念,而是企业数字化转型的实践指南:以数据消费为起点,通过"产品工具+方案+咨询"推动飞轮转动,让数据真正赋能业务。 随着市场环境变幻莫测,企业内部架构日益复杂,传统的数据中台模式已难以应对挑战。数据飞轮开创了一条新路:将数据驱动深入业务血脉,培养团队数据思维,让企业在数字化浪潮中破浪前行。 这是一场升级企业数字化基因的革命。未来已来,看数据飞轮如何转动。

龙石数据中台V3.5.2升级：涉及API模块、数据标准模块、修复模块等功能升级和功能修复，点击了解详情~

龙石数据v3.5.1升级：涉及API模块，数据归集模块，架构部署模块等功能升级，点击了解详情~

来源（公众号）：大数据AI智能圈 在ChatGPT引发的AI革命浪潮中，数据中台正经历一场深刻的转型升级。从简单的数据管理平台到融合AI能力的智能中枢，数据中台正在重塑企业的数字化竞争力。据IDC最新数据显示，2024年中国数据中台市场规模将突破500亿元，年增长率超过35%。头部企业纷纷加码布局，阿里巴巴年投入超50亿升级数据中台，字节跳动的火山引擎服务已覆盖超10万家企业。 然而，真正的数据中台不是简单的技术堆叠，而是要实现数据、算法、业务的深度融合。本文将揭秘数据中台的最新发展趋势，深入解析头部企业的实践经验，为企业数智化转型提供切实可行的方法论。无论您是技术决策者还是数据从业者，都能从中获得有价值的启示。 大规模AI时代的数据中台服务升级版 数字化转型已成为企业生存发展的必由之路。随着ChatGPT掀起的AI狂潮，大模型技术正在各行各业掀起一场技术革命。面对海量数据和AI应用场景，传统的数据平台已经难以满足企业的需求。升级后的数据中台服务应运而生，它通过融合Data和AI能力，助力企业在数字化浪潮中抢占先机。 智能制造龙头企业海尔的数据中台升级之路就很有代表性。面对分散在全球的工厂数据和日益增长的AI应用需求，海尔打造了COSMOPlat工业互联网平台。该平台整合了1000多个数据源，支持每天百亿级的数据处理能力，通过AI赋能实现了生产效率提升30%，能源成本降低15%。 数据中台服务正在经历从"数据管理"向"数据智能"的转型。它不再仅仅是一个数据仓库，而是融合了数据治理、机器学习、知识图谱等多种能力的智能平台。美团外卖的智能调度就是一个典型案例。通过数据中台的AI能力，系统可以实时分析订单数据、天气数据、交通数据等多维度信息，智能预测订单量并优化配送路径，将平均配送时间缩短了3分钟。 现代数据中台服务主要包含六大核心能力： 数据采集服务负责数据的实时接入和离线导入。它就像城市的"输水管网"，将分散的数据源源不断地汇聚到中台。京东的数据中台每天要处理超过100TB的交易数据、用户行为数据等，通过智能ETL工具实现了99.9%的数据准确率。 数据存储服务提供多样化的存储方案。从传统的关系型数据库到新型的图数据库，不同类型的数据都能找到最适合的"居所"。阿里巴巴的飞天平台支持EB级数据存储，为双11购物节提供强大的技术支撑。 数据计算服务则是数据中台的"大脑"。它通过分布式计算、流式计算等技术，对海量数据进行实时分析和深度学习。字节跳动的推荐系统每秒要处理数百万次请求，依靠强大的计算引擎才能实现毫秒级响应。 数据治理服务确保数据的质量和安全。通过元数据管理、数据标准化等手段，建立企业级的数据资产目录。微众银行通过区块链技术实现了数据共享和隐私保护的平衡，大大提升了金融数据的安全性。 数据服务层则是连接数据和应用的桥梁。它通过标准化的API接口和可视化工具，让数据价值清晰可见。腾讯云的数据服务平台支持每天数十亿次的API调用，为企业提供丰富的数据服务。 