大数据时代数字化转型背景下,企业所需要的往往不单单是数据,而是数据背后映射的业务洞察,再多的数据只有和业务相结合转化为信息,经过处理呈现才能真正体现他们的价值。
指标管理?
数据指标作为数据计算的结果,是企业数据价值的直观体现,业务扩张,指标计算需求的暴增背景下,随之而来的指标管理问题也越来越多...
“定义一次指标,所有地方可用”
基于不同行业的业务情况,分析数据指标需求,合理划分主题,为后续指标设计提供业务支撑
针对业务需求现状,明确指标的使用者,建立指标分层意识,按照从上往下的方式建立三层指标,层层分解,业务溯源
进入指标开发过程,整体包括开发指标和日常运维两部分
指标开发落地结果后,针对指标计算结果以及基本信息的呈现使用
建立统一的指标管理平台,在线生产综合管理所有数据指标
1、维度:描述性数据,指标统计的环境,如地区、个人账户、产品名称、产品类型、销售渠道...
2、度量:数字性数据,如账户余额、国债余额、基金余额、销售金额、贷款金额、销售数量...
3、统计周期:计算指标的时间范围,如近30天、当年、当月、近7天、上月、上周、去年...
4、过滤条件:计算指标的条件限制,如正常状态、有效状态、全国范围内,西湖区的、工作日的...
自研调度引擎,一键实现指标任务的周期性调度,落地指标计算结果。
• 实现周期性、依赖性任务的调度与监控
• 百万级并发调度,稳定落地指标计算结果
阿里云大数据开发治理平台DataWorks基于MaxCompute/Hologres/EMR/CDP等大数据引擎,为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。作为阿里巴巴数据中台的建设者,DataWorks从2009年起不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论,同时与数万名政务/金融/零售/互联网/能源/制造等客户携手,助力产业数字化升级。
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