基于DataLeap的電商指標管理實踐(1).pdf

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1、Copyright 2022 北京火山引擎科技有限公司 All rights reserved.WWW.VOLCENGINE.COMVolcengine Data Intelligence基于DataLeap的電商指標管理實踐演講人：許昕瓏火山引擎DataLeap數據架構師CONTENTS目錄建設背景01指標規范化管理02指標消費03電商實踐04未來規劃0501電商指標體系建設背景電商業務介紹電商業務為什么需要建設指標平臺？電商業務需要什么樣的指標平臺？電商業務背景5電商業務背景內外用戶多角色多：內外用戶多角色多：內部幾十個團隊，外部商家數千萬人產品形態眾多：產品形態眾多：內部產品N+個，外部

2、產品、業務系統繁多內外場景多：內外場景多：支持內外部個不同的分析的分析場景電商業務在解決質量和效率過程中遇到的問題電商業務電商業務遇到的遇到的問題問題01名稱相同,實際技術口徑不一致。技術口徑一致,不同團隊在不同的文檔名稱存在較大差異。指標管理不指標管理不統一統一02指標業務口徑或者技術口徑表述錯誤或者模棱兩可,造成的理解溝通成本較大。指標口徑不指標口徑不統一統一03指標定義寫在文檔里，數據在庫里；消費指標的時候指標重復創建，資源浪費指標消費不指標消費不統一統一7首要解決內容、口徑等一致性問題首要解決內容、口徑等一致性問題釋放數據價值釋放數據價