一、指標(biāo)建設(shè)的痛點(diǎn)

1. 面臨的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

抖音集團(tuán)，作為字節(jié)跳動國內(nèi)信息和服務(wù)業(yè)務(wù)的核心板塊，旗下?lián)碛卸兑簟⒔袢疹^條、西瓜視頻等眾多知名產(chǎn)品。相信大家的手機(jī)里都安裝了不止一個抖音集團(tuán)的 App。

平臺管理的數(shù)據(jù)量在幾年前就已超過 EB 級別，指標(biāo)資產(chǎn)數(shù)據(jù)超過 600PB，這為我們的數(shù)據(jù)管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

2. 火山引擎數(shù)智平臺

我們的數(shù)據(jù)平臺承載著一項重要使命：成為推動增長的敏捷數(shù)智引擎。

火山引擎數(shù)智平臺的整體架構(gòu)分為四個層次：數(shù)據(jù)引擎層、數(shù)據(jù)建設(shè)管理層、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用層和解決方案與咨詢服務(wù)層。這四層協(xié)同工作，覆蓋了數(shù)據(jù)從采集到分析的全生命周期。

我們的數(shù)據(jù)產(chǎn)品有兩個核心特點(diǎn)：敏捷和易用。

首先，敏捷體現(xiàn)在速度和靈活性上。數(shù)據(jù)流程全面加速，無論是數(shù)據(jù)采集、加工還是分析消費(fèi)，都實(shí)現(xiàn)了實(shí)時性，系統(tǒng)能夠處理十億級數(shù)據(jù)的亞秒級查詢。

其次，在易用性方面，我們致力于打造低門檻、快速上手和廣泛協(xié)同的數(shù)據(jù)處理環(huán)境。即使沒有技術(shù)或統(tǒng)計學(xué)背景，團(tuán)隊成員也能輕松搭建數(shù)據(jù)門戶、開展 AB 測試。平臺支持無代碼操作，讓每個人都能快速成為數(shù)據(jù)的探索者和分析者。

此外，數(shù)據(jù)產(chǎn)品具有無縫協(xié)同能力，與飛書、日歷、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等工具的整合，讓數(shù)據(jù)隨時隨地為決策服務(wù)。

總結(jié)而言，我們的數(shù)據(jù)團(tuán)隊致力于通過敏捷和易用的產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)的高標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)。我們的目標(biāo)是達(dá)到"0987"的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)——0 重大線上問題，90% 的需求滿足率，80% 以上的分析師查詢數(shù)倉覆蓋率，以及超過 70% 的業(yè)務(wù)用戶滿意度。

3. 指標(biāo)建設(shè)的痛點(diǎn)

抖音的業(yè)務(wù)發(fā)展可劃分為三個顯著的階段：探索期、成長期和成熟期。

在探索期，我們的焦點(diǎn)在于快速迭代和業(yè)務(wù)導(dǎo)向，迅速適配業(yè)務(wù)調(diào)整，尋找可持續(xù)的增長模式。這一時期，我們面臨的主要挑戰(zhàn)是縮短交付周期，以實(shí)現(xiàn)快速的市場響應(yīng)。

隨著業(yè)務(wù)步入成長期和成熟期，數(shù)據(jù)質(zhì)量和效率的重要性日益凸顯。我們遭遇了三大主要難點(diǎn)：

• 指標(biāo)管理的不統(tǒng)一：存在“同名不同義”或“同義不同名”的現(xiàn)象，使得僅依靠文檔或基礎(chǔ)管理平臺難以有效管理指標(biāo)。
• 指標(biāo)口徑的不統(tǒng)一：業(yè)務(wù)人員常面臨指標(biāo)定義不清晰、技術(shù)口徑不明確的問題，這無疑增加了理解和使用指標(biāo)的難度和成本。
• 指標(biāo)消費(fèi)的不統(tǒng)一：早期的指標(biāo)定義和數(shù)據(jù)取數(shù)口徑分散，導(dǎo)致在新的業(yè)務(wù)場景出現(xiàn)時，數(shù)倉不得不創(chuàng)建冗余的表和重復(fù)的指標(biāo)，造成了資源的浪費(fèi)。

