指标中台白皮书（金蝶）

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⽩⽪书

WHITE PAPER

指标中台

建设⽅法与实践

⽬录

指标中台建设背景 4

指标中台发展史 4

早期的数据建模（1996-2010 年） 4

⾃助式 BI 的出现（2010年初） 5

数据平台的进步（2015-2020 年） 5

数据分析平⺠化孕育了新的数据应⽤（2017 年⾄今） 6

指标中台概念介绍 7

指标建设的现状 7

痛点 1：数据孤岛/数据烟囱 7

痛点 2：指标⼝径、标准不统⼀ 8

痛点 3：指标体系不完整 9

痛点 4：指标问题难追溯 9

痛点 5：数据治理难 9

痛点 6：指标计算重复，分析效率低 9

痛点 7：分析平台特性不⾜以⽀撑决策 10

指标中台建设的价值动因 10

理解业务 11

发现问题 11

定位原因 11

精细化运营 11

挖掘价值 11

指标中台建设框架 12

指标的基本概念 12

什么是指标？ 12

指标分类 12

维度 12

维度属性 13

度量 13

指标主题 13

原⼦指标 13

派⽣（衍⽣）指标 13

复合指标 13

指标计算 14

指标体系⽅法论 15

OSM 模型 15

北极星指标 16

指标体系建⽴流程 17

指标数据标准 19

指标标准要求 19

谁来制定指标数据标准？ 19

谁会使⽤指标中台？ 20

指标需求对接流程 20

指标中台功能规划 21

指标定义 21

指标看板 21

指标应⽤ 22

指标⾎缘 22

指标分享 22

指标推荐 22

异动预测 23

指标洞察 23

指标计算引擎 23

Kylin 23

Spark 24

Druid 24

ClickHouse 24

Kyligence 指标中台⽅案介绍 25

Kyligence 建设指标中台的定位 25

Kyligence 指标引擎的特点 25

指标中台建设案例 30

平安银⾏：潘多拉指标平台 30

⻉壳找房 34

Airbnb: Minerva 指标平台 40

Uber：uMetric 来解决指标差异问题 41

总结 42

关于 Kyligence 43

参考引⽤ 44

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摘要：

⽩⽪书WHITEPAPER指标中台建设⽅法与实践2Copyright©2022KyligenceUSA,Inc.KyligenceandtheKyligencelogoareregisteredtrademarksofKyligenceUSA,Inc.intheUnitedStatesand/orothercountries.Allotherbrandsandnamesarethepropertyoftheirrespectiveowners.Allrightsreserved.Visitusatkyligence.io.⽬录指标中台建设背景4指标中台发展史4早期的数据建模（1996-2010...

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