智能应用服务是数据中台的"智慧果实"。它将AI能力深度融入业务场景，实现智能推荐、智能决策等高级功能。网易云音乐就通过AI算法分析用户听歌习惯，每天为2亿用户推送个性化歌单。 数据中台迎来AI原生时代 随着大模型技术的突飞猛进，数据中台正在经历一场深刻的技术变革。智能化、实时化、云原生化成为新趋势，传统的数据架构正在向AI原生架构演进。 国内领先的电商平台拼多多就在这波技术变革中尝到了甜头。他们的数据中台通过引入深度学习模型，对用户行为数据进行实时分析，构建了动态定价系统。系统可以根据市场供需、竞品价格、用户画像等因素，在毫秒级完成价格决策，带来了15%的营收提升。数据中台的技术创新主要体现在三个层面： 首先是AI训练平台的升级。现代数据中台不再满足于提供原始数据，而是打造端到端的AI模型训练环境。华为云ModelArts平台支持一站式AI开发，从数据预处理到模型训练部署，全流程自动化，将AI模型的开发周期缩短了40%。特别是在大模型时代，数据中台需要提供高性能的分布式训练能力，支持数千卡级别的模型训练。 其次是特征工程的智能化。特征是AI模型的生命线，好的特征往往决定了模型的上限。滴滴的实时特征平台每天处理超过100亿条出行数据，通过自动化特征发现和筛选，显著提升了模型效果。平台还提供特征版本管理、特征市场等功能，让数据科学家能够复用高质量特征，避免重复工作。 再次是推理服务的实时化。传统的离线分析已经无法满足业务需求，实时智能决策成为标配。小红书的内容推荐系统要求10毫秒内完成推理请求，这就需要数据中台提供高性能的在线特征计算和模型服务能力。通过FPGA等硬件加速，推理延迟降低了60%。 技术创新带来了显著的商业价值。某大型零售集团通过升级数据中台，实现了全渠道数据的实时分析和智能决策： 库存智能预测准确率提升到95%，极大减少了断货和积压现象。系统通过分析历史销售数据、天气数据、节假日数据等多维度信息，对未来销量进行精准预测。会员流失预警准确率达到90%，为精准营销提供支撑。通过分析会员的消费行为、投诉记录、社交媒体互动等数据，及时发现流失风险，开展针对性的挽留活动。 促销活动ROI提升35%，实现精准营销。系统可以自动识别最具潜力的目标客群，并为不同客群生成个性化的促销方案，大幅提升营销效果。人工智能正在重塑数据中台的核心能力。未来的数据中台将更加智能、更加实时、更加开放：智能化升级是大势所趋。从数据采集、数据治理到数据服务，AI将在全流程发挥作用。像自动数据质量监控、智能元数据管理、自动化数据集成这样的功能将成为标配。 实时计算成为新常态。流批一体的架构将更加普及，支持毫秒级的数据处理和决策。数据中台需要在保证实时性的同时，平衡成本和复杂度。 开放共享日益重要。数据孤岛正在被打破，企业之间的数据协作将更加普遍。数据中台需要提供安全可控的数据共享机制，促进数据要素市场的发展。 数据中台建设实践与未来展望 数据中台不是一蹴而就的工程，需要循序渐进、持续优化。青岛啤酒的数据中台建设就经历了一个渐进式演进过程。从最初的数据集中管理，到引入AI能力，再到打造数据生态，每个阶段都有明确的目标和收益。 数据中台建设需要注意四个关键环节： 第一个环节是数据资产化。这是数据中台的基础工程。工商银行通过建立统一的数据标准和质量体系，实现了数据的可度量、可管理、可运营。他们开发了智能数据质量监控系统，覆盖9万多张表，数据质量达到99.9%。 第二个环节是能力平台化。数据中台不是简单的技术堆叠，而是要形成可复用的能力。字节跳动的火山引擎就是一个典型案例。他们将内部使用的数据和AI能力产品化，开放给外部企业使用，不仅创造了新的收入来源，还促进了技术的迭代优化。 