“企业如何有效利用大数据和智能技术优化经营管理,提升决策质量?对于这个问题,本书提供了一套系统的解决方案,不仅深入浅出地介绍了指标体系的构建和优化方法,还详细展示了指标平台的建设流程和关键技术。更重要的是,本书将理论与实践紧密结合,使读者能够快速理解和掌握书中的核心内容。无论你是企业决策者、数据分析师还是普通员工,这本书都能为你带来宝贵的知识和启发。”——车品觉香港特区数字化经济发展委员会委员/香港科学园董事

经济从流量时代向高质量增长转变,企业从粗放经营向精细化、数字化、智能化经营转型升级, “数据不通、不清晰“、指标口径不统一”等问题成为影响企业数字化进程的关键问题，科学的指标体系设计、优秀的指标平台，适合企业自身的数据管理方法论，成为解题的秘钥。近期数势科技CTO韩秀锋参加了DAMA数据管理前沿实践讲座，并发表《管研用一体化 新一代指标平台》的主题分享。期间着重介绍了数势科技与大数据技术标准推进委员会，共同推出的行业首部指标体系、指标平台专业书籍《指标体系与指标平台：方法与实践》的各个章节看点，下面我们来一起回顾一下：

《指标体系与指标平台：方法与实践》各章节的知识点有哪些？

第1章：从指标驱动的数字化经营新模式开始，带大家进入真实的企业经营环境，让大家快速感受指标管理对企业经营的重要意义。

第2章：着重介绍指标体系的设计方法论，看懂指标设计的原则，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。

第3、4章：深入指标管理平台的设计与技术架构。从多年实践中，我们总结出这套指标平台建设方法，帮助企业构建一套具备“一处定义、全局使用”，且自动化、高性能的指标平台。如果您正考虑建设指标平台，那一定不要错过这两章内容。本文将放出（4.2章节指标平台的技术特色与读者们分享）

第5~8章：将深入零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业，从不同行业的特点出发，向您展开不同的指标平台设计、建设和应用的全景图，结合行业的最佳实践让您切实感受指标平台带给企业的价值，为想要进行数据智能决策的您提供参考。

第9、10章：将分别探索两大趋势：数据民主化，以及大模型在数据智能、指标管理中的应用。融合时下最先进的技术，探索技术带给我们的无限未来，或许也能助您打开思路，以终为始，设计最适合企业的解决方案。

章节分享：4.2 指标平台的技术特色

4.2.1 丰富的数据连接器

在现代企业中，数据的来源多样且分散，从传统的关系数据库到大数据平台、云存储，乃至特定的数据仓库，每一处都承载着企业运营的关键信息。一个优秀的指标平台必须能够无缝连接这些多样化的数据源，从而为用户提供全面、深入的数据分析和洞察。

（1）Hadoop/Spark数据湖

作为大数据平台的代表，Hadoop和Spark数据湖存储着海量的原始数据。指标平台通过高效的数据连接器，利用Hive、HBase等格式，轻松访问和分析这些数据，帮助企业挖掘潜在的价值。

（2）云存储（如OSS/COS）

随着云计算的普及，越来越多的企业将数据迁移至云平台（如阿里云OSS、腾讯云COS），指标平台与云存储的无缝连接，确保了用户可以快速、灵活地访问和共享数据，满足随时的数据分析需求。

（3）MPP数据库（如StarRocks/Doris）

MPP（Massively Parallel Processing）数据库，以其高速的查询性能和强大的并行处理能力成为实时数据分析的首选。指标平台通过优化的连接器，能够快速从这些数据库中提取数据，为企业的决策提供更加敏捷的支持。

（4）数据仓库和传统数据库

除了大数据平台和云存储，企业仍然依赖传统的数据仓库和数据库来存储和管理核心业务数据。指标平台的连接器可以轻松地与各种关系型数据库（如MySQL、Oracle）以及数据仓库（如Teradata、Snowflake）进行集成，确保用户能够访问到所有关键业务数据，如图4-2所示。

总之，指标平台具备丰富的数据连接器，这也是指标平台的核心特性之一，它能够将多样化的数据源汇聚在一个统一的平台中，使用户可以从不同层面、不同维度获得深入的数据洞察，能够轻松地访问和分析各种数据类型，从而更好地支持战略决策和业务优化。

4.2.2 智能化的指标计算引擎

指标计算引擎（Hyper Metrics Engine, HME）是数据处理与分析领域的一项革新性技术。其核心在于以数据虚拟化的理念为基础，构建了一个高效、灵活的数据虚拟化引擎。这个引擎具备两大核心能力：基于视图的预计算能力和基于预计算结果的查询优化能力。

1.数据虚拟化

在传统的数据处理模式中，数据模型往往与物理存储紧密绑定，这导致了数据量的线性增长、大量冗余数据的产生，以及计算优化的困难。而数据虚拟化技术的引入，打破了这一僵局。它通过将数据模型与物理存储解耦，使数据定义与物理存储之间的关系变得动态和灵活。这一转变不仅极大地提高了大数据处理的灵活性，还使数据建模和计算过程得以从烦琐的预计算中解脱出来。利用虚拟化技术进行逻辑建模，我们可以更高效地管理数据仓库，使其变得更加强大、灵活和智能。

