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撰书初心

“推动企业数字化升级，实现数据价值的普惠化，是我们写这本书的初衷。通过将理论与实践紧密结合，让读者能够快速理解和掌握关键概念，实现看了就会，会了就能做的学习效果。同时，我也要对每一位读者表达我的诚挚感激，希望这本书能为你们提供价值和启发。”——黎科峰博士 数势科技创始人兼CEO

数势科技此次撰写的《指标体系与指标平台：方法与实践》，旨在推动企业数字化升级，实现数据价值的普惠化。当前市场对企业数字化转型高度关注，尤其对数据管理和利用存在迫切的需求。本书恰逢其时，系统介绍指标体系与平台的方法论与实践，为企业在不确定环境中提供决策支持，优化运营流程，增强市场竞争力。通过丰富案例与前沿技术探讨，为企业数字化转型提供实战指南。

无论你是企业的决策者、数据分析师、IT专业人士还是普通员工、大学生，还是对数据智能感兴趣的普通读者，本书都值得你阅读，无论你是想深入了解指标管理，还是希望通过数据智能驱动到业务决策，本书都能满足读者的需求和期望。

各章节的知识点有哪些？

第1章：从指标驱动的数字化经营新模式开始，带大家进入真实的企业经营环境，让大家快速感受指标管理对企业经营的重要意义。

第2章：着重介绍指标体系的设计方法论，看懂指标设计的原则，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。

第3、4章：深入指标管理平台的设计与技术架构。从多年实践中，我们总结出这套指标平台建设方法，帮助企业构建一套具备“一处定义、全局使用”，且自动化、高性能的指标平台。如果你正考虑建设指标平台，那一定不要错过这两章内容。我们将在本文中拿出3.1章“指标平台定位”进行分享。

第5~8章：将深入零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业，从不同行业的特点出发，向您展开不同的指标平台设计、建设和应用的全景图，结合行业的最佳实践让你切实感受指标平台带给企业的价值，为想要进行数据智能决策的你提供参考。

第9、10章：将分别探索两大趋势：数据民主化，以及大模型在数据智能、指标管理中的应用。融合时下最先进的技术，探索技术带给我们的无限未来，或许也能助你打开思路，以终为始，设计最适合企业的解决方案。

章节分享：3.1指标平台的产品定位

3.1.1 指标平台的必要性

在企业数字化经营管理的核心领域，构建一个全面的指标体系是至关重要的。通过统一的指标体系，企业能够推动业务的执行、跟踪和反馈流程，形成一个高效的管理闭环。指标作为组织内部的共同语言，确保了所有成员能够协同一致地朝着实现组织的战略目标和业务成果的方向努力。

构建以指标为核心的数据分析和应用模式，关键在于开发一个集中的指标平台。在缺乏这样一个平台的情况下，业务人员的数据分析需求往往依赖于数据团队在数据仓库和商业智能（BI）工具中进行数据处理。由于资源和工具的限制，企业普遍面临两大挑战：

首先，效率低下。数据团队的研发能力往往跟不上快速变化的业务需求。他们需要响应来自不同业务部门的多样化需求，如在分析平台上创建报表或在BI工具中制作仪表板，这要求数据团队处理底层数据集并将其同步至BI库。这一过程涉及高昂的沟通成本、开发成本和报表/仪表板上线成本。由于这些任务几乎完全由数据团队承担，而数据团队的规模通常有限，在许多企业中，10~20人的团队已经算是较大的规模，面对全公司众多业务线、子公司和部门的需求时，任务积压和效率瓶颈成为不可避免的问题。

其次，缺乏规范性。在指标的开发和管理过程中，常常出现指标同名不同义或同义不同名的一致性问题，指标定义标准化程度低会导致许多指标被重复开发，形成了类似烟囱式的独立系统，不仅浪费了存储和计算资源，也增加了人力成本。

为了应对这些挑战，指标平台的建设已成为行业领先企业的数字化战略的首选。通过指标平台能够提供标准化的指标定义、高效的指标口径开发和统一而灵活的指标服务。这将有助于企业建立统一的业务水平衡量标准，从而显著提升经营决策的效率。

3.1.2 指标平台在数据平台中的定位

指标平台的概念源自国外的Metrics Layer（指标层），这一理念的核心在于对数据分析中的度量和维度进行抽象和管理层的构建。作为数据平台架构中的一个独立层面，它使数据分析师和数据工程师能够定义出统一且一致的度量标准，这些标准不仅适用于数据仓库中的直接计算，也适用于商业智能（BI）工具、机器学习模型，以及其他任何需要这些度量值的业务应用系统。

随着现代数据技术栈的不断演进，Metrics Layer这一概念逐渐演变为一个成熟的独立产品。整体的系统架构如图3-1所示。

第四章，将介绍指标平台的3种实现方案，分别为BI工具升级为“Metrics+BI”平台、在数据中台中增加指标管理系统与基于Headless理念的 Metrics Store，新书上市特惠中。另外，扫码填写表单还有机会免费获得此书！期待您的参与。

正如中国信息通信研究院云计算与大数据研究所，大数据与区块链部副主任马鹏玮在书评中所说：“数据指标平台是数据智能技术的重要一环，数据指标体系构建方法论是数智化转型理论的关键组成。但业内缺乏相关的理论知识梳理，进而让各企业的探索之路成本高昂。非常荣幸能够看到这本书的面世，这本书恰恰提供了数据指标这个领域的深刻见解和具体操作指南。并且它以指标为牵引，为企业深化数字化建设提供了新的思路和方法。”最后，我们希望这本书对读者有切实的帮助，您的支持与反馈是我们前进的最大动力。