第三个环节是服务化转型。数据中台要主动对接业务需求，提供场景化的解决方案。携程的智能客服平台通过整合订单数据、用户画像、知识图谱等能力，将客服问题的自动处理率提升到85%，极大提升了服务效率。 第四个环节是生态化发展。打通内外部数据壁垒，构建数据生态。蚂蚁集团的数据中台不仅服务于自身业务，还通过区块链技术实现了与金融机构的可信数据共享，助力普惠金融发展。 从建设经验来看，成功的数据中台项目都具备以下特点： 强调业务驱动。中台建设要从业务痛点出发，而不是一味追求技术先进性。某大型制造企业的数据中台就是从生产质量管控这个核心痛点切入，通过AI算法分析生产数据，将质量缺陷识别准确率提升到98%。 重视数据治理。数据质量是AI应用的生命线。华为在数据中台建设中投入了大量资源进行数据治理，建立了完整的数据管理体系，为后续的AI创新打下了坚实基础。 关注用户体验。数据中台要让使用者用得爽、用得好。美团的数据中台提供了丰富的可视化组件和低代码开发工具，显著降低了数据应用的开发门槛。 持续运营优化。数据中台是持续演进的过程，需要建立有效的运营机制。京东数科通过建立数据资产目录、举办数据创新大赛等方式，培养了良好的数据文化。展望未来，数据中台将迎来更大的发展机遇：大模型赋能。随着大模型技术的成熟，数据中台将获得更强大的认知能力。OpenAI最新发布的GPT-4已经展示了对结构化数据的出色理解能力，这将为数据分析带来革命性变化。边缘智能兴起。随着IoT设备的普及，边缘计算将成为数据中台的重要组成部分。华为预测，到2025年，全球将有75%的数据在边缘侧产生和处理。数据要素市场化。数据作为新型生产要素的地位日益凸显。工信部正在推动数据要素市场建设，这将为数据中台带来新的发展空间。 建设数据中台是一场持久战，需要企业在技术、组织、文化等多个维度持续发力。只有真正理解数据的价值，才能在数智化转型的浪潮中抢占先机。

什么是数据指标体系？ 数据是对事物结果的归纳，指标是衡量目标的方法。组合一下，数据指标就是可以对结果进行归纳的一种目标衡量方式。说人话就是可以将某个事物结果量化，形成数值化的度量方式，用来衡量目标。数据指标就是一种定量思维方式的体现，他至少有两个作用： 1、想不出来数据指标，说明是对这块事（团队要做的事）没有一个清晰的认知 2、 想得清楚数据指标，却做不出来，说明对整个团队缺少掌控，不能推动落地 不能建立数据指标，根本没法做数据驱动，所以数据指标其实是想真实反应我们的团队是什么状态，我们做的事是什么状态的一个指向标。究其原因，组织执行力、产品健康度需要某种程度的量化，数据指标的作用从更宏观的角度看是这样的： 其中牵引指标就对应我们的业务数据指标，牵引指标不健康的时候可以预警是不是团队方向跟目标走偏了，leader要考虑调整目标还是修正团队方向。 结合数据分析来说，数据指标就是将复杂、抽象的业务拆分组合，并找到可以直观明确的衡量这些组合的度量方式，并可用数字来量化。同时他们是相互独立的，可以穷尽的。 但要完整的衡量一个事务或者业务，一个数据指标往往是不够的。如同描述一个人，仅仅描述身高，体重等等单一维度不能反应一个人的全貌一样，单一的某个数据指标是不能反应整体情况的，这时候需要建立指标体系——一系列有逻辑关系的数据指标，通过多维度的数据指标来评估业务状况。 对于一般互联网行业或者产品来说，数据指标体系是用来系统的揭示业务水平状况和用户行为的主要方式。 为什么要建立指标体系？ 数据指标本质是用数据说话，对业务进行精准的号脉。 1. 