从人工向智能化转变,企业级指标管理平台建设实战
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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。
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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。
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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。
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该方案主要包括:
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。
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。
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。
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。
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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