隨著BI的普及與深度使用，企業在數據分析“深水區”普遍面臨著指標分散定義，導致口徑不統一、依賴 ETL 作業開發報表、問題排查耗時耗力，且復用率低等。指標平臺建設的目標在于統一指標管理，規范數據流程，保障指標數據準確性，實現數據要素價值化，促進業務高質量發展。

1.指標平臺的概念

指標平臺是供組織集中管理、存儲關鍵指標的平臺，提供統一業務模型、指標管理、指標加工、數據服務于一體的完整的解決方案。它是一種集中組織數據的方式，以可重復的方式訪問關鍵指標，用戶可以使用多種應用在下游消費這些指標。指標平臺即連接后臺與前臺的“中間層"，根據前臺的需求去后端找數據，并加工成"數據服務 API”，供前端所有系統來使用。指標平臺作為數據中臺的特性有：一致性、訪問性和復用性。作為數據架構的一部分，指標平臺作為一個標準化的單一可信源，開始受到重視。

2.為什么需要數據指標平臺

2.1 指標開發交付周期長，無法及時響應需求

隨著 BI 的普及，企業內報表數量越來越多，業務的迅速發展要求數據需求的響應速度更快，然而，傳統的“數倉 + BI” 的模式中，依賴人工開發寬表和匯總表來加工指標，要經歷漫長的口徑溝通、排期、開發、測試、上線流程，每個需求開發都需要經歷復雜和漫長的 ETL 作業流程，導致業務部門的需求響應緩慢。

2.2 指標口徑不統一，業務協作效率低

指標作為一種通用、量化的管理語言，能夠拉通各個層級、不同部門，共同開展業務分析和討論，從而發現問題、解決問題，這一切的前提是指標口徑的對齊。然而，企業在使用指標的過程中往往忽視了指標數據的治理，導致指標口徑不統一，相應的分析結果不可信，難以支撐決策。涉及不同業務部門協作時，需要花費大量精力在口徑對齊上。

2.3“數倉 + BI” 模式在指標問題排查方面，效率也不甚理想

由于指標定義分散且不統一，一旦數據出現問題，需要花費大量時間去不同報表和數據集中排查、對比數據，進而找到問題所在。這不僅耗費了大量的時間資源，同時也降低了業務人員對數據的信任度。同時人工變更還難以保障變更質量，進一步增加了數據不一致的風險。

2.4 指標體系不好用

在實際業務經營中，企業在指標體系方面經常面臨指標體系不好用的問題，業務人員會有諸多疑問，例如:

上級部門的 KPI 如何拆解到我們團隊的 KPI指標? 新上線的業務，應該用一套什么樣的指標體系和看板去分析監控? 什么樣的指標可以衡量新上產品功能的好壞?     導致企業指標體系不好用的原因可能是多方面的，尤其是在企業管理本身。例如，企業的業務目標不清晰、業務管理體系缺乏標準、對業務理解不足等。此外，指標體系設計需要結合專業的方法論和行業經驗，如果缺乏專業的指標設計方法，也會導致指標體系存在缺陷。

2.5 指標分析靈活性與查詢性能不足

業務人員在指標應用中同時存在分析靈活性與查詢性能兩方面的需求。一方面，需要指標分析工具支持各種分析操作，可以靈活探索數據，以更深入地進行業務分析;另一方面，需要指標分析工具能支持億級以上大數據量、高并發場景下查詢的秒級響應。

實際使用中，業務人員往往會發現數據分析工作無法很好地滿足上述需求。例如，提出一個業務邏輯較復雜的指標分析需求后，系統進入卡頓狀態，需要幾分鐘甚至幾個小時的時間才有響應，或者無法響應。這會導致指標分析的用戶體驗差以及部分分析場景無法實現。

2.6 指標缺乏統一的語義沉淀，使用范圍受限

指標在數倉中開發，在BI中消費，但是企業的指標消費場景并不限于 BI，比如 DMP 和 CDP 平臺、商家后臺、營銷平臺等各種應用要承接數據分析的結果，觸發運營管理動作。

綜上所述，我們亟需一個能夠有效解決指標統一管理、指標統一開發和指標開放服務問題的指標平臺，既要快速滿足業務靈活分析的需求，還能夠切實保障指標口徑的一致性與數據的準確性