4. 整體技術(shù)方案

面對這些挑戰(zhàn)，我們認(rèn)識到要提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和效率，必須針對性地解決指標(biāo)管理、口徑和消費(fèi)的統(tǒng)一問題。我們的解決思路是構(gòu)建一個生產(chǎn)促進(jìn)消費(fèi)、消費(fèi)反饋促進(jìn)管理的閉環(huán)能力。這樣的良性循環(huán)不僅確保了指標(biāo)體系的價值，也使其在抖音業(yè)務(wù)中能夠持續(xù)、有效地運(yùn)轉(zhuǎn)。

整個解決方案分為三層：

• 第一層是指標(biāo)生產(chǎn)，包括模型的設(shè)計，以及數(shù)據(jù)質(zhì)量和穩(wěn)定性上的一些保障方案。
• 第二層是指標(biāo)管理，核心要解決的是指標(biāo)的效率問題，還要保證指標(biāo)的一致性。
• 第三層是指標(biāo)消費(fèi)，最終以指標(biāo)專題這種方式實(shí)現(xiàn)指標(biāo)一處定義多處消費(fèi)的模式，以服務(wù)化的方式給到上游應(yīng)用。

二、指標(biāo)管理實(shí)踐

1. 指標(biāo)管理的核心問題

接下來探討指標(biāo)管理實(shí)踐中的一些關(guān)鍵問題。

我們認(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)高效的指標(biāo)管理，必須解決以下三個核心問題：

• 指標(biāo)一致性問題：包括“同名不同義”、“同義不同名”以及指標(biāo)間值沖突等問題。一致性是指標(biāo)管理的基石，它直接影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。
• 指標(biāo)的持續(xù)保鮮和有效迭代：短期內(nèi)研發(fā)指標(biāo)相對容易，但長期維護(hù)其活力和有效性則更具挑戰(zhàn)。為此，我們將從機(jī)制和流程的角度出發(fā)，建立保障措施，確保指標(biāo)能夠持續(xù)優(yōu)化和更新，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。
• 效率問題：包括指標(biāo)定義和拆解的效率。在快節(jié)奏的業(yè)務(wù)環(huán)境中，快速響應(yīng)和處理數(shù)據(jù)至關(guān)重要，要通過流程優(yōu)化和技術(shù)迭代，提升指標(biāo)管理的效率，以支持快速決策。

綜上所述，我們的目標(biāo)是在流程和機(jī)制上解決指標(biāo)的持續(xù)保鮮問題，并推動指標(biāo)中臺產(chǎn)品能力的迭代升級，以解決指標(biāo)一致性和管理效率問題。通過這些措施，建立一個更加健壯、靈活且高效的指標(biāo)管理體系。

2. 整體協(xié)作流程

接下來通過一個具體的例子來闡述我們整體的協(xié)作流程。比如一位分析師提了一個指標(biāo)需求，在指標(biāo)平臺中進(jìn)行了需求登記。我們的業(yè)務(wù)應(yīng)用層數(shù)據(jù) BP 數(shù)倉同學(xué)接到這個指標(biāo)需求之后，會去判斷這個指標(biāo)以前有沒有建設(shè)過，是否能夠復(fù)用，如果沒有的話，會先去做指標(biāo)的拆解。在拆解過程中，如果發(fā)現(xiàn)了一些指標(biāo)的基礎(chǔ)元素上的缺失，比如缺少一些原子指標(biāo)或者修飾詞等，就會引入基建同學(xué)或者公共層數(shù)據(jù)同學(xué)來進(jìn)行基礎(chǔ)元素的完善。最終應(yīng)用層的同學(xué)去做好指標(biāo)模型的開發(fā)。

在面向需求交付的過程中，我們一般情況下也是希望對接業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)同學(xué)能夠端到端地完成需求交付的閉環(huán)。當(dāng)然如果需要依賴的核心公共層數(shù)據(jù)缺失，那么會引入公共層的同學(xué)去完善公共數(shù)據(jù)的建設(shè)。最終把模型注冊到指標(biāo)平臺，以服務(wù)化的方式給到下游去進(jìn)行消費(fèi)。