对于业务人员来说，数据虚拟化技术带来了显著的便利：

·数据解耦：业务人员可以专注于业务逻辑和语义模型（Semantic model）的构建，而无须关心底层物理数据的细节。

·通过先进的技术手段，确保数据口径的一致性，实现了“单一数据源”和“一处定义，全局使用”的目标。

对于技术/BI工程师来说，数据虚拟化技术同样具有显著的优势：

·它简化了数据处理和分析的链路，提高了工作效率。

·通过解放生产力，提升了人效，使工程师们能够更专注于业务价值的挖掘和创新。

2.基于视图的预计算

在构建一个完整的数据仓库时，为了减小执行代价，我们可以先将每层数据的每张表都创建成逻辑视图。随着业务场景的不断丰富和使用，我们可以根据查询热度、查询性能、计算代价等多重因素，逐步将一些视图进行物化，从而提升查询性能，同时保证整体计算代价可控。

这种基于视图的预计算能力巧妙地化解了灵活性和效率之间的矛盾，它可以根据业务需求的变化和预置的预计算策略，自动创建逻辑视图和物化视图，无须提前规划查询场景。这种建模的后置化方式不仅保障了资源的高效利用，还满足了不同时期的不同业务需求，使数据的加速处理变得更加智能和高效。

3.基于预计算结果的查询优化

当对指标数据进行查询时，基于预计算结果的查询优化能力再次展现了智能化的特点。通过透明加速方式，用户无须改写SQL语句。优化器可以根据预置的查询路由策略，自动选择合适的物化视图进行加速处理。

无论是预计算策略还是查询路由策略，都可以随着业务和使用场景的扩充而不断迭代完善。这种逐步优化的方式使整个数据仓库变得更加智能化，实现了查询性能提升与计算代价之间的优雅平衡，如图4-3所示。

4.2.3 多样化的指标服务输出方式

在指标平台的整体技术架构中，指标服务输出层占据着举足轻重的地位。它不仅要提供多样化的服务输出方式以满足不同用户和应用的需求，更要确保系统的访问安全性，以保障数据和功能的合理使用。

1.服务输出方式

为了充分满足各类用户和应用场景的需求，指标服务输出层设计了多种输出方式，包括：

RESTful API：这种基于HTTP的接口方式，以其标准化和易用性著称，使外部系统、移动应用以及第三方开发者能够轻松与指标平台进行通信。通过简单的请求和响应机制，用户可以高效地获取所需的指标数据。

Java API：对于那些需要更深度集成和定制化开发的用户来说，Java API提供了更为灵活和强大的功能支持。开发人员可以直接在Java应用程序中调用这些API，实现对指标平台功能和数据的深度操作，满足复杂的业务需求。

SQL：对于熟悉SQL查询语言的用户来说，通过SQL接口可以直接使用熟悉的查询语句对指标数据进行查询和分析。这种方式不仅降低了用户的学习成本，还提高了数据的可访问性和分析效率。

MDX：针对多维数据模型的支持，指标平台提供了MDX（多维表达式）接口。这是一种专门用于多维数据查询和分析的标准查询语言，适用于需要进行复杂数据分析和报表生成的用户。

2.访问安全性的保障

在提供多样化服务输出（如图4-4所示）的同时，指标平台也高度重视访问安全性的保障。为了确保数据和功能的安全使用，平台应采取以下关键措施：

身份验证：所有访问指标服务的用户都必须经过严格的身份验证，确保只有具备合法身份和权限的用户才能访问平台。平台支持多种身份验证方式，如用户名密码验证、单点登录（SSO）以及API密钥验证等，以满足不同用户的安全需求。

访问控制：平台实施了细粒度的访问控制策略，根据用户的角色和权限对其可访问的数据和功能进行精确控制。通过角色划分、权限组设置以及资源级别的授权等方式，确保用户只能访问其被授权的数据和功能，有效防止数据泄露和非法操作。

数据加密：在数据传输和存储过程中，平台对敏感数据进行了加密处理。采用先进的加密算法和技术手段，确保数据在传输过程中的机密性和完整性，防止数据被未经授权的人员窃取或篡改。同时，在数据存储时也采取了相应的加密措施，以保障数据的长期安全。

审计日志：为了监控和追踪用户的行为和数据使用情况，平台记录了详细的审计日志。这些日志记录了用户的访问记录、操作行为以及数据使用情况等信息，便于管理员进行安全审计和故障排查。通过审计日志的分析和挖掘，还可以发现潜在的安全风险并及时采取应对措施。

综上所述，指标服务输出层在指标平台的技术架构中发挥着至关重要的作用。它通过提供多样化的服务输出方式和严格的访问安全性保障措施，为用户提供了安全、高效、便捷的数据服务体验。这使企业能够更好地利用指标数据进行决策优化和业务创新，推动企业的持续发展和进步。

该章后续还介绍了，三大主流OLAP数据库引擎、OLAP选型时考虑的6个因素、指标平台关注的OLAP特性等内容，如果您对《指标体系与指标平台：方法与实践》感兴趣，目前京东商城、当当等电商都有售卖，也可以参与底部活动填写表单，还有机会免费获得此书。

最后，无论您是企业的决策者、数据分析师、IT专业人士还是普通员工、大学生，还是对数据智能感兴趣的普通读者，本书都值得您阅读，无论您是想深入了解指标管理，还是希望通过数据智能驱动到业务决策，本书都能满足需求和期望。

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