
企业数字化转型-让数据价值化
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。
指标管理混乱-数据价值未充分发挥
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...
指标管理目标
如何搭建指标体系?
搭建目标
“定义一次指标,所有地方可用”
需求分析
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

指标设计
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
指标开发
进入指标开发过程,整体包括开发指标和日常运维两部分

指标呈现
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
指标管理如何实现指标体系构建落地
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
产品定位介绍
产品架构图

利用指标管理产品构建指标体系
数据管理

指标开发
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...


指标开发-原子指标
指标开发-复合指标
指标开发-复合指标
指标开发-自定义指标
指标调度
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
指标开放
指标应用-结果查询

指标应用-API服务

产品价值
金融:银行绩效考核指标体系

零售:综合指标管理平台