整體協(xié)作流程中的關(guān)鍵步驟包括：

• 需求登記：首先，分析師需要在我們的指標(biāo)平臺上進(jìn)行登記。這一步驟是整個協(xié)作流程的起點(diǎn)，通過平臺提供的工具，需求得以明確和記錄。
• 指標(biāo)檢查與拆解：數(shù)倉開發(fā)人員接到新需求后，首先檢查該指標(biāo)是否已經(jīng)存在。如果尚未存在，開發(fā)人員將負(fù)責(zé)指標(biāo)拆解，構(gòu)建新的指標(biāo)定義，包括原子指標(biāo)和修飾詞等，這是確保指標(biāo)精確性和一致性的關(guān)鍵步驟。
• 模型創(chuàng)建與綁定：隨后，從基建側(cè)著手，開發(fā)人員創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型和表結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行模型綁定。這一環(huán)節(jié)是將指標(biāo)從概念轉(zhuǎn)化為可操作、可查詢的數(shù)據(jù)實(shí)體。
• 交付與應(yīng)用：完成模型綁定后，新構(gòu)建的指標(biāo)最終交付給數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊或分析師。這一交付不僅包括指標(biāo)本身，還包括了指標(biāo)的詳細(xì)文檔和使用指南。
• 全鏈路追蹤：在整個指標(biāo)的生命周期中，從模型綁定、指標(biāo)分類歸屬到原子指標(biāo)的對應(yīng)，每個階段都與指標(biāo)消費(fèi)環(huán)節(jié)緊密相連。這種端到端的流程設(shè)計，確保了每個指標(biāo)的消費(fèi)過程都是可追蹤的，為數(shù)據(jù)的全鏈路追溯和優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。

3. 權(quán)責(zé)一致的組織設(shè)計

要保證整套流程能夠持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)下去，需要有權(quán)責(zé)分明的組織設(shè)計，確保從需求提出到指標(biāo)實(shí)現(xiàn)的每個環(huán)節(jié)都有明確的責(zé)任主體，每個角色都能在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)發(fā)揮最大的作用。這不僅可以提高工作效率，也能夠保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。

• 業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人：首先，業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人是需求和指標(biāo)模型的提出者。他們通常是商業(yè)智能分析師或產(chǎn)品經(jīng)理，擁有深厚的業(yè)務(wù)知識和專業(yè)背景。其職責(zé)是確保指標(biāo)的原子定義和業(yè)務(wù)限定清晰無誤，擁有最終解釋權(quán)，是第一責(zé)任人。他們需要在各自領(lǐng)域內(nèi)制定明確、無歧義的標(biāo)準(zhǔn)，保障指標(biāo)建模的準(zhǔn)確性和一致性。
• 數(shù)據(jù)應(yīng)用層：緊接著，數(shù)據(jù)應(yīng)用層的團(tuán)隊負(fù)責(zé)將這些指標(biāo)模型轉(zhuǎn)化為實(shí)際的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。他們需要選擇合適的實(shí)現(xiàn)方式，確保指標(biāo)的準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)和及時產(chǎn)出。與業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人的密切溝通是他們工作的關(guān)鍵，以確保對指標(biāo)口徑的理解完全一致，避免任何可能的歧義。
• 公共層數(shù)據(jù)團(tuán)隊：最后，基礎(chǔ)信息的維護(hù)和管理由公共層數(shù)據(jù)團(tuán)隊統(tǒng)一負(fù)責(zé)，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和可追溯性。

4. 如何保障指標(biāo)的一致性

要確保指標(biāo)的一致性，主要從兩個方面考慮：

（1）指標(biāo)拆解的規(guī)范性：指標(biāo)拆解過程必須遵循嚴(yán)格的規(guī)范，確保每個指標(biāo)的精確性和一致性。

• 基礎(chǔ)信息配置：涵蓋數(shù)據(jù)域、業(yè)務(wù)過程、度量、修飾詞、統(tǒng)計粒度、時間周期、指標(biāo)單位和數(shù)據(jù)類型，這些是構(gòu)成指標(biāo)的基礎(chǔ)元素。
• 指標(biāo)拆解定義：細(xì)分為原子指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)。
• 原子指標(biāo)由業(yè)務(wù)過程和度量構(gòu)成。
• 衍生指標(biāo)是在原子指標(biāo)的基礎(chǔ)上加入修飾詞和時間周期。
• 復(fù)合指標(biāo)則是通過四則運(yùn)算或統(tǒng)計方法修飾詞從衍生指標(biāo)生成。