统一衡量业务好坏的标准 传统企业或者小企业可能不会有数据指标体系的概念，也不会下大工夫来建设数据指标体系，但却并不能完全脱离，或多或少都会涉及数据指标，只是不够全面、不能统一、不成体系。 一般衡量业务好坏主要看财务指标，例如收入、毛利率、净利率等。对于一些创新类、探索类的业务可能会关注用户量、GMV、转化率等。不管业务处在什么阶段，我们都需要一些数据指标能够对其进行衡量。 没有指标对业务进行系统衡量，我们就无法把控业务发展，无法对业务质量进行衡量，无法看清楚业务发展是否到达阶段性目标。而且某些复杂的业务，单一数据指标衡量很可能片面化，需要搭建系统的指标体系，才能全面衡量业务发展情况，促进业务有序增长。 当组织有全面、统一数据指标体系时，可以统一度量衡，减少转化、翻译（口径解释）等工作，降低组织内的沟通成本。 2. 指导产品的研发和运营工作 产品的研发和运营其实很依赖数据支持，数据指标不仅仅能帮助大家看到业务发展的结果，还能帮助大家看清产品研发和运营的过程，能够及时调整策略，更万无一失的达到目标。 对于互联网公司，产品的研发和运营等部门是促进公司发展的核心组织，通过完善的数据指标体系和数据分析，来有效聚焦工作目标、指导成员工作。同时对指标体系内的各层级指标间建立起清晰的关系，还能从指标体系出发，明确工作重点。最终做到以数据驱动，找到不足，提升业绩。 3. 帮助建设数据分析体系 数据指标体系是数据分析体系的第一步，数据分析本质就是根据数据指标的变化寻找业务问题、预测业务结果，数据分析工作在数据指标体系的指引下才有意义。 完善的数据指标体系业务可以让数据的采集更有目的性，避免分析时的指标数据遗漏或缺失。虽然有些数据分析软件可以对数据缺失值进行处理，但如果连指标都没有，这种缺失肯定是软件无法处理的。尤其是关键指标的缺失，将会造成分析结果的可信度下降。 数据分析体系的最终目的是帮助组织在内部建设一套可运行的信息反馈机制，能够持续的发现问题、预警风险，帮助决策者能够做到“谋定而后动，知止而有得。 举个例子，我们衡量一个公众号前期的运营情况，可以用一个核心指标——昨日新增用户数。 如果昨天新增用户数是1000，这个猛然一看感觉这个公众号运营的还不错。但是再加个前日新增用户数这个指标呢，如果前日新增用数是2000呢，那么新增用户数直接是下降了50%了。我们加了一个比较的指标，让我们对这个业务的发展认识就完全不一样了。如果我们加入更多的指标，比如阅读量、打开率等等，还会有更多的认识。上面我们不断增加指标的过程，也就是在梳理业务指标体系的过程，一个数据指标是没有办法衡量业务的发展，但是一个指标体系就能把问题说的清晰明白。 一个好的指标体系对于组织而言，可以是一把统一沟通语言的尺子，可以是一台统一方向的司南，可以是一个持续发现问题、预警风险的智库 什么阶段建设？ 数据指标体系的建设是和业务的发展相辅相成的，当数据指标体系比较完善时，我们的业务应该也是比较成熟了。 如果业务才刚刚开始，我们就要建成完善的数据指标体系是很难的，而且是不切实际的。就算勉强有，这样的数据指标体系也是无根止水，因为业务是不断变化的，运营方式也会不断调整，大部分的数据指标都需要从业务结果和业务运营过程中去提炼总结。 只有当业务比较成熟时，运营方式比较稳定时，我们的数据指标体系才能初见成效，才能有效的运转起来。 但并不是我们在业务不成熟时，就不应该投入，除了一些可能贯穿这个业务阶段的数据指标外，我们在业务的各个不同阶段应该去发掘提炼每个阶段应该关注的数据指标，不断的迭代，随着业务变化而变化。 比如收入、利润率等财务类的指标应该是业务整个发展阶段都应该关注的，除此之外，在业务发展前期我们可能更会关注新增用户量、转化率、拉新成本等指标，而在业务发展后期，我们可能更加关注活跃率、留存率、运营效率等指标。 