科技飞速发展的时代，企业信息化建设会越来越完善，越来越体系化，当今数据时代背景下更加强调、重视数据的价值，以数据说话，通过数据为企业提升渠道转化率、改善企业产品、实现精准运营，为企业打造自助模式的数据分析成果，以数据驱动决策。

无论是现在的互联网企业，还是传统型企业，都需要数据分析。公司需要决定一些方向或者推出某种新型产品，就需要数据分析来将一些凌乱的数据进行整合汇总，从而判断出具体的方向。

整体介绍

DAP数据分析平台是一款专门用于企业大数据平台构建的产品，它可以对从业务系统或者ODS中抽取来的海量数据进行高效存储、计算、分析并处理。最终将有价值的数据以可视化的形式进行展现，能够有效地帮助企业清晰地分析优劣势，从而调整企业策略，加快企业的信息化发展与整体竞争力。

可以通过不同的产品组合来解决不同公司面临的企业困难，帮助企业范围内建立起一整套统一、规范的IT架构标准体系，包括数据规范、服务规范、流程规范、界面规范、接口规范等，彻底解决当前面临的信息孤岛问题，有利于提高效率和降低成本。

1.产品体系

首先介绍数通产品体系如下图：

 

数通的所有产品都是通过K8S云平台进行部署搭建产品环境，通过不同的产品组合方案来解决企业面临的不同信息化困境，帮助企业完善信息化发展。

DAP数据分析平台通过与ESB应用集成平台结合使用场景主要是通过配置调度任务，通过执行调度任务调用ESB数据同步流程，实现数据的采集、抽取、转换、传输、调度等操作，基础数据为DAP提供同源并标准的、一致的数据保障数据分析分析数据的准确性。

2.产品介绍

DAP数据分析平台将企业的数据进行治理分析，并且通过图形组件呈现出来，充分将企业的数据利用起来，发挥数据的最大价值，为企业决策者提供直观的展示效果，从而获得更大的商业价值。在DAP数据分析平台中预置了丰富的组件，饼状图、条形图、散点图、折线图等满足企业的真实所需。它可以对从业务系统或者ODS中抽取来的海量数据进行高效存储、计算、分析并处理。最终将有价值的数据以可视化的形式进行展现，能够有效的帮助企业清晰地分析优劣势，从而调整企业策略，加快企业的信息化发展与整体竞争力。

下图是产品介绍如下：

 

数据分析平台功能有：

1.数据来源（应用系统定义、数据源头配置、ODS数据定义）。

2.数仓模型（业务主题、指标管理、维度配置、事实配置、模型配置）。

3.数据调度（规则校验、调度资源、调度任务、日志管理）。

4.分析模型（数据集配置、立方体配置、业务类报表、多维度分析）。

5.算法模型（算法原型、算法开发、算法调用、算法日志）。

6.展现配置（导航管理、组件管理、展现主题、装饰管理）。

7.数据服务（接收服务、查询服务、算法数据、统计服务、指标服务、业务服务）。

8.统计分析（数据地图、质量分析、影响分析、血缘分析）。

9.系统管理（资源配置、组织机构、角色管理、人员管理、功能管理、系统日志）。

3.功能说明

数据指标有别于传统意义上的统计指标，它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标需要对业务需求进行进一步的抽象，通过埋点进行数据采集，设计一套计算规则，并通过BI和数据可视化呈现，最终能够解释用户行为变化及业务变化。

配置阈值直接与主题、通知、报警相关，阈值应用与分享，通常在图表组件实例上配置，通过指标体现数据的价值。

 

指标简介

指标和阈值直接与主题、通知、报警直接相关，通常用于看板图表组件，但是现有看板页面里对应的组件没有关联上指标。

指标没有明确的用途，这样很难把指标真正落地下来，而指标本身是数据中台做好的重要前提，现在明确出来指标典型用途：指标服务、看板图表、通知/报警。

1.概念说明

DAP数据分析平台的指标数据来源平台的分析模型（数据集、立方体、模型），通常情况下指标是用来帮助企业高层管理者实时查看企业的信息，方便其对企业的管理，加速企业数字化建设。

DAP平台的指标管理功能支持设置指标的元数据，通过参考列（维度）、引用列（度量）、数值列（度量）来对数据来源读取到的数据进行相应的字段选择。同时支持创建相应的指标实例，通过指标数据可以延伸出不同的指标实例数据，方便通过不同的阈值来对数据进行不同的治理。

2.指标配置

接下来对指标的创建进行说明：

新增编辑页面：

 