（2）指標(biāo)中臺產(chǎn)品能力的唯一性校驗：通過指標(biāo)唯一性校驗和原子指標(biāo)/修飾詞的相似性校驗來確保指標(biāo)在平臺上的一致性和準(zhǔn)確性。

• 指標(biāo)唯一性校驗確保每個指標(biāo)在系統(tǒng)中都是獨(dú)一無二的。
• 原子指標(biāo)和修飾詞的相似性校驗幫助我們避免指標(biāo)定義的冗余和歧義。

5. 如何提升指標(biāo)拆解效率

指標(biāo)拆解是數(shù)據(jù)管理中最為耗時的部分，提升這一環(huán)節(jié)的效率非常重要。我們從以下兩個方面著手提升指標(biāo)拆解和管理的效率。

• 理念革新：首先，在理念上我們提倡“先聚焦核心”。我們認(rèn)為，理想的指標(biāo)管理最終形態(tài)可能是達(dá)到“無為而治”。我們根據(jù)業(yè)務(wù)特性和指標(biāo)復(fù)用性，綜合考量并制定拆解方案。例如，在短視頻業(yè)務(wù)中，我們采取的是“先開發(fā)后拆解”的策略，以適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求。
• 流程優(yōu)化：其次，我們通過梳理和沉淀業(yè)務(wù)過程、原子指標(biāo)和修飾詞，建立指標(biāo)生產(chǎn)操作手冊和指標(biāo)樹。這些措施有助于標(biāo)準(zhǔn)化和加速指標(biāo)拆解過程。同時，我們還開發(fā)了批量化腳本，自動化常規(guī)的拆解任務(wù)，減少人工操作，大幅提升效率。
  比如要投入到一條業(yè)務(wù)線上的指標(biāo)管理，我們往往采取的一個策略是讓偏公共層的專業(yè)數(shù)倉同學(xué)去系統(tǒng)性地梳理出一個業(yè)務(wù)過程，原子指標(biāo)、修飾詞是什么，最終把這條業(yè)務(wù)線上最核心的指標(biāo)做好管理，并且會整理出相應(yīng)的管理手冊，推廣到整條業(yè)務(wù)線上去，從而做好全員的指標(biāo)管理。

6. 探索大模型自動拆解

我們也在探索通過大模型的方式去完成自動化拆解，只需要把對應(yīng)的表和字段錄入進(jìn)去，通過大模型就可以自動拆解出原子指標(biāo)修飾詞和時間周期。

7. 指標(biāo)先生產(chǎn)后管理實(shí)踐

我們團(tuán)隊對業(yè)務(wù)需求的承諾是明確的——保證 90% 的需求滿足率。為了達(dá)到這個目標(biāo)，敏捷性成為我們優(yōu)先考慮的關(guān)鍵因素。

在處理普通業(yè)務(wù)需求時，特別是在短視頻業(yè)務(wù)中，我們采取了一種靈活的策略。為了保持敏捷，我們不會對這類需求進(jìn)行前期的指標(biāo)管理。相反，我們直接開發(fā)并上線 ClickHouse 表，以快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。

隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，當(dāng)這些表格需要被應(yīng)用到?jīng)Q策看板時，我們會異步進(jìn)行指標(biāo)的錄入和拆解。這樣做不僅保證了業(yè)務(wù)的敏捷性，同時也確保了數(shù)據(jù)的可管理性和可分析性。

當(dāng)然，如果遇到性能問題，比如當(dāng)表格不再滿足 SLA 要求時，我們會進(jìn)行模型的重構(gòu)和指標(biāo)下沉到公共層。這一過程是我們數(shù)據(jù)管理成熟度的體現(xiàn)，確保了數(shù)據(jù)的長期穩(wěn)定性和可用性。