数据指标体系不是一日建成的罗马，需要持续不断的投入，在业务发展的不同阶段有不同的小目标，当业务稳定时，这些小目标就汇聚成了最终的大目标。所以我们应该在业务一开始的阶段就要投入，不仅是为业务阶段性的目标提供帮助，也是为最终的数据指标体系添砖加瓦。 资源需求 数据指标体系看似是个很专业的事情，需要很专业的人来干，其实不完全对。 数据指标体系的建设确实需要一些专业的数据人员，需要依赖一些工具，但这并不是最重要的。就像上面说的，数据指标的目的是为了衡量业务好坏、帮助业务发展，因此数据指标建设最重要的是要对业务足够熟悉，能够深入业务，对业务的认识和了解甚至要超过业务负责人。这样看来似乎是老板或者业务负责人应该是数据指标建设的第一负责人，确实如此...在实际的操作中，数据指标体系一般也都是在老板和业务负责人的要求下去建设的，也只有拿到老板或者业务负责人的授权才好推动下去。 因为数据指标体系的建设涉及产品研发、运营、销售，甚至财务、人力等方方面面，需要很强的协调能力。 因此数据指标体系建设的负责人最好是资深的数据分析人员、产品经理或者运营人员，最好是一直跟随业务发展的同学，这样能极大的减少熟悉业务的成本。另外最好与老板或者业务负责人有比较好的关系，有稳定的沟通汇报渠道，因为他们才是数据指标体系的最大受益人。这样既能随时沟通，保证信息和认知一致，同时也能给自己提升影响力，更方便的协调各方资源。其他人力投入还需要一些数据产品经理（也可以是数据分析师）和数据开发同学，他们主要负责执行工作。数据产品经理或者数据分析师需要定义数据指标的概念、口径等，并整理成册，方便各方查阅，统一认知，在后期还要进行数据指标可视化呈现和分析。 数据开发同学需要根据数据指标口径清洗数据，建立好数据模型，方便数据分析同学取用。当然数据的清洗可能还需要研发、IT、运营、销售、财务、人力的各方配合，因为指标需要的数据不仅来源于业务系统，还可能来源于销售系统、财务系统和人力系统等各个地方。除了人力投入以外，可能还需要一些数据开发工具和数据分析工具。这些工具可以自建也可以采购，自建的话投入更多的人力即可，但一般中小企业或团队采购的方式可能更划算。总的说来，要建设一个完善的可投入实际运用的数据指标体系，投入应该是很大的。 组织架构适配 如上所说，数据指标体系只是整个数据分析体系建设的第一步，数据指标体系之后还有很多数据分析的工作，这才是利用数据指标体系产生更有价值的阶段。 所以我们的组织架构并不仅仅只为数据指标体系的建设去设立，可能需要为整个公司或团队对数据的收集、运用去设立。 根据之前数据中台的建设经验，这个团队需要具有跨业务部门共享公共数据的能力，能够承担数据中台建设职责，这里面就包含了建设数据指标体系的能力。 为了能够公正公平衡量各个业务好坏，它必须是一个且独立于业务团队的部门，这个团队的负责人应该直接向老板或相关高管汇报。 为了避免与业务脱节，对这个团队的组织定位是懂业务，能够深入业务，扎根业务。在个团队内部，可以由三个小团队构成： 数据分析团队，这是数据指标建设的核心团队，负责数据指标体系的规划，指标口径的定义和维护，分析报告产出等； 数据平台团队，负责构建支撑数据指标体系的平台，包括指标系统、元数据中心、数据地图等； 数据开发团队，负责清洗数据和数据建模，维护公共数据层，呈现各个数据指标结果，以及满足各个数据指标定制需求。 适合的团队构成和组织定位是建设数据指标体系的必备工作，最好是独立的部门，同时要避免与业务脱节，能够深入业务，要与业务目标绑定。路径是什么？ 