指标管理的页面创建新的数据，将所有的基本信息保存后，便可以去设置指标的元数据和指标的实例，样式如下：可以在元数据中设置参考列（维度），引用列（度量），数值列（度量），在数值列设置需要关注的数据：

 

设置完这些，便可以创建相应的指标实例，在明细页面我们可以配置实例的基本信息，这里有条件、排序以及定时策略的设置。样式如下：

 

创建完实例后，便可以在下方创建对应的阈值，进入阈值的创建页面，可以添加基本的阈值信息数据，这里主要就是阈值表达式的添加，这里支持引用列和数值列的数据进行组合使用通过和比较运算符结合组成阈值表达式。添加的样式如下：

 

可以在上面看到是否通知的设置，点击是则可以对通知进行设定，选择通知的方式和通知的对象，如下：

 

创建完这些便创建好指标的相关数据。至于怎么添加指标服务的数据，只需要将创建好的指标实例进行发布操作便创建了一个指标服务的数据，发布功能在指标实例的首页上，如下：

 

3.指标应用

指标应用于服务和组件，指标不只是数据分析平台上应用，也要给其他产品提供数据服务。

指标服务中看到的数据数值列将以红色显示，如下：

 

通过指标可以在组件上面显示报警提示展现，如下图：

 

主要应用

指标主要应用有报警预警功能、看板应用功能、指标服务功能。下面进行详细介绍。

1.报警预警

指标管理配置阈值，配置报警策略，在数据发生变化时，没有达到所配置阈值就进行报警提醒工作人员，让企业第一时间可以知道企业情况，从而快速地给出解决策略，帮助企业的发展。

 

2.看板应用

有些组件直接就可以通过指标就可以配置出来，所以在指标可以关联组件，然后在组件实例配置时候就可以直接选择器指标生成对应数据SQL进行统计分析。

 

3.指标服务

指标不只是数据分析平台上应用，也要给其他产品提供数据服务，帮助它们根据指标快速地建立分析图表。

 

如此需要配置指标在指标实例管理里点击发布：

 

数据服务中指标服务功能会多出一条该指标服务数据，点击数据预览直接查询服务。

 

指标应用

指标配置完之后可以结合可视化展现进行使用，在可视化展现时，指标超出阈值会进行报警提示，可以使决策者清晰直观的明确指标的运行情况。

1.指标说明

阈值是每个指标的考察点，通过阈值来了解业务是否满足某种条件，来判断是否符合运营标准、对企业发展是否有影响，所以对于阈值应用是对数仓建设时对数据处理一种主要的展现价值。通过在看板上报警提示，来显示数据是否有超出预定值。

2.阈值应用

组件在配置中，数据来源可以选取指标集，通过对字段进行配置，来达到数据的可视化展现。

 

3.效果展现

最终效果如下图：

1.看板应用：下图为指标配置好阈值超出后的预警报警效果。

 

2.指标服务：在指标服务里用高亮显示体现超出阈值的数据。

 

心得总结

DAP数据分析平台通过数仓建设把业务系统的数据进行统一管理，通过数据服务或者数据可视化展现把这些有效的数据展现出来，帮助企业决策者了解公司动态。指标阈值可以有效地在可视化展现时体现出数据超出预定值。

1.过程总结

DAP数据分析平台如何使用指标配置主要就是由以上的部分构成，通过对数据治理，形成可靠的数仓，基于数仓来构建分析模型，由数据集、立方体以及数仓模型来创建指标集，通过配置指标实例以及阈值后，可以对外发布为服务，也可以对内进行数据的可视化展现，超阈值的数据可以进行通知报警，协助企业明晰企业的运转情况、分析定位问题所在。

2.重要事项

使用DAP数据分析平台进行指标构建需要注意如下几个重点：

1.指标配置前要根据不同行业来进行调研，通过调研的编写设计文档，通过设计文档来构建指标集。

2.指标要构建合理的阈值范围，因为只有合理的阈值范围才能够进行合理的预警。

3.说在最后

指标的意义在于：首先对指标体系进行梳理、采集、加工、监控，通过指标体系来看实时掌控企业的运营情况；基于指标阈值实现业务的自动提醒、联动；基于指标看板、层层穿透、明晰企业的运转情况、分析定位问题所在；基于AI算法模型对问题给出解决方案、提前预测/预判/预控。

DAP数据分析平台可以实现帮助企业对数据资产进行管理和控制，通过标准的数据治理模型，结合指标体系、AI算法模型、外部服务等一系列的功能，实现数据的转动流转，最终目标是提升数据价值，是企业实现数字化转型和战略的基础。

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