通過我們的中臺產(chǎn)品一體化架構(gòu)，即使在異步進(jìn)行指標(biāo)管理時，也只需 20 分鐘就能完成單表的指標(biāo)管理工作。這大大提升了我們的效率，同時也保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。

三、指標(biāo)生產(chǎn)實(shí)踐

1. 指標(biāo)生產(chǎn)的模型設(shè)計原則

指標(biāo)生產(chǎn)的模型設(shè)計遵循從明細(xì)到匯總的層次化設(shè)計原則，依次構(gòu)建了明細(xì)層、輕粒度匯總層和粗粒度匯總層。

在輕粒度匯總層，我們希望能夠覆蓋盡可能多的維度，下游偏應(yīng)用層的指標(biāo)開發(fā)盡可能依賴于輕粒度匯總層，而不要直接去依賴于明細(xì)層，當(dāng)然也會兼顧性能和成本。另外，一般選擇單業(yè)務(wù)過程，當(dāng)然如果多個過程從業(yè)務(wù)視角上來看總是連在一起去看的，那么也會把他們放在一個模型里面去做加工計算。

粗粒度匯總層往往最終應(yīng)用是給到下游直接去做消費(fèi)，所以需要關(guān)注其性能，以及指標(biāo)業(yè)務(wù)上的擴(kuò)展性。從實(shí)踐經(jīng)驗來看，粗粒度匯總層一般情況下選擇三個左右的維度為宜。

2. 指標(biāo)生產(chǎn)的質(zhì)量保證體系

首先要明確保障的對象和內(nèi)容。需要從業(yè)務(wù)視角出發(fā)，清晰界定我們所要保障的對象。這包括：

• 產(chǎn)品模塊的梳理：了解每個產(chǎn)品模塊的具體情況。
• 責(zé)任分配：明確每個模塊的責(zé)任人，包括產(chǎn)品經(jīng)理、開發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析師（DA）。
• 保障標(biāo)準(zhǔn)：設(shè)定具體的標(biāo)準(zhǔn)，如產(chǎn)出時間、用戶體驗等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時性。

第二，要保障方案的實(shí)施，通過工具化和平臺化來賦能整個保障過程。這涉及到：

• 全鏈路血緣：分析模塊之間的關(guān)系、消費(fèi)情況和協(xié)同依賴，確保數(shù)據(jù)的一致性和可追溯性。
• 日常化管理：利用飛書群等工具，對異常告警進(jìn)行播報和推送，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的日常治理。

在需求交付的全鏈路流程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的保障是至關(guān)重要的。例如：

• 開發(fā)測試階段：我們要求管理層的決策指標(biāo)必須經(jīng)過正確性、一致性和合理性的測試。
• 發(fā)布上線階段：實(shí)施嚴(yán)格的變更管控，確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。
• 線上運(yùn)維階段：從數(shù)據(jù)視角、工程視角以及應(yīng)急機(jī)制出發(fā)，全方位保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

總之，數(shù)據(jù)質(zhì)量的保障是一個系統(tǒng)工程，需要我們在每一個環(huán)節(jié)都投入關(guān)注和努力。

3. 指標(biāo)生產(chǎn)的穩(wěn)定性方案

在對外的商業(yè)化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，或者面向于服務(wù)管理層的業(yè)務(wù)時會非常注重指標(biāo)生產(chǎn)的穩(wěn)定性，我們主要面臨兩個核心問題：

• 首先，上游管理難。由于上游鏈路眾多且保障能力參差不齊，因為有的可能是偏工程團(tuán)隊在管理，而且整條鏈路可能上游有的時候高達(dá)幾十層，這使得上游管理的復(fù)雜性大大增加。這通常占到了整體故障的 40%。
• 其次，保障如何做到日常化。我們經(jīng)常遇到優(yōu)化后短期內(nèi)效果顯著，但隨著時間推移，穩(wěn)定性又逐漸變差的情況。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我們提出了一個三層解決方案：

