指标中台白皮书（金蝶）
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指标中台
建设⽅法与实践
2
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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
3
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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
摘要：
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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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