1 应用背景

随着公司数据规模的快速膨胀，垂直业务单元会越来越多，而基于大数据的业务所需要的数据不仅仅是某个垂直单元的，使用数据类型繁多的数据才能具备核心竞争力。
在跨垂直单元数据建设过程中，各种数据对不齐、指标集中梳理难、指标统一定义难、指标问题追溯难等问题突出，痛点不断。
指标一体化解决方案指标平台，是建设公司范围内指标视角的统一资产（元数据）中心，能够解决“灵活数据分析”场景下的找数据和找口径的问题；维护可共享、可视化、服务化的业务指标体系；通过“事后治理融入事中研发、事中治理融入事前设计”的产品理念，帮助业务从需求源头规范化数据建设，达到“统一口径、高质量、无重复”的目标，让数据真正“好找、敢用”。
通过指标平台，可以达到以下目标：

• 数据标准统一，降低研发成本
  在各种场景下保证了指标/维度口径一致性，能有效减少数据生产者与消费者之间不必要的沟通，更高效支持研发工程师与业务的分工与协作，降低研发成本的同时，数据质量也有了保障。
• 降低存储与计算成本
  数据指标精简、粒度清晰，去掉无用、重复的指标生产加工任务，可以极大地降低存储与计算成本。
• 数据服务化
  通过指标平台可以方便地进行指标的服务化。通过指标平台对外发布的指标，其他第三方应用可以通过open api或者离线推送的方式方便快捷的获取指标数据，用于分析或者可视化；服务化之后的指标屏蔽了底层物理表，指标口径变更时使用方不需要做额外的工作。

2 功能介绍

指标平台主要包括规范定义、建模研发、管理中心三个版块。

• 规范定义
  提供一套指标命名及口径管理的工具（单纯的指标定义，和物理实现无关）。
  • 通过对指标进行原子、衍生、修饰词的拆解，进行结构化的管理。
  • 根据指标的构建逻辑追溯指标血缘和影响范围。
• 建模研发
  • 可低成本、快速创建指标（区别于规范定义创建的标准指标）。
  • 可导入当前支持的数据源为模型，并在模型上构建计算逻辑关联已定义的指标。
• 管理中心
  用于管理业务线、指标分类、扩展属性配置、指标服务授权等信息。

3 基本概念

指标平台以维度建模为理论基础，划分并定义业务线、指标、数据模型， 支持导入多种数据源构建模型，提供多样指标构建方式，消除指标二义性，保证指标数据出口一致性。

• 业务线
  带有业务含义的相对独立的业务空间。在相同业务线内对指标进行规范化定义，保证相同业务线下，不同产品之间指标的规范化命名和一致性定义。同时，可在业务线下进行角色、资源、权限的管理设置。
• 产品
  产品从属于业务线，一个产品对应唯一一个appid。如果数据不对应一个具体app产品，可选择绑定在全产品/国内全产品/国外全产品上，仅做标识作用。
• 指标
  指标的元信息分为业务元信息和技术信息。
  • 业务元信息包含业务定义、详细定义、业务负责人、技术负责人等(不涉及物理实现) 。
  • 技术信息包含相关模型，支持在指标平台上通过数据源直接构建模型。
    对于统计指标的物理实现，目前提供三种构建方式：
  • 根据主数据源的字段或自定义字段直接构建指标，例如活跃设备数。
  • 根据该模型已有的指标，添加过滤条件（业务限定、统计周期、统计粒度）构建新的指标，例如：最近30天高龄活跃设备数=活跃设备数+ 最近30天（时间周期）+高龄（业务限定词）。
  • 根据该模型已有的指标，指标间进行四则运算构建新的指标，例如：新增设备次日留存率=新增设备次日留存/新增设备数。
• 修饰词
  仅通过规范定义的方式构建指标时会用到修饰词。
  • 业务修饰词：统计的业务范围，筛选出符合业务规则的记录（类似于SQL中where后的条件，不包括时间区间）。
  • 时间周期：用来明确数据统计的时间范围或者时间点，例如最近7天，最近30天，自然月，自然周等（类似于SQL中时间的筛选条件）。
  • 统计粒度：统计分析的对象或视角，定义数据汇总的程度，可以理解为聚合运算时的分组条件（类似于SQL中group by的对象）。
• 模型
  数据模型由指标字段、维度字段组成，其数据来源可以是物理数据源，也可以是关联数据源。
• 指标级别
  指标有不同的重要程度，对指标进行分级定义，明确业务的核心指标，并投入更多精力维护核心指标口径的正确性，可以帮助我们更好的维护一个健壮的指标体系。
  • D1：公司级指标，支撑公司战略决策,需要在公司范围内统一，例如日活、新增、留存等。
  • D2：业务级核心指标，支持业务决策和拆分D1级指标，例如直播时长、直播观看人数、搜索次数等。
  • D3：其他分析型指标，灵活，常用于分析和辅助业务发展，例如签约主播直播时长、主动搜索次数等。