• 建立規(guī)范：我們定義了數(shù)據(jù)分層產(chǎn)出規(guī)范、指標(biāo)新增和下線規(guī)范，以及研發(fā)規(guī)范，確保每一步都有明確的標(biāo)準(zhǔn)和流程。
• 鏈路優(yōu)化：我們不僅優(yōu)化了上游鏈路，還對計算任務(wù)進(jìn)行了細(xì)致的調(diào)整，以提升整體的處理效率和穩(wěn)定性。
• 日常化治理：關(guān)鍵在于量化穩(wěn)定性問題，通過持續(xù)發(fā)現(xiàn)問題和優(yōu)化推送，我們將治理工作融入日常。此外，在運(yùn)維保障中，日常值班機(jī)制、SLA 簽署和故障響應(yīng)體系的建立也是我們穩(wěn)定性保障中不可或缺的部分。

總結(jié)而言，通過建立規(guī)范、優(yōu)化鏈路和日常化治理，我們能夠系統(tǒng)性地提升指標(biāo)生產(chǎn)的穩(wěn)定性，確保我們的數(shù)據(jù)處理既高效又可靠。

四、指標(biāo)消費(fèi)實(shí)踐

1. 指標(biāo)專題的概念和優(yōu)勢

指標(biāo)消費(fèi)的核心思路是構(gòu)建整個抖音官方的指標(biāo)專題。指標(biāo)專題可以理解為一組維度和指標(biāo)的集合，類似于虛擬表，屏蔽了底層的物理實(shí)現(xiàn)，具有如下優(yōu)勢：

• 搭建成本低：以目錄結(jié)構(gòu)管理，可以靈活添加指標(biāo)/維度。
• 找指標(biāo)快：體系清晰，信息一目了然。
• 跨集群、跨數(shù)據(jù)源：可以方便地跨集群、跨數(shù)據(jù)源聯(lián)合分析。
• 智能路由：基于當(dāng)前選擇的維度或指標(biāo)智能化地路由到一個穩(wěn)定性、性能最佳的模型。

2. 指標(biāo)專題的管理和維護(hù)

指標(biāo)專題是指標(biāo)查找、理解口徑、使用指標(biāo)的一站式入口，服務(wù)于產(chǎn)品、運(yùn)營、分析師和戰(zhàn)略等不同角色。它不僅提供了指標(biāo)的綜合搜索功能，還具備面向應(yīng)用場景的專題應(yīng)用能力。

面向?qū)ο蟮奶攸c(diǎn)包括：

• 目錄結(jié)構(gòu)的靈活性：可以靈活地創(chuàng)建專題空間，管理員可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求定義指標(biāo)專題及其分類目錄，確保業(yè)務(wù)指標(biāo)體系的清晰展現(xiàn)。
• 權(quán)限分級的精細(xì)化管理：專題信息由管理員統(tǒng)一維護(hù)，確保了信息的可靠性。同時，支持多角色設(shè)定，包括業(yè)務(wù)線管理員、指標(biāo)專題管理員、指標(biāo)分類管理員，提高了操作的靈活性。
• 指標(biāo)導(dǎo)入的便捷性：簡化了指標(biāo)導(dǎo)入流程，使得指標(biāo)的添加和管理變得更加容易。

通過這些特點(diǎn)，不僅提高了指標(biāo)管理的效率，也加強(qiáng)了數(shù)據(jù)的可訪問性和透明度，為決策提供了堅實(shí)的數(shù)據(jù)支持。

3. 指標(biāo)列表-快速理解業(yè)戶核心指標(biāo)體系

我們的指標(biāo)列表不僅是一個展示工具，更是一個強(qiáng)大的管理平臺。

• 可以幫助我們快速理解整個業(yè)務(wù)線的核心指標(biāo)到底是什么。
• 靈活、清晰地展示指標(biāo)優(yōu)先級。
• 頁面可作為業(yè)務(wù)模塊指標(biāo)體系直接分享。