3.數據指標平臺的建設

3.1指標平臺建設目標

指標體系設計是指標平臺落地的第一步，企業需要建設一個強大的一站式指標平臺，核心目標是實現指標全生命周期管理的落地，以及支撐指標應用。具體而言，指標平臺建設的重點目標可以分為四個部分。

第一，實現指標資產的統一管理。指標平臺要成為企業所有業務部門指標數據的唯一出入口，幫助企業有效沉淀指標數據資產，并從平臺工具層面保證指標數據的一致性，解決指標孤島、指標口徑不一致問題。

第二，實現靈活高效的指標開發。指標平臺需要能提供低門檻、易用、高效的指標開發功能，提升指標開發效率，從而滿足持續增長的業務用數需求

第三，支撐高性能的指標查詢。指標平臺需要滿足應用場景對于指標查詢性能的要求，保證良好的用戶體驗。

第四，支撐豐富的指標應用。指標平臺需要為用戶提供統一的指標服務，支撐 BI、可視化指標異常預警和歸因分析等豐富的指標應用場景。同時，指標平臺需要提供低門檻的指標應用服務，便于業務人員開展自助分析。

3.2數據指標平臺建設的能力要求

數據指標平臺，需要滿足以下能力要求：

1）實現指標與報表解耦

數據指標平臺需要將指標定義與管理抽象出來，確保其與報表設計分離，從而實現業務含義和計算邏輯的集中化管理

2）統一指標定義，規范管理

數據指標平臺能夠提供一個中間位置，用于定義所有關鍵業務指標。這樣不僅實現了指標定義的統一性，還能確保在整個組織內的不同系統和應用之間實現指標一致，避免了各個團隊間的口徑不統一

3）提升指標生產效率

數據指標平臺要實現指標的自動化生產，減少對工程師資源的依賴，實現高效的指標交付。

4）支持指標的靈活使用和分析

業務用戶可以自助實現任意維度靈活分析，擺脫對專業技術團隊的依賴。指標平臺要能夠支持靈活且多樣化的指標應用，使得業務人員可以根據各自需求，自主進行數據探索和深入分析

5）提供開放化的服務

指標語義沉淀在統一的語義層，并通過各種標準接口對接包含 BI 工具在內的各種指標消費應用，實現一處定義，處處使用

3.3數據指標平臺建設的流程

指標平臺建設項目的具體實施一般包含方案設計、平臺開發及部署、功能驗證、場景落地等主要環節。

1)方案設計：基于需求調研，設計指標平臺項目方案，完整內容主要包含指標體系設計ETL 方案、數據建模方案、指標平臺功能模塊設計以及系統集成方案。其中，指標平臺功能模塊設計是重點，需要根據企業的指標管理與應用需求進行綜合考量。

2)平臺開發及部署：根據方案設計，完成各功能模塊開發、部署、集成和測試工作。在該環節，企業可以在采購市場上成熟指標平臺產品的基礎上，結合自身個性化需求進行平臺開發，減少開發成本，避免“重復造輪子”，加速項目落地。

3)功能驗證：完成平臺開發部署后，需要接入指標數據，對數據接入、指標定義、指標開發、指標管理、指標服務等關鍵功能以及相關性能進行測試驗證。

4)場景落地：在平臺建設后期，為了讓平臺更好地投入運營，需要面向數據部門、業務部門等用戶開展一系列培訓工作，支撐場景落地。

3.4數據指標平臺建設的方法論

為了達成指標平臺建設目標，企業在進行平臺建設或產品選型時，需要重點關注指標平臺功能模塊的完整性、指標引擎性能、指標平臺易用性。

1)指標平臺功能模塊完整性

從功能模塊設計上，指標平臺需要圍繞指標全生命周期，提供從指標定義、指標開發、指標管理到指標應用的完整功能。典型的指標平臺功能模塊規劃如下圖所示，需要具備的核心功能模塊包括數據集成、指標引擎、指標定義、指標開發、指標管理、指標市場、指標應用、指標服務及平臺運維。

