数据要素如何转化为生产力?关键在以指标为中心实现数据分析“快全准省”

进入到数字化时代,企业的经营变得越来越精细化、智能化、自动化,其中,数据就变成了关键要素,在企业的业务运营、经营决策、流程改进、创新驱动、资源配置等方面发挥出巨大作用。

数据具体如何转化为生产力,有几个关键场景。

如通过全面、准确、及时的数据分析,能够帮助企业做出更准确的决策,像电商平台通过利用用户浏览和购买数据优化推荐系统,提高销售转化率;对业务流程中产生的数据进行分析,可以发现流程中的瓶颈和低效率环节,以不断改进,像分析制造生产线上的设备运行数据,可以提前预测设备故障,减少停机时间,提高生产效率;通过分析货物运输数据,能够优化车辆调度和路线规划,实现资源的合理化配置,降低运输成本,提高运输效率;基于用户行为数据和兴趣爱好等偏好数据,推送相关的广告,实现精准的市场定位和个性化营销等。

综合以上应用场景,我们可以看出,推动数据转化为生产力,关键在于数据分析。

数据分析也是企业数字化转型过程中最为关注的重要举措。据 Forrester 报告和市场调研,全球 2252 位正在进行数字化转型的服务决策者 34% 选择了数据分析,中国 271 位决策者则有 44% 选择了数据分析。

然而,有数据但价值低成为阻碍企业做好数据分析的首要挑战,主要表现为“响应慢、数据乱、决策难、成本高”。导致这些问题的根因在于传统“数仓+BI”的模式高度依赖人工 ETL。

  • 响应慢:依赖 IT 被动响应业务需求,缺少业务自助分析能力,需求响应长达周~月
  • 数据乱:数据标准不统一,跨部门、跨系统指标定义无法对齐,开发应用两张皮
  • 决策难:静态报表,分析维度固化,不能灵活洞察分析,无法基于数据驱动决策
  • 成本高:烟囱式开发,构建大量宽表/汇总表,引发宽表爆炸,消耗大量存算成本 

同时,业务运营决策对数据实效性要求也日益苛刻,而依赖人工 ETL 获取数据不全、分析滞后、洞察浅显、决策错误、行动迟缓,对业务创新和开展造成极为不利的影响。

作为国内 Data Fabric 架构理念的实践者与引领者,Aloudata 认为提升分析决策效率的关键在于重塑数据生产力是,企业需要管、研、用一体化的生产工具,实现数据管得住、拿得到、用得好,业务期望的是一张虚拟明细大宽表,所有人都可以参与到数据的生产和使用中,以最终实现数据驱动决策,赋能商业成功。

在 Aloudata 看来,“NoETL”是企业数据管理架构升级的未来式,以指标为中心是重塑数据生产力的有力手段,通过配置化指标开发,业务可以敏捷自助数据准备,数据生产力有望实现 10 倍提升

基于此,Aloudata 打造了 NoETL 自动化指标平台——Aloudata CAN,通过集规范指标定义、自动指标生产、语义指标目录、开放指标服务于一体,能够帮助企业构建一个数据管得住、拿得到、用得好的指标开发、消费和管理的平台,真正实现指标管、研、用一体化,实现“快、全、准、省”的数据分析和业务决策。

  • 管得住:定义即治理,应用层系统代持生产,自动进行指标重复性校验和生成指标血缘,实现“以用促治”
  • 拿得到:业务自助定义,无需写 SQL,业务零代码配置化定义指标,系统自动完成指标计算,无需任何 IT 投入
  • 用得好:定义即消费,无需等待,基于灵活一致的虚拟明细大宽表,实现任意维度下钻分析,实时获取数据

目前,Aloudata CAN 自动化指标平台已经在极复杂的数据环境中为客户带来实质性帮助。某行业头部金融企业基于 Aloudata CAN 大幅提升了数据生产力,指标开发时间提升 16 倍,需求交付所需总时间提升 10 倍,业务部门和 IT 部门沟通协作所需时间提升 75%,报表打开和业务自助分析查询响应时间提升 7 倍,计算和存储资源节约 50%。

如您正规划构建自己的指标平台,或者希望通过最新解决方案解决数据分析决策“慢、乱、难、高”的难题,不妨了解了 Aloudata CAN 自动化指标平台,期待您的关注、交流、分享和反馈。

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