基于指标平台的智能分析及零售金融行业实践.pdf

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1、D Da at ta aF Fu un nS Su um mm mi it t#2 20 02 23 3基于指标平台的智能分析及零售/金融行业实践杜永青 数势科技 大数据产品负责人数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技目录趋势与挑战：企业数据民主化&价值化指标平台：企业数据智能应用新范式领先实践：零售及金融行业指标平台实践案例未来展望：基于大模型的智能分析未来2数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数据红利时代已经到来人口红利时代流量红利时代数据红利时代1970s 2000s2000s 2020s2020+8亿+劳动人口、2亿

2、高等教育人才移动互联网浪潮下的10亿网民30 ZB数据，每三年翻倍衣食住行相关行业（地产、消费品、汽车）TMT相关行业（社交、电商、游戏、广告）数据智能相关产业（硬科技、大数据、企业数字化）大数据/大模型原生企业？3数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数据民主化和价值化是必然趋势数据消费者数据应用核心价值过往当前未来1%业务决策者财务等数据“依赖者”5%+BI分析师+业务分析师50%+业务全员+上下游合作伙伴WhatWhat&WhyWhat&Why&How数据分析工具Excel数仓+BI指标平台+Copilot4数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科

3、技数势科技数势科技数势科技以指标为基础构建业务统一度量和数字孪生指标化经营的益处指标体系映射业务经营逻辑，将北极星指标拆解到可落地的业务过程指标，形成战略到执行的闭环统一的指标口径，形成一致的业务水平衡量标准，提高经营决策效率以面向业务的指标体系，牵引企业数据底座建设，数字化技术更好落地5数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技企业在实现数据民主化和价值化时面临挑战缺少好的业务指标体系数据需求交付时间长，业务经常投诉分析灵活性和性能很难兼得口径拉通困难，业务协作效率低指标数据异常问题定位难业务方面数据方面得不到IT及时支持的业务人员及分析师如：业务管理者、产品运

4、营、业务分析师分身乏术的数据工程师如：数据开发工程师、数据产品经理6数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技目录趋势与挑战：企业数据民主化&价值化指标平台：企业数据智能应用新范式领先实践：零售及金融行业指标平台实践案例未来展望：基于大模型的智能分析未来7数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技指标平台-指标体系-指标应用：数据智能应用新范式指标平台数据源数据湖BI数据仓库MPP数据库业务系统AI指标看板业务应用指标平台指标体系指标应用建立指标平台统一服务各业务应用端三位一体的数据智能应用新范式8数势科技数势科技数势科技数势科技数势

5、科技数势科技数势科技数势科技数势科技指标平台：新一代数据智能分析应用范式的根基9产品定位指标平台是企业指标管理、加工和应用的一体化工具，帮助企业解决指标口径不统一和数据需求响应慢的问题核心优势以全链路指标化设计理念，实现指标管理和应用的统一、自助和高效1.通过积木式组装指标和通过API消费指标，缩短数据管道，指标管理更高效2.去掉数据集，围绕指标来做数据分析，用业务语言代替技术语言，对业务人员更友好3.基于Doris引擎，并根据指标加工和应用场景升级打造的指标计算引擎HME，查询性能更强大数据源业务DB实时流API外部数据数据仓库指标平台指标市场指标取数指标分析业务应用场景BI工具数据大屏业务

6、系统指标应用指标预警归因数据接入指标定义指标/维度配置指标管理计算任务管理指标API服务数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技Before:传统数据架构复杂、管道长，数据开发和管理效率低下数数据据湖湖数数据据应应用用数数据据仓仓库库集集市市层层数数据据仓仓库库D DW W层层指标呈现数据集存储及加工原原始始数数据据表表1 1原原始始数数据据表表3 3原原始始数数据据表表n n数数据据应应用用表表1 1事事实实维维度度宽宽表表 V V2 2.0 0数数据据应应用用表表n n维维度度表表维维度度表表事事实实明明细细表表事事实实明明细细表表原原始始数数据据表表2 2