其中，為了能滿足多種數據應用的需求，指標服務模塊需要能以指標 API、指標模型接口SQL、MDX等多種形式提供統一的指標服務。

2)指標引擎能力

指標引擎承載著平臺的指標計算與查詢任務，是滿足指標查詢性能要求、保證良好用戶體驗的核心。指標引擎主要通過高性能的 OLAP 引擎和計算加速引擎來提升整體指標查詢性能。

OLAP 引擎需要具備較強的計算查詢性能，支持 PB 級數據的秒級低延遲、高并發數據處理，此外還需要考慮其穩定性、易用性、生態兼容性、彈性伸縮、成本、安全性等因素。常用的 OLAP 引擎包括ClickHouse、Doris、Kylin、Greenplum、Druid、TiDB等。

在 OLAP 引擎基礎之上，還可以進一步采用等智能建模、預聚合計算、查詢優化等智能化技術構建計算加速引擎，進一步優化性能

3)指標平臺的易用性

指標平臺需要具備流暢的可視化操作界面，支持低代碼、零代碼、拖拉拽方式進行指標加工，支持業務用戶自助使用。針對業務復雜度高的指標，需要去重聚合，使用 case when、開窗函數、分組排名、同環比等復雜處理邏輯實現時，需要支持通過工具進行快速配置。

此外，部分指標平臺產品正在探索與大語言模型技術結合，提供自然語言交互、分析報告生成等能力，進一步提升指標平臺的易用性、降低使用門檻。

3.5數據指標平臺的功能

接下來，我們一起看一下指標平臺包含哪些模塊：

1）指標定義

功能：用于定義業務指標，包括指標的名稱、描述、計算公式、數據來源、維度和度量等

核心能力：

? 指標標準化：確保所有定義的指標具有統一的格式和標準。? 計算公式管理：支持復雜計算公式的定義和管理。? 數據源配置：支持多種數據源的配置和集成。

2) 指標開發

功能：用于定義和開發業務指標，包括指標的名稱、描述、計算公式、數據來源、維度和度量等，同時提供開發工具和環境，支持開發人員編寫和測試指標計算邏輯。

核心能力：

? 指標標準化：確保所有定義的指標具有統一的格式和標準。

? 計算公式管理：支持復雜計算公式的定義和管理。

? 數據源配置：支持多種數據源的配置和集成。

? 可視化開發工具：提供拖拽式界面，簡化指標開發過程。

? 版本管理：支持指標計算邏輯的版本控制和管理。

? 自動化測試：提供自動化測試工具，確保指標計算的準確性和穩定性。

3) 指標管理

功能：管理已定義和開發的指標，包括發布、維護和更新等。

核心能力：

? 指標地圖：指標地圖做法可參考數據地圖，指標地圖能夠提升用戶搜索全局指標效率，這里功能包括搜索跳轉，平臺熱度指標top、用戶收藏指標、指標域板塊、指標個數

? 指標目錄：指標目錄通常展示指標信息情況以及指標新建情況，以及指標分類篩選（原子、派生、復合），通常是讓用戶通過規模化進行指標查看

? 權限管理：控制不同用戶對指標的訪問和操作權限。? 生命周期管理：管理指標從定義到廢棄的整個生命周期。? 日志和審計：記錄指標操作日志，支持審計和追蹤。? 指標審批：難點在于數據表繁多，業務方并頻繁修改指標口徑，且變動中無版本記錄，同時人工粗略審批再手動開通影響整體效率，甚至部分公司還沒強管控規范。

無論是數倉還是指標平臺都可用的指標審核鏈路如下：業務（運營等）發起->數據分析/數據產品（校驗業務口徑是否合理）->數據倉庫（校驗之前有沒有做過這個指標，如做過則審批駁回，如沒做過需要評估是否有數據源實現可能）->數據倉庫/數據分析leader收口

? 指標監控：其實指標監控也能做成弱dqc，并且弱dqc也可以告警到飛書群里，所以這里的指標監控你加到dqc也行，單獨做一個指標監控板塊也行，現在報表也具備指標監控功能，主要還是把指標中心功能補齊（有則更好，沒有的話也有替代品）。

