科技飞速发展的时代，企业信息化建设会越来越完善，越来越体系化，当今数据时代背景下更加强调、重视数据的价值，以数据说话，通过数据为企业提升渠道转化率、改善企业产品、实现精准运营，为企业打造自助模式的数据分析成果，以数据驱动决策。
数据指标体系是构建数据中台的重要一环，数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作，从而提升企业的数据价值。
1整体介绍
可以通过不同的产品组合来解决不同公司面临的企业困难，帮助企业范围内 建立起了一整套统一、规范的IT架构标准体系，包括数据规范、服务规范、流程规范、界面规范、接口规范等，彻底解决了当前面临的信息孤岛问题，有利于提高效率和降低成本。
1.1产品体系
首先介绍一下我们数通畅联的产品体系：
我们数通畅联的所有产品都是 通过K8S云平台进行部署搭建产品环境，通过不同的产品组合方案来解决企业面临的不同信息化困境，帮助企业完善信息化发展。
DAP数据分析平台通过与ESB应用集成平台结合使用场景主要是通过配置调度任务，通过执行调度任务调用ESB数据同步流程，实现数据的采集、抽取、转换、传输、调度等操作， 基础数据为DAP提供同源并标准的、一致的数据保障数据分析分析数据的准确性。
1.2产品说明
数据分析平台是一款能够 高效存储、计算、分析并处理海量数据的数据分析产品，能够真实、准确、清晰、有效地将企事业内部及行业外部相关数据进行可视化展现，帮助企事业提升行业洞察力，加强决策力，从而提升整体竞争力。
数据分析平台功能有：
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数据来源（应用系统定义、数据源头配置、ODS数据定义）数仓模型。
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数仓模型（业务主题、维度配置、事实配置、模型配置、指标配置、通知服务）。
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数据调度（调度资源、调度任务、调度资源）。
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分析模型（数据集配置、立方体配置、多维度分析、业务类报表）。
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展现模型（导航管理、组件管理、展现主题、装饰管理）。
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统计分析（数据地图、质量分析、血缘分析、影响分析）。
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数据服务（接收服务、查询服务、业务服务、组件服务、指标服务）。
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系统管理（组织管理、角色管理、人员管理、功能管理、编码类型、编码管理、系统日志）。
1.3功能说明
指标跟阈值直接主题、通知、报警直接相关，通常用于看板图表组件，但是现有看板页面里对应的组件没有关联上指标。
指标没有明确的用途，这样很难做把指标真正落地下来，而指标本身是数据中台做好的重要前提，现在明确出来 指标典型用途：指标服务、看板图表、通知/报警。
2指标概述
无论是现在的互联网企业，还是传统型企业，都需要数据分析，科学的数据指标体系能指引公司在正确的道路上不断前进，或者使平淡无常的业务焕发新生，而不合理的数据指标体系可能使得业务方无所适从。
2.1指标概念
数据指标有别于传统意义上的统计指标，它是 通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。
数据指标需要对业务需求进行进一步抽象，通过埋点进行数据采集，设计一套计算规则，并通过BI和数据可视化呈现，最终能够解释用户行为变化及业务变化。
指标的分类如下图所示：
2.2指标体系
体系化的本质是将数据指标系统性地组织起来，具体会按照业务模型、按标准对指标不同的属性分类及分层。当然，不同的业务阶段、不同业务类型会有不同阶段的划分标准。
指标体系需要遵循的原则：
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全局性：需要能覆盖到所有核心关键因素的地方，但不重复，做到不重不漏。但并不代表指标越详细丰富地罗列就好，指标有主次之分，也要知道每个指标背后代表的业务意义。
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主次优先：既然指标有主次之分，那也会有主次优先，这可能是因为业务的目标、着重点，也可能是因为面向的对象不同，比如管理层领导、部门经理和一线人员关注的指标肯定会有所区别。
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明确性：指标有明确的定义、计算口径，并且可理解。
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可执行：涉及指标的数据可收集可计算，保证指标能正常落地运用。
2.3指标价值
数据指标体系是业务数据标准化的基础，其对指标进行了统一管理，体系化是为了方便统一修改、共享及维护，宏观方面，数据指标体系建设是数据中台建设的重要一环，不仅符合”创新驱动”的意识，更是 企业实现自身”数据驱动”发展的重要途径。
数据指标价值主要从以下几个方面表现：
- 数据指标极具参考价值，公司的管理层为了更准确地进行战略决策，需要搭建完备的数据指标体系。
2.指标体系中会有很多拆解的细分指标，这些数据的变动反映的是用户对于运营情况的最新反馈， 为运营的业务决策提供了数据支持。
3.数据指标体系中的 用户行为数据，可以让产品及运营人员对用户的行为路径和喜好模式有一个比较深入的理解。
