NoETL 自动化指标平台如何保障数据质量和口径一致性?

随着敏捷商业智能(BI)、用户行为分析、A/B测试等现代数据分析工具的发展,越来越多的业务用户能够自助式地利用数据分析,进行业务决策和判断,这一趋势极大地挖掘并释放了数据的潜在价值。然而,这种数据使用的分散化趋势也带来了新的问题,即数据口径和定义的不一致性,直接削弱了数据分析的可信度与准确性,数据质量难以得到有效保障。

为了解决好数据质量和准确性的保障问题,众多企业在做数据分析时,纷纷引入指标平台,以期通过集中化的管理来提升数据口径的一致性。但在实践中,这些平台往往过度依赖数据工程师的专业能力,导致指标定义和更新的速度难以满足快速变化的业务需求,进而使得指标平台在业务中的实际应用效果大打折扣,难以真正落地。

因此,如何在保持数据分析敏捷性的同时,确保数据口径的一致性,成为当前众多企业在推进数据驱动决策过程中所面临的巨大难题。这要求企业在构建和优化指标平台时,必须充分考虑业务需求与技术实现的平衡,以寻求更为高效和可行的解决方案。

在此背景下,国内 Data Fabric 架构理念实践者与引领者 Aloudata 大应科技推出了 NoETL 自动化指标平台——Aloudata CAN,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,能够帮助企业实现指标的“管、研、用”一体化,从而实现以指标中心,建立敏捷且一致的指标服务体系,保障数据质量和口径的一致性。

通过 Aloudata CAN,企业能够建立统一的指标资产目录与便捷访问入口,形成指标资产的沉淀,并通过 JDBC、ODBC、Rest API、同步推送等多样化服务模式,实现如管理层经营决策系统、业务线管理系统、CRM 系统、OA 系统、BI 工具等全场景下的指标资产共享复用,确保指标规范的线上管理和高效协同,实现指标的“一次定义,处处使用”。

同时,Aloudata CAN 内置算子级指标口径提取,实现了指标计算口径的全局判重,而不止于指标名称判重,真正保障了指标的同名同义。当指标的业务定义发生变化导致计算口径变更时,Aloudata CAN 还会自动进行指标数据更新,让指标的业务定义和背后的数据始终保持一致,即“一次修改,处处生效”,确保了数据口径 100% 一致性。因为很多企业存在指标盘点梳理的痛点,借助这一功能,Aloudata CAN 可清晰地展示指标之间的血缘关系和开发链路,为指标管理和治理提效。

此外,Aloudata CAN 将指标质量管理从传统的事后治理模式变成事前管控,也就是指通过指标重复的校验,避免相同名称或相同计算逻辑的指标的重复定义。因为 Aloudata CAN 由系统实现自动化的指标开发,因此在发布时,具有自动进行同名或同义校验的能力,检查相同名称的指标是否已经存在,以及相同计算逻辑的指标是否已经存在。指标预警监控对企业也至关重要,为此Aloudata CAN 支持设置告警规则,系统自动进行指标监控,一旦指标数据异常,会自动通知。

目前,Aloudata CAN 已经在金融、消费零售、制造、汽车等行业的数据生产和消费环境落地应用,且表现得到了客户的广泛认可。以某零售客户为例,依托于 Aloudata CAN,现已完成了 8 大主题、400 多个指标的定义与沉淀,支持各个场景共享复用,指标口径 100% 一致性,且通过配置化指标定义和自动化指标加速,指标研发的响应周期从周缩短到天,10 倍提升数据开发效率。访问 Aloudata 官网,了解更多。

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