4)指標分析

功能：提供數據分析工具，幫助用戶深入了解指標數據。

核心能力：

? 可視化分析：支持多種圖表和可視化工具，幫助用戶直觀地理解數據。? 數據挖掘：提供數據挖掘和分析模型，挖掘隱藏的業務洞察。? 自助分析：支持用戶自助進行數據分析和報表生成。

5）指標服務

功能：用于構建和管理統一的業務指標語義層，確保所有業務指標具有一致的定義和解釋。

核心能力：

? 統一語義層：提供一個統一的指標語義層，確保所有業務指標的定義和解釋一致。? 模型管理：支持業務模型的定義、管理和維護，確保模型的正確性和一致性。? 模型共享：支持在不同業務部門之間共享統一的指標模型，確保數據一致性和可比性。? 模型優化：提供模型優化工具，支持對指標模型的持續優化和改進。? 數據整合：支持將多個數據源的數據整合到統一的指標模型中，提供全面的數據視圖。

4.數據指標平臺的運營

指標平臺完成初期建設后，進入持續運營階段。指標平臺運營是讓指標平臺真正“用起來”，持續產生價值的關鍵。

4.1指標平臺運營的目標

指標平臺運營的目標主要有兩方面:

第一，在企業內部推廣更多的指標應用和用戶，讓指標平臺用起來，持續產生業務價值;

第二，根據指標應用需求不斷選代指標體系，同時制定和執行指標管理制度與流程，保證指標數據質量。

4.2 指標平臺運營流程

企業系統性初始化指標體系后，需要不斷拓展指標應用并迭代指標體系，這個過程就是指標平臺運營，核心流程包括應用場景采集、指標體系設計、指標口徑確認、數據開發和指標應用運營，其中前兩項工作在前文中有詳細說明，下文主要是介紹后面三項工作。

4.3指標平臺運營方法

企業需要建立一套組織、流程、技術相結合的運營體系。組織方面，需要明確為運營目標負責的組織、相應的組織架構以及各崗位角色的職責，并建立配套的溝通機制。流程方面，圍繞指標需求評審、指標開發管理等核心運營流程，制定規范化的操作流程。此外，要借助技術手段為運營工作提供支持，依托OA、指標平臺等系統工具，實現流程數字化和部分環節的自動化執行，提升運營效率。

1)指標口徑確認:以指標委員會為核心領導組織，規范指標口徑

為了統一管理指標需求，規范指標口徑，企業通常可以設立專門的“指標委員會”，作為指標管理的核心領導組織。指標委員會一般隸屬于數據治理委員會

圍繞指標新增、變更、下線等需求的指標需求評審機制，是指標口徑確認的關鍵機制。

2)指標開發管理

指標開發管理是按照指標評審結果，對原始指標進行指標要素拆解，通過在指標平臺創建修改、上下線指標，實現指標從提需、評審到開發上線的強管控，從而使指標的開發與更改符合統一的指標體系的規范。該流程主要涉及到指標平臺產品經理與數據開發團隊的協作，同時可以通過指標平臺中實現高效的指標配置和流程管理。

3)指標應用運營：從核心場景切入打造標桿案例，進行復制推廣

指標平臺運營的目標是讓指標平臺真正“用起來”，持續產生價值，需要通過一系列運營手段持續推廣指標應用。

首先，需要樹立起指標體系在企業內部經營體系中的權威性，讓業務部門在同一套指標體系的牽引下開展運營和協作，避免“各自為政”。

其次，讓業務部門感知和認可指標應用的價值，是指標應用運營成功的關鍵

在此過程中，組織方面可以建立數據 BP 機制，由數據部門向各業務部門分派數據分析人員擔任數據 BP 角色。數據 BP的核心職責是作為深度參與業務運營，彌補技術與業務之間的鴻溝。

5.總結

指標平臺在分析工具逐漸豐富的今天，彌補了數據倉庫和前端應用中缺失的一環。有統計表明，超過 70% 的 BI項目都失敗了，最終究其原因是用戶用不起來、不會用數據分析工具把業務和數據進行轉換。在這樣的大環境下很多公司根據痛點，自己開發了指標平臺。有了數據指標平臺，規范了用戶使用數據，又給用戶創建多樣的指標提供了便利，同時也可以用量化管理的方法來反映公司發展的關鍵性策略，這些從側面說明了指標平臺市場火熱的原因所在。