从企业数据产品的演进，看指标平台发展趋势

1.企业对数据产品的需求

当前，数字化转型已纳入国家战略，国家对十四五时期我国科技创新发展和数字化转型作出系统谋划和战略部署。在此背景下，数据作为企业新的生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，因此数据的作用越来越重要，所以对数据的要求也越来越高。同时，企业面对外部市场环境的众多不确定性，越来越多的企业开始向管理要效益。不仅因为数据直接反映企业的生产运营状况，而且是企业经营决策的重要决策依据，是加快数字化转型的新动能。

从企业管理的视角来看，对于数据的要求主要体现在如下几个方面：

建立可信数据，统一数据框架：围绕企业生产经营活动，整合企业内外数据，基于指标建立可信任的企业数据框架，辅助企业经营管理形成一致的判断和统一的管理动作。

降低用数门槛，精耕数字驱动：不仅支持全渠道数据消费，而且满足用户任何时间、任何地点的用数需求，同时借助岗位关注、热门推荐、异动分析等降低用户用数门槛，借助成功案例树立可复制的用数典范。

助力管理闭环，数据价值裂变：基于统一数据框架，借助评分卡、CRM 等将管理目标传达一线，并指导一线生产经营；借助机构体检单、管理驾驶舱等，将一线信息迅速传达到管理层，为管理层经营决策提供重要依据，形成管理闭环。

2.企业数据产品演变历程

通过对不同行业头部企业用数模式的分析，大家可以观察到每一次技术的更迭都推动了企业用数模式的进化，不断升级数据运用能力使得企业在数字化发展水平方面处于领先地位，进而助力提升企业综合竞争力。下面我们一起回顾企业级数据产品近 20 年的阶段变迁。

报表模式阶段

以 BI 报表为主的报表用数方式，让业务从繁琐的数据处理中解放出来，每天上班业务都能获取到截止昨日的银行业务经营数据。但是业务慢慢发现，堆积如山的 BI 报表，不仅口径打架，运维成本很高，而且重度依赖 IT，数据交付周期长，难以满足日常经营管理的用数需要。

主题模式阶段

为满足业务不断变化的用数需求，基于业务主题的 OLAP 应运而生。借助 BI 组件，业务通过鼠标拖拽就能够得到汇报材料的数据，让业务自主用数成为可能。但 OLAP 也不是万能的，基于业务主题的自助用数有一定的技术门槛，很大一部分业务都被拦在门外，进而导致不同业务部门的用数能力不齐的尴尬。

指标模式阶段

借助指标平台，实现业务和 IT 最佳协同的指标建设模式，不仅实现指标数据可信基础，而且推动指标作为企业统一管理语言。借助先进的指标计算引擎，不仅降低了指标交付的人力成本，而且提高指标交付时效。凭借指标平台的多渠道数据服务，基于统一数据框架的各式数据应用已经将指标快速融入生产经营各环节，形成企业经营管理的闭环。

3.企业指标平台用户调研

我们对很多指标平台用户进行了调研与访谈，目前企业指标平台用户大概可以归纳为以下三类：

目标：统一企业数据标准，优化数据产品能力，赋能管理指导经营形成闭环。

面临的痛点：

• 指标管理混乱，口径不统一，可信度不高，影响业务决策；
• 如何利用数据赋能管理，指导经营，形成闭环；
• 数据时效差，仪表交互卡顿，高峰可用性低，产品体验差。

目标：建立可信企业数据，增强数据洞察能力，提高数据分析效能。

面临的痛点：

• 数据覆盖面不足，无法满足深度经营管理数据分析的需要；
• 分析能力有限，无法透过现象发现企业经营的中真正的问题；
• 数据交付周期长，无法敏捷响应业务的需求，临时用数成本高。

目标：提高平台能力，提升交付水平，降低沟通成本，降低项目风险。

面临的痛点：

• 数据标准不统一，类似需求重复提，需求变更快，工作热情低；
• 业务与 IT 沟通不畅，生产事故多，问题责任不清，用户抱怨多；
• 数据开发依赖人工，人员流动频繁，导致项目实施风险高。