4. 指標(biāo)詳情頁-展現(xiàn)指標(biāo)相關(guān)重要信息

指標(biāo)詳情頁是一個全面展現(xiàn)指標(biāo)相關(guān)信息的地方。包括三大組成部分：

• 業(yè)務(wù)詳情頁：這里匯聚了指標(biāo)的核心業(yè)務(wù)信息，包括其定義、用途和業(yè)務(wù)影響。提供了近期數(shù)據(jù)的快照，使用戶能夠迅速把握指標(biāo)的動態(tài)變化。此外，還關(guān)聯(lián)了高熱度的看板，使得業(yè)務(wù)團(tuán)隊能夠從宏觀角度理解指標(biāo)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用和價值。
• 技術(shù)詳情頁：深入技術(shù)層面，展示了每個指標(biāo)的技術(shù)口徑和計算邏輯，以及它們所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)模型。為數(shù)據(jù)工程師和技術(shù)團(tuán)隊提供了一個清晰的技術(shù)視角，幫助他們更好地理解、維護(hù)和優(yōu)化指標(biāo)。
• 消費(fèi)血緣：通過展示指標(biāo)的血緣關(guān)系，幫助用戶追溯數(shù)據(jù)的加工流程。這種可視化的血緣分析不僅方便了問題的診斷和定位，也加強(qiáng)了數(shù)據(jù)的透明度和可追溯性。

5. 指標(biāo)消費(fèi)應(yīng)用

指標(biāo)專題消費(fèi)的核心思路還是希望能夠做到指標(biāo)一次定義多處消費(fèi)。指標(biāo)專題的應(yīng)用通過如下一些方式為工作效率帶來了提升：

• 決策看板：通過專題指標(biāo)與風(fēng)神的直接打通，在可視化的 BI 工具中，可直接基于維度和指標(biāo)快速搭建所需的數(shù)據(jù)看板，決策者可以快速獲取深度分析，為決策提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。
• 自助取數(shù)：Chat BI 大模型的應(yīng)用，降低了數(shù)據(jù)獲取的技術(shù)門檻，讓每個用戶都能成為數(shù)據(jù)的探索者。
• 日報推送：自動化的日報推送不僅節(jié)省了時間，也確保了信息傳遞的時效性和個性化。

五、總結(jié)展望

價值衡量是從生產(chǎn)視角和消費(fèi)指標(biāo)來審視指標(biāo)管理的健康程度，比如有多少指標(biāo)在管理中，有多少指標(biāo)規(guī)范地下沉到了公共層。

從消費(fèi)視角，我們會關(guān)注通過指標(biāo)專題進(jìn)行統(tǒng)一下游消費(fèi)的比例是多少，還會關(guān)注消費(fèi)后的業(yè)務(wù)反饋，通過指標(biāo)專題給到下游消費(fèi)是否對指標(biāo)一致性和指標(biāo)的可理解性得到提升。

上圖中展示了電商業(yè)務(wù)的實(shí)踐結(jié)果，從定性角度來看，指標(biāo)體系對數(shù)據(jù)團(tuán)隊最大的收益是指標(biāo)一致性和指標(biāo)復(fù)用性帶來的人效提升；對于分析師和業(yè)務(wù)同學(xué)來說，更多的是提升了整個指標(biāo)的可理解性，并降低了溝通成本。

最后分享一下我們對未來工作的規(guī)劃。首先，仍會致力于轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)交付方式，希望以指標(biāo)及服務(wù)化的方式去提供穩(wěn)定、可復(fù)用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。具體工作仍將圍繞以下三個核心部分展開：

• 指標(biāo)生產(chǎn)：我們正朝著標(biāo)準(zhǔn)化、配置化、自動化的方向邁進(jìn)，這一過程將確保指標(biāo)生產(chǎn)的高效率和高質(zhì)量。
• 指標(biāo)管理：通過大模型自動化指標(biāo)拆解，增強(qiáng)了指標(biāo)的可理解性。這不僅提升了數(shù)據(jù)的透明度，也使得數(shù)據(jù)管理更為直觀和便捷。
• 指標(biāo)消費(fèi)：我們致力于打造一體化數(shù)據(jù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)一處定義、多處消費(fèi)的模式。這將簡化數(shù)據(jù)應(yīng)用流程，提高數(shù)據(jù)的利用率。