随着大数据技术和人工智能的发展，企业逐渐意识到构建一个集中化的指标管理平台的必要性。这样的平台旨在解决几个核心问题：首先，确保所有部门都能通过统一的入口提交指标需求，实现需求的透明化管理；其次，建立完善的指标管理体系，涵盖从需求定义、模型设计、数据集成、开发实施到应用监控的全链条；第三，通过自动化和智能化手段提升数据处理的效率和质量，减少人工错误；第四，加强权限控制和数据安全管理，确保敏感数据不被非法访问或误用；最后，实现指标的标准化和复用，减少重复建设，提高资源利用率。

企业指标体系设计面临的典型困境

为了应对上述挑战，袋鼠云沉淀出一套综合的指标管理平台解决方案，涵盖规范建设、需求管理、指标开发与运维等部分。

01 制度流程与组织规范建设

建立一套贯穿指标管理全生命周期的规章制度，确保每一环节都有章可循。这包括但不限于指标命名规范、数据标准定义、指标生命周期管理流程等。同时，明确各部门在指标管理中的角色和职责，比如数据管理团队负责制度的制定和执行、业务部门负责需求提出、IT 部门负责技术实现等。

02 需求申请与审批流程优化

通过平台实现需求在线提交、审批、跟踪的全线上化，提高效率。系统内置相似性检测功能，自动比对现有指标库，避免重复建设。需求审批流程自动化，减少人为干预，确保需求快速流转至开发阶段。

03 指标开发与运维管理

平台支持多种开发模式，包括可视化配置、代码编写等，满足不同技术能力团队的需求。同时，平台集成了数据质量监控、模型管理、调度配置等功能，确保开发出的指标既符合业务需求，又具有高可用性和稳定性。发布后的指标还需经过严格的测试和验证，确保数据准确无误后方可投入使用。

指标建设实践

以某股份商业银行为例，在传统的数据开发和管理场景中，数据管理和指标追踪高度依赖 Excel 等电子表格工具，这导致了数据孤岛、标准不一、口径混乱以及重复开发等问题。例如，各部门各自管理源数据，缺乏统一标准，造成数据不一致；业务术语和指标定义在不同部门间差异大，影响了数据的准确性和应用的有效性；此外，由于缺乏有效的协调机制和相似度分析工具，经常发生重复开发，降低了效率。

为应对这些挑战，袋鼠云为该银行提供了完善的指标建设解决方案，旨在从根本上优化管理流程，提高数据质量和应用效率。

该方案主要包括：

1. 指标平台建设：建立单一、集中化的指标管理平台，实现对全行指标的统一管控，确保数据来源和管理的一致性。

2. 指标体系建设：在平台内定义和实施数据标准、业务口径，构建全面的指标管理体系，消除歧义和不一致性。

3. 指标开发流程优化：明确并优化指标从需求提出到应用的全生命周期流程，确保每个环节高效、准确。

4. 数据模型强化：优化数据模型设计，避免重复开发，通过相似度分析工具减少冗余工作。

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银行通过指标平台实现了以下几个关键转变：

01 需求响应速度大幅提升

通过线上需求管理系统，业务部门可以迅速提交指标需求，系统自动进行需求相似度匹配，减少不必要的重复开发。敏捷开发理念和可视化配置工具加快了指标开发速度，从需求提出到指标上线的周期显著缩短，提高了业务响应速度。

02 数据质量和一致性改善

平台内置的数据治理功能，如数据清洗、标准化处理和质量监控，显著提高了指标数据的准确性和一致性，为决策提供了更可靠的基础。通过标准化和统一管理，提升了数据的准确性和可靠性。

03 指标生命周期管理自动化

从需求提出、开发、测试、上线、使用到退役的整个指标生命周期，均可在平台上自动化管理。平台还能根据指标使用频率和业务价值定期进行评估，及时下线不再适用的指标，保持指标体系的活力和高效。

04 业务洞察力增强

通过平台提供的指标地图、自助分析工具和可视化仪表盘，业务人员可以直观地了解指标间的关联性和业务表现，促进更深入的数据分析和洞察发现，为业务策略调整提供依据。

通过此次指标建设，银行实现了从分散、低效的手动管理向集成化、智能化管理的转变，构建了一个高效、透明、智能的指标管理体系，不仅解决了当下问题，也为银行的长期发展奠定了坚实的数据基础。通过建立总行与分行之间的协作机制，确保了指标的共享和定制化需求得到妥善处理，从而整体提升了银行的数据管理和应用水平。

《行业指标体系白皮书》：https://www.dtstack.com/resources/1057?src=szsm

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm

《数栈 V6.0 产品白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm

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