4.企业需要怎样的指标平台

指标平台早在 10 年前就有它的身影，虽然迭代更新一直没有停止，但其核心价值并没有发生变化，即统一企业的指标管理，方便业务快速获取数据，赋能业务洞察，支持业务经营决策。但面对海量的企业数据，围绕赋能领导决策指导一线经营的目标，企业需要怎样的指标平台呢？

指标管理统一化，提高数据可信

企业级指标管理是一项系统工程，具备承接企业级指标落地的能力仅仅是指标平台管理指标的必要条件，业务指标雷同预警、指标定义业务认责、指标血缘分析、指标热度分析、慢查询监控、指标生命周期管理等等，是企业级的统一指标管理真正落地的重要保障，是提供可信指标数据的重要保障。

业务响应快速化，提升决策效率

指标计算能力是指标平台快速响应业务用数的重要保障，更快的数据交付，更快的查询响应，更高的高峰并发，都是指标数据交付能力的衡量指标，但在对临时用数、指标洞察的快速响应能力，是满足企业管理提升决策效率的重要衡量指标。

平台使用人性化，赋能自主用数

平台上手难度是业务用数的最后一道坎，借助企业级指标体系，让业务了解企业数据框架；借助智能指标推荐，让业务找数不再迷茫；借助人性化数据可视化组件，让业务自主用数不再犯愁；借助指标智能预警，让业务不再错失重要业务商机。

数据服务多样化，赋能管理闭环

提供多样化的应用对接方式，是指标平台作为数据能力底座赋能企业数据应用必需具备的能力。无缝对接主流 BI、APP 产品、Web 应用、甚至 Excel、WPS 等等，助力企业数据快速融入企业经营、管理各环节，助力数据要素的价值变现。

5.指标平台的价值优势

数字化程度的一个重要标志是“数据与业务的关系”是否能从“跟随”（事后分析），到“伴随”（实时分析），再到“引领”（智能服务），与指标平台所提倡的智慧经营时代不谋而合。下面就让我们就一起看看指标平台最重要的几个价值优势：

数据万花筒，解答用数的十万个为什么

基于大数据生态的多维指标平台几乎将整个多维模型都搬到指标中来了，基于业务模型设计的多维指标就像一个超级数据魔方，能够实现指标到明细的穿透分析，再结合企业级指标体系和指标智能推荐，轻松回答业务的十万个为什么。

多维指标洞察，关键指标的自动化识别

指标建设需要与业务的发展保持同步，指标建设和管理是一个常态化的工作。Kyligence 指标平台解决方案以边使用边治理的理念为驱动，不仅提供一整套便捷指标管理能力，而且借助平台指标洞察能力，助力关键价值指标的识别，让指标建设更敏捷、高效。

指标计算，把方便留给用户，把复杂留给平台

指标计算一直是平台的一个“老大难”，业务抱怨交付慢、时效低，工程师抱怨变更快、追数难。Kyligence 指标平台基于增强引擎以及配套的一键加速方案，不仅实现指标计算、查询优化、历史补数的自动化，而且支持 7*24 业务需求响应，指标交付周期直接由常规的 1-2 周缩减到以小时为单位。

解锁数据质量&时效枷锁，释放无限可能

可信数据时效不高，实时数据可信度不高，导致管理驾驶舱这类场景让领导既爱又恨。Kyligence 指标平台基于增强引擎的批流一体能力，轻松解除数据质量和时效的枷锁，支持业务场景指标实时数据和批量数据无缝融合，进而为用户打开新的一扇门，释放无限可能。

基于智能推荐，赋能指标智能洞察，提高业务用数能力

大家深知经验是宝贵财富，但一个人的经验往往是有限的。所以，Kyligence 指标平台可以帮助企业将优秀的业务人员用数逻辑收集起来并加以分析，找寻他们关注的指标和分析的方式，推荐给那些相同岗位的业务人员，以提高业务的用数能力。

