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派可数据指标管理平台

派可数据指标管理平台专注企业数据指标体系搭建,通过强大的数据指标管理系统,精准定义、分类指标。实现指标动态监测与深度分析,让企业清晰掌握运营状况,基于数据做出明智决策,提升市场竞争力。
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icon平台介绍icon

指标管理平台,维度一致性、指标驱动、具备数仓建模能力的数据资产管理平台。

统一指标管理平台包含数据资源、数据处理、数据仓库、数据服务、统一管理、数据安全、管理标准规范等内容
维度、指标基本定义
多口径指标管理平台
数据共享服务接口

 

 

 

 

icon指标体系及管理平台建设背景icon

 

指标口径不统一
口径不统一,指标间同名不同义,同义不同名的问题,使用难度大,理解成本高。
指标体系不稳定
各业务主题未形成较为稳定的指标体系,缺乏统一看数视角。
指标体系应用单一
零散的指标体系主要通过单一的基础报表呈现,难以适配各
类复杂业务场景。
指标异动分析效率低
指标的异动分析的思路没有产品化承载,人工分析起来难度大,难以高效指导业务决策。
指标统一管理
完善维度&指标基础信息管理管理规范,保障标准口径。
指标体系沉淀
建设核心KPI与各主题指标体系,解决当前看数视角不固定、数据报表分散等问题。
指标体系产品一体化
进行经营分析产品一体化,对各主题指标体系进行差异化产品应用落地,满足各类场景。
指标体系分析全面提效
实现核心KPI可监控、波动可监测预警、异动可定位的全过程。让数据变得易用易解读,实现高效决策。

 

 

 

icon指标体系及管理平台建设背景icon

 

 

 

 

 

icon平台数据流向图icon

数据仓库独立部署,分级搭建。

 

 

 

 

 

icon指标管理平台方法论icon

建模方法:范式建模、维度建模、Data Vault 模型、Anchor模型

 

指标管理平台建模方法
平台管理功能应用Data Vault 模型的特性
① Hub表:维度信息表、事实信息表
② Link表:事实与维度对应表
③ Stat表:可选的关系存储(维度数据、事实数据)
基于平台构建输出内容是标准维度建模内容

 

 

icon项目建设步骤:1. 业务资料梳理icon

 

 

 

 

 

 

icon项目建设步骤:2. 数据模型梳理icon

基于原始资料,梳理出各类分析指标可供最终用户查看或确认
数仓主题模型:行业 ->主题->模型类别 ->模型进行规划划分,层级关系自行修改定义。

找出企业所有分散的指标,帮助企业将招标管理自上而下的展开工作。自下而上的筛选指标。
指标整理、定位指标、形成字典
规划并建立指标体系在信息化中的
应用。
指标分析、指标服务、指标绩效管理
梳理指标以建立契合业务的指标体系
指标分类、定位维度、形成属性
建立企业常态化管理机制。将指标责任到人。
指标管理制度、指标管理流程、指标责任到人

 

 

 

 

 

icon项目建设步骤:2. 数据模型梳理一维度定义与管理icon

创建维度,将梳理好的一致性维度统一配置到数据仓库管理平台中,统一管理好维度层级、分配好各维度的存储表,理顺父子级维度关系、各维度属性以及自定义属性的划分,同时设置好维度间关系,便于雪花模型构建。

维度:看数据的角度,维度的核心是属性和属性的层次结构,维度管理标准规范为依据,构建覆盖全级次的维度信息,确保维度数据来源统一、口径统一、编码统一、标准统一

维度层级定义
父子级维度管理
所属维表管理
维度属性管理(基本属性、自定义属性)

自定义标签管理

 

 

 

 

 

 

icon项目建设步骤:2. 数据模型梳理--指标定义与管理icon

创建指标,将梳理好的各口径指标配置到数据仓库管理平台中,统一管理指标口径和层级,关联好指标和各维度关系,定义事实信息(派确认并定义指标
生指标、复合指标
),同时分配好各事实与存储表的关系,理顺父子级指标。

事实
被看的数据,通过一组分析指标和维度关联形成事实表。
指标层级定义(多口径分类管理)
父子级指标管理
所属事实表管理
维度、度量、退化维度管理
自定义标签管理查
持续指标沉淀能力
通用模块主题:财务主题、供应链主题、人力主题,合计600多个指标,对接的系统包括用友全系列产品(U8、U8C、U9C、NCC、BIP等各个版本系列),金蝶云星空等
行业化主题:医院行业、汽车4S行业、煤炭行业等行业化指标3000多个能

 

 

 

 

 

 

icon项目建设步骤:2. 数据模型梳理-单个或批量创建数据模型icon

N个指标、N+维度
批量导入维度和指标体系快速搭建数仓模型。

 

 

 

 

icon项目建设步骤:4.1 数据应用层icon

综合监测展示平台:
PC端设计器、移动端设计器、大屏可视化设计器
1. 基于指标管理平台的分析模型和主题,设计完成各类可视化分析页面
2. 支持文本框、图片、指标块、柱状图、条形图、比例图、折线图、面积图、饼状图、玫瑰图、饼环图、漏斗图、词云图、雷达图、列表、仪表盘、仪表组、散点图、桑基图、热力地图、下钻地图、表格、透视表、思维导图、普通文本等近30余种可视化图表。

 

 

 

 

 

