同一指标在不同报告和部门中采用不同计算方式。
业务价值
您的企业
将获得什么
价值
一致且可审计的业务指标
管控
更快完成报告与分析
灵活
可控的数据质量和血缘
成果
支撑预测与 AI 场景的平台
适用场景
服务能够产生实际价值的业务情境
我们不从技术清单出发，而是先明确现状、限制条件以及业务需要改变的结果。
管理报告依赖人工导出和合并电子表格。
企业希望开展预测分析和 AI，但尚未控制数据质量、血缘和可用性。
解决方案包含
构建业务所需的
系统配置。
DWH、数据湖与 lakehouse
围绕历史数据、分析、扩展和约定的数据位置要求设计存储层与数据模型。
集成、ETL/ELT 与流数据
建设受治理的批处理和流式管道，监控每个数据集的加载、错误、时延和血缘。
BI、报告与分析模型
创建语义模型、仪表板和报告，统一指标定义，并验证访问控制和性能。
数据质量、目录与治理
建立数据责任人、质量规则、目录、分类和修复流程，使数据可信且能够重复使用。
项目细节
工作开始前需要确认的内容
明确数据域、指标、来源、责任人、更新频率、存储与处理架构、BI 工具、访问模型以及质量和血缘要求。
需要系统与接口清单、数据和报告样例、指标定义、数据量与增长、时延、访问、保留要求，以及适用的监管限制。
将控制指标与源系统核对，并验证完整性、质量、时延、权限、血缘、恢复能力和关键分析流程。
上线后持续监控数据管道与质量、访问、资源成本、模型和报告版本、事件以及新数据产品的发布。
实施流程
三个步骤，
完成上线。
数据地图
明确数据源、所有者、指标、质量要求和更新频率。
平台
建设存储与处理层、集成、访问控制和可观测能力。
应用
发布报告和数据产品，验证指标并持续发展平台。