6.指标平台的成功案例

案例 1：某国有大行基于指标中台赋能经营作战室和数字化管理

场景和痛点

随着数字化转型的深入，银行作为走在数字化建设前沿的行业，希望通过建设全行数字化经营管理平台来支持集团各层级、各业务条线的经营管理，帮助各组织及时准确地够获得经营情报、做出正确的决策和指挥，从而赋能全行数字化经营。来看下某国有大行在经营作战室的建设过程中所面临的困境：

• 银行每个 BU 都在搞自己的数字化经营平台，数据需求暴增；
• 总分行各层级、各条线间的数据标准不统一；
• 数据的使用门槛高，依赖大量的数据开发人员和数据分析师，人员成本高，且业务人员的使用体验不佳。

Kyligence 指标中台解决方案和价值体现

这家国有大行使用 Kyligence 产品为底座的指标平台，面向全行提供统一模型管理、指标管理、指标工厂、指标服务、装配中心于一体的完整解决方案。

基于 Kyligence 指标中台赋能经营作战室和全行数字化管理，不仅统一了关键指标业务口径及计算口径，实现自上而下业务驱动的指标体系；也支撑业务部门可以随时进行自主化的数据分析和探索，不再需要等待 IT 的资源安排：

• 提升工作效率：IT 开发工作量降低 60% 以上，业务实现自主探索，整体工作效率得到提升；
• 沉淀数据资产：推动数据治理的同时指标平台将企业数据资产实现广泛的共享，全行和各业务线都能从中受益；
• 加速数字化运营能力：在全行和各业务线得到了广泛使用，加速全行的数字化建设运营能力。

案例 2：国内知名商业银行指标管理与指标应用的统一平台

技术创新/模式应用

指标平台以业务场景为驱动，提供了 AI+ BI+ 内容的基础能力，并结合组件化开放平台，提供数据分析与应用的一站式解决方案。

• 内容方面：提供了指标、维度和标签的录入、发布和规范化管理的能力；
• BI 方面：提供了指标卡片、指标地图、指标看板、指标派生与衍生等功能，
• Al 方面：建立了可插拔的智能预警、规则预警、智能归因、指标推荐等功能。

指标平台为银行亿级数据量级下多维分析提供了完整的解决方案，解决了以往数据开发周期长，数据口径杂，数据获取难，查询响应慢等痛点。

项目效果评估

指标平台改变了数据开发的日常开发模式，以及业务用户的数据应用模式，降低了数据开发的成本，提升数据应用的效率。

• 缩短数据开发周期平均 3-5 天；
• 大数据报表开发人力耗费减少 30%；
• 常规需求替换率达到 25% 以上（不依赖数据开发而制作的看板）

通过一段时间的建设，指标平台基本覆盖了行内核心业务指标和维度：

• 接入指标 15000 余个，维度 1000 余个，超过  5000 个活跃用户，覆盖各业务条线核心指标和分析维度；
• 平台在线看板 600 余个，月均 UV 5000+,月均  PV 30000+。

7.指标平台未来的演进

数据要素是数字经济深化发展的核心引擎，将加速业务模式、管理模式的创新和重塑，有效提高价值创造能力，实现企业级转型升级和创新发展。指标平台作为明星级的数据产品，将继续赋能业务管理、指导业务经营，以激活数据要素的价值为目标，在指标智能应用方面争取更大突破，进而推动企业数据应用进入智能时代，对企业进行全方位、全链条的改造，提高全要素生产率，对数字经济发展起到放大、叠加、倍增作用。

关于 Kyligence

跬智信息（Kyligence）由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，是领先的大数据分析和指标平台供应商，提供企业级 OLAP（多维分析）平台产品 Kyligence Enterprise 和一站式指标平台 Kyligence Zen，为用户提供企业级的经营分析能力、决策支持系统及各种基于数据驱动的行业解决方案。

Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、招商银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。