 

icon项目建设步骤:4.2 数据ETL(离线、实时)--【可视化多ETL处理】icon

针对维度、指标进行计算口径和逻辑的梳理,并确认数据来源(来源系统和接入方式),配置离线、实时数据采集逻辑并监控数据采集过程。

离线ETL配置内容:
① ETL类型:SQL、拖拽、存储过程、模板、API等
② 数据ETL分层:ODS、DWD、DWS、ADS
③ 标签:业务系统、源数据库类型
④ 是否增量:增量抽取配置将实时数据从各种来源(如传感器、网络设备、应用程序等)进行采集、转换、存储和查询,以便实现实时分析和决策,支持水平扩展。

 

 

 

icon平台运维功能 -数据仓库总线矩阵icon

轻松理解每一个事实表(指标表)的指标度量与维度的关联关系,模型体现了通过什么样的角度来分析该项指标。

无需数据字典,可以通过两种方式快速定位:
方式一:展开指标分类,通过自定义的分类目录快速找到与业务
分类相关的业务指标。
方式二:模糊搜索查询,通过关键字定位到相关的分析指标
设计优势:
项目上的人员无论如何流动,大家都采用同一种规则、规范来进
行数据仓库建模的设计,可读性强,体现业务分析思维。
后期无论谁维护该项目,都可以非常快速的定位和理解每一项业
务指标标
 
 

 

 

 

icon平台运维功能--数仓血缘图谱icon

血缘分析:随时知晓每一个指标与指标、指标与维度、指标与ETL、指标与页面的关联关系。

 
数据仓库的元数据管理、主数据的管理核心是在平台系统内维护和管理数据仓库平台本身基础数据,这个过程可以通过血缘分析来追踪到构成数扼.仓库的基本元数据情况。

血缘分析旨在清楚的了解和定位构成数据仓库基本元素,例如ETL、维度、指标、方案他们之间数据传递的依赖与关联关系。

特别是在项目上线之后,对于底层数据架构的调整、基础数据维度和指标的调整可能会对哪些所关联的例如维度、指标、ETL过程、页面产生影响,避免这些元数据的修改导致依赖项出现问题。
 
 

 

 

 

icon平台运维功能 -数据服务管理icon

通过API接口形式帮助企业打造安全快捷的数据开放平台,为数据的利用及变现提供快速通道。以各种服务方式向不同应用系统提供数据服务,满足企业内外部用户的多样性数据请求;建立数据服务请求和数据之间标准化的访问接口,提升与内外部系统的互动和信息共享能力。

一键共享:数据服务平台完美对接数据治理成果,借助治理后的数据资产目录可快捷实现数据一键开放;
多样数据源配置:具备可扩展的适配接口,通过接口化、配置化的方式实现数据源的快速适配;
流程化API开发:API开发方便简洁,只需要经过四大步骤即可完成API接口的在线开发,零代码编码;
全面服务监控:系统对数据服务的调用者、提供者的服务情况进行全方位的监控。

 

 

 

 

icon核心应用场景(一):同一指标多计算口径icon

场景一:同一指标多计算口径

 

场景描述:
企业的经营分析需要多方面来看数据,包括对内、对外等多种口径,对内也有不同部门的数据口径
解决方案:
应用ETL列表能力,同一指标构建多个口径的ETL逻辑,方便管理,同时可以随时启用不同口径的计算逻辑来获取对应的数据
方案好处:
多口径计算逻辑和计算结果同时并存,可随时切换口径看数据,也可同时查看不同口径的对比数据。指标体系口径发生变化,不会影响到数据仓库分析模型和已经完成开发好的分析报表
 

 

 

 

 

icon核心应用场景(二):业务系统大版本升级icon

以U8C数据服务插件为例:通过在U8C安装数据服务插件,实现对U8等系统数据的查询展示
跨系统、账套、组织在U8C中对U8等数据进行查询和展示,实现一个U8C应用平台,多系统、账套数据展示。

 

 

 

 

 

icon产品架构icon

场景三:多业务系统数据整合场景。

场景描述:
① 企业下级单位同一业务应用不同的系统,企业数据需要进行数据整合。
② 监管机构需要收集被监管单位信息,被监管单位信息存在不同厂商的提供的业务系统中台。
解决方案:
应用ETL列表能力,同一指标构建针对不同的业务系统的ETL逻辑,直接关联匹配到下属单位或被监管单位的业务系统上。
方案好处:
可随时启用来获取并整合下午单位或被监管单位数据,数据及时性强,真实有效,方便调整和管理。
 
 
假设上百家二级单位使用的财务系统总共有七种版本,派可平台:
只需针对以上财务系统的分析指标完成七次ETL取数开发。
各个企业可以复用全部分析指标体系和取数逻辑。
而对于其他平台产品,有多少家企业则需要完成多少次ETL取数开发,模型不可沉淀复用、取数逻辑不可沉淀复用。
派可平台是面向模型和数据源开发,非面向企业开发。
二级企业越多,业务系统集中度越高,人力、时间和实施成本降幅越大。
 
 
 
 

 

 

 

 

icon核心业务场景(四):控制塔指标闭环管理icon

综上,该流程图描述了一个完整的闭环管理流程,从业务系统到控制塔展示数据并连通判断是否存在异常值,到将预警信息传输到OA系统并进行留痕记录,最后将处理结果反馈回物流控制塔并恢复正常显示。整个流程旨在确保信息的准确传递和有效处理,同时也为未来的工单处理提供了宝贵的历史记录。

 

 

 

 

 

icon核心业务场景(四):控制塔指标闭环管理icon

实时监控:支持自定义设置风控告警规则。
结果导向,闭环管理:工单平台支持推送各角色,包含总经理、分公司负责人等。

 

 

 

 

icon典型案例icon

 

 

 

 

 

 

icon资质荣誉icon

 

 

 

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