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Kyligence Zen 一站式指标平台,致力于通过低代码的使用体验,帮助企业简洁高效地开发指标数据应用,将数据价值转化为业务洞察。
下面我们以零售交易和绩效管理场景为例,一起来看下如何通过简单三步,快速打造指标数据应用。
指标是体现数据业务价值最关键的概念。在 Kyligence Zen 中,指标定义可以通过 ZenML 文件进行管理。在比较简单的场景下,用户直接导入 ZenML 文件,即可把企业现有的指标导入 Kyligence Zen,完成 0 到 1 的过程。大部分情况下,用户可以通过工具或代码从现有报表、SQL 日志中抽取指标并生成 ZenML 文件,也可通过 Kyligence Zen 指标模板集市或界面操作直接创建指标。
ZenML(Zen Metrics Language)是由 Kyligence Zen 提供的类 YAML 描述语言,能够像管理代码和文件一样统一管理指标。
ZenML 通过将技术语言转换为业务表达,赋能高效获取业务洞察,同时提供了统一语义层的形式来方便对接数据消费端,快速实现指标应用闭环。
在本文的例子中,我们提供了一个零售行业 ZenML 示例文件(含销售额、利润率等零售行业常见指标),您可复制下方链接或后台回复“数据集”下载后直接导入 Kyligence Zen。
示例文件:https://siteprod-s3-cdn.kyligence.io/2023/04/1681898687-demo_retail_stores_transaction.zenx_.zip
登录到 Kyligence Zen 后,在指标目录的右上角点击“新建” - “导入指标”,上传这个示例 ZenML 文件:
导入完成后即可在指标目录里看到新建的指标。
上一步骤中导入的指标包含一个样例数据集,大家按照格式替换成自己的数据源,就能完成指标体系和数据的结合。
在导航栏上切换到“数据”,选择刚才导入的数据集 demo_retail_stores_transaction,点击“文件” - “替换数据”就可以将数据源更换为自己的数据文件(注意:需要与原数据文件中的列保持一致)。
Excel 是最流行的数据分析工具之一,用户在 Excel 中即可直连 Kyligence Zen 中定义的指标并进行自助分析。
我们可以通过 Kyligence Zen 加载项(已入驻 Office 官方商城)打通 Excel 和指标平台的对接,具体步骤可参考 Kyligence Zen 用户手册:https://zen-docs.kyligence.io/excel
完成 Excel 和 Kyligence Zen 的对接后,我们就可以在右侧的向导框里看到类似 Excel 透视表的操作界面。我们可以先选择业务分析需要用到的指标(如连带率、客单价和净利润率等)拖动到值区域,再拖动日期维度(如 order_date_year 和 order_date_month)到行区域,就可以生成相应的报表;还可进一步添加 Excel 中的各类图表,实现直接对接指标资产,高效支撑业务洞察和决策。
从上面简单的 3 步,大家可以直观地体会到:ZenML 以低代码的方式开启了从原始数据到数据应用的高速通道,助力快速实现业务闭环,而相应的建模和数据加工都由 Kyligence Zen 指标平台来承载和自动化完成。
接下来,大家可以点击「链接」继续在 Kyligence Zen 中探索更多指标玩法了,比如自助创建衍生和复合指标,对已有的指标进行归因分析,以及基于版本控制管理 ZenML 文件等。了解更多操作细节,欢迎大家报名参加 4月25日的线上训练营,资深专家将手把手教你低代码搭建指标平台:
欢迎点击「链接」深度体验 Kyligence Zen,打造自己的指标数据应用!
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)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。
2024 年伊始,Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿在公司内部的飞书订阅号发表了多篇 Rethin
在本轮评测中,我们从数据计算、数据洞察两个方面对大模型评测结果进行了归类,并提出不同方向的优化建议。
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