4.从技术角度来看，数据中台是为了汇总与融合企业内的全部数据，甚至外部数据，打破数据隔阂， 解决数据标准与口径不一致的问题。
3应用场景
指标贯穿整个数据分析平台，通过指标才能明确需要分析什么，需要统计哪些数据，才能知道如何建立数仓、才能知道来源系统有哪些，这样才能把数据中台做好。
3.1报警预警
指标管理配置阈值，配置报警策略，在数据发生变化时，没有达到所配置阈值就进行报警提醒工作人员，让企业第一时间可以知道企业情况，从而快速地给出解决策略，帮助企业的发展。
3.2看板应用
有些组件直接就可以通过指标就可以配置出来，所以在指标可以关联组件，然后在组件实例配置时候就可以 直接选择器指标生成对应数据SQL进行统计分析。
3.3指标服务
上述所说指标是指标本身是数据中台做好的重要前提，所以指标不只是我们数据分析平台上应用，也要给其他产品提供数据服务，帮助它们 根据指标快速的建立分析图表。
4看板应用
下面通过功能说明、指标配置、功能展现让大家了解看板应用。
4.1功能说明
1.组件实例也可以选择指标，如：仪表盘等相关图表可以绑定信息优先来自于指标，仍然可是是立方体。
2.组件配置选择来源类型部分除了数据集、立方体还要添加可以选择指标。
3.选择指标选项，只显示选择这个组件关联的指标。比如仪表盘绑定几个指标。
4.2指标配置
1.来源类型：可以选择模型表、数据集、立方体，还可以选择指标本身。
2.指标组成类型：组合指标，单项指标。
3.指标表新增几个类型字段：功能类型（统计、预测、监控）、业务类型（主题）、范围类型（全局、专项），它们之间有不同约束。
4.新增指标实例表（dap_quota_inst）: 主键、指标主键、是否发布服务、条件和排序的大字段、出参类型（单条、多条）、描述、关联组件。
5.指标编辑页面是弹出tab，有2个标签：一个指标基本信息、一个新增指标实例（配置条件和排序）条件带默认值（当前时间，涉及到缓存机制）。
6.指标配置后点击元数据是打开一个信息标签，双击是字段的基本信息和进行配置阈值（新增阈值，阈值关联字段），元数据也可以弹出指标基本信息。
列表页面支持新增指标：
打开一个新的标签新增编辑页面：
点击配置元数据：
进行入元数据列表页面，根据你选择来源分成参考列、引用列、指标列（数据值列、计算列）。
单选指标：
组合指标：数值列是2个。
新增后配置对应的条件和排序，实例配置详情页面下面新增阈值。
4.3功能展示
组件实例也可以选择指标：组件配置选择来源类型部分除了数据集、立方体还要添加可以选择指标。
选择指标选项，只显示选择这个组件关联的指标。
通过指标配置组件看板。
5报警通知
下面通过功能说明、阈值配置、功能展现让大家了解报警通知。
5.1功能说明
1.通知服务来校验指标是否满足阈值情况。
2.通过字段设置范围阈值可以进行预警通知、决策分析等。
3.其中预警通知是先要进行开发要做的，根据指标设置阈值结合通知策略配置进行（短信、邮件等）通知。
5.2阈值配置
点击新增编辑弹窗新增阈值页面，然后设置阈值运算表达式。
如果通知选择是，就可以配置通知预警信息，如下配置方式：
5.3功能展示
通知类型：预警通知、提醒通知、消息通知。
通知方式（短信、邮件、微信等）。
通知类型改成radio单选。
短信、邮箱服务通过选择编码表里获取，在编码表里配置如下：
短信SmsService，服务地址协助描述里。
6指标服务
下面通过功能说明、接口说明、功能展现让大家了解指标服务。
6.1功能说明
1.指标服务是在指标管理中点击 发布一个指标数据，然后在数据服务中的指标服务功能会多出一条数据。
2.数据列表页面显示 指标编码和指标名称、截取的指标URL。
- 双击是数据服务详情页面，上面接口地址，下面是条件所拼接的入参。
6.2接口说明
接口地址：
http://localhost:2020/dap/services/QuotaDataService/rest/dataset?
code=empVisit&dqCode=10220
入参为：get：根据指标配置不同指标实例查询不同出参。
出参为：JSONObject：json出参字段根据是字段配置的显示编码。
6.3功能展示
在指标实例管理里点击发布：
数据服务中指标服务功能会多出一条该指标服务数据，点击数据预览直接查询服务。
7总结分析
通过指标提升DAP平台使用价值，通过数据中台搭建来提高企业的数据价值，通过本篇文档来总结出产品的后续发展，来提升产品的价值。
7.1数据指标
综上所述 指标贯穿整个DAP数据分析平台的全生命周期，有了指标DAP数据分析才有了意义，企业才能通过指标来衡量企业运营情况，才能看清企业实际情况，公司的管理层才能更准确地进行战略决策，DAP数据分析平台才会应有的价值。
7.2数据中台
指标本身是数据中台做好的重要前提，而数据中台帮助进行全链路业务、全生命周期的数据管理，企业的业务决策提供数据方面的参考，用数据为公司业务、营销、管理赋能，基于数据中心实现数据接口、数据报表、业务主题分析、业务指标分析、数据挖掘、数据预测，从 而为企业后续的业务发展，决策制定提供了数据层面的支撑。
7.3产品发展
产品是从无到有，从有到优过程，所以产品诞生后，就要考虑产品如何成为精品，做每个功能时候就要 换位思考，增强产品的功能性，功能是否交互方便，产品是否形成有效闭环，加强产品的易用性，这样产品才能从有到优进行转换。
产品诞生要 从不同角度来扩展迭代每个产品，通过从项目去，再从项目来，通过客户的需求筛选出我们产品需要的，了解产品的优缺点，从而提高产品的价值，也与其他厂家的产品进行比较，了解其他厂家产品的优势，然后结合我们产品提供我们产品的功能性，这样我们产品才会越来越好。
Original: https://blog.csdn.net/aeaiesb/article/details/123981810
Author: 数通畅联
Title: 数据指标应用场景说明
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