路径是什么？ 数据指标体系建设的第一个难题就是指标管理的混乱，例如下面这些： 1、相同指标名称，口径不一； 2、相同口径，指标名称不一样； 3、指标口径描述不清晰； 4、指标命名难于理解； 5、指标定义和计算逻辑不清晰； 上面这些问题在没有专门的团队来负责数据指标体系这事之前也许可以原谅，但有了专门团队之后，就不应该出现。 所以数据指标体系建设的第一步就是建立好指标管理规范，根据业务需要迭代和更新指标内容，最好是建立一个指标管理系统，能够更加方便的更新和维护我们的指标内容。指标管理也有些技巧可循，例如： 可面向主题域管理，拆分原子指标和派生指标，制定指标命名规范，将指标进行分级管理等。 对于指标分级管理，我们一般将指标分为四级。 第一级是北极星指标，他是公司最重要且唯一的指标，当其他指标与它冲突时，以它为准； 第二级是公司级指标，是公司关注的重要指标，可以有多个； 第三级是部门或者产品线指标，一般是部门或者产品线关注的指标； 第四级一般是业务过程指标，反应的是业务运营过程需要关注的指标。 所谓数据指标体系，肯定是能够用数据衡量的指标才有意义，所以建设数据指标体系的第二步就是需要为给每个数据指标建立数据模型，提供数据支撑。 建立数据模型的关键是数据的收集和清洗，这十分依赖每个公司的信息化建设完善度，对于一般的运营数据还好，数仓团队就可以处理好。 如果涉及销售系统、财务系统、人力系统的数据就会比较麻烦，特别是采购的各个不同的厂商的系统，需要大量的成本来打通各个系统，否则需要大人力来提取和拆分各项数据，这个工作量就极大，而且容易出错、效率低下，最头痛的还是相关的人力协调。 不考虑数据的收集和清洗的话，数据模型建设其实是考验的我们数仓设计能力和模型开发能力，当然现在市面也有一些现成的工具和平台，不需要很强的技术能力就可以搞定。 但是也有一些点需要我们注意，例如尽量避免分散、烟囱式的数仓模型，最好建在一个可复用、可共享的平台上，还可以用完善度、复用度和规范度来评估模型设计的好坏，这些都能够提升我们开发的效率和质量。 最后一步就是指标数据的呈现和数据分析，只有将有数据指标的数据反馈出来，数据指标才有意义。我们一般会为数据指标体系建立一套看板系统或报表系统。 在更高级的使用阶段，可以实现自助取数的功能，让业务人员能够自主获取自己需要的指标相关的数据，打破报表或者看板这种固化的分析思路，不用事事依赖分析师同学。为了能够进行更加全面的进行数据分析，还需要实现数据的全维度钻取，因为分析师同学一般也只能依靠经验去判断一个指标有哪些可分析维度。 如果我们的指标系统能够提供一个指标的所有的可分析维度，并且能够根据需要呈现指标在各个维度下的取值，甚至能够不同维度组合进行层层下钻，这样就更容易找出指标波动的原因，这就是全维度钻取。这样就能够实现数据驱动下的精益运营，能够实现从目标量化、持续跟踪、异常诊断到决策反馈的数据驱动业务闭环。 结语 数据指标体系来源于要解决业务问题，得先搞清楚业务存在哪些问题 所以数据指标体系到底能解决什么业务问题才是最重要的，要能够基于数据指标变化的表象，找到影响业务的原因，并帮助解决这个问题，那老板或业务方才会认可数据指标体系的价值。 同样，数据指标体系的价值最终也是要回到业务价值上来，数据指标体系并不能直接产生业务价值，需要深入业务当中，提炼出有价值的指标，建立数据评价体系，来反馈业务。 但一般来说数分对业务理解不会比业务负责人更多，容易沦为出报表的团队，如何深入业务，如何1+1>2需要更多的思考，至少我现在没有答案...否则一旦发生裁员，这种说不清楚自己价值的团队会很危险 来源（公众号）：五分钟学大数据