指标中台建设方法与实践

从数据分析到企业级指标中台

指标中台在分析工具逐渐丰富的今天,弥补了数据仓库和前端应用中缺失的一环。有统计表明,超过 70% 的 BI 项目都失败了,最终究其原因是用户用不起来、不会用数据分析工具把业务和数据进行转换。在这样的大环境下很多公司根据痛点,自己开发了指标中台。有了数据指标中台,规范了用户使用数据,又给用户创建多样的指标提供了便利,同时也可以用量化管理的方法来反映公司发展的关键性策略,这些从侧面说明了指标中台市场火热的原因所在。

Kyligence 提供了指标管理引擎和指标计算查询引擎两大核心组件,可以部署在任何分布式存储和计算环境下,比如云环境、大数据平台等,支持与底层各类数据源实现对接。

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许多客户选用 Kyligence 作为指标中台计算的引擎,正是因为 Kyligence 能够提供全场景 OLAP 的计算支撑,同时由于指标中台会使指标数量成倍的增加,Kyligence 的 AI 增强引擎可以帮助挑选出最有价值的指标进行计算效能的提升,同时底层的分布式存储也助力成本极大节约。Kyligence 基于 OLAP 的维度建模体系,体系化地在模型内管理维度和度量来形成原子指标,这样的维度建模体系也是指标中台管理所需要依靠的坚实方法论。

 
 

《指标中台建设方法与实践》目录导览
 

  • 指标中台建设背景
  • 指标中台建设框架
  • Kyligence 指标中台方案介绍
  • 指标中台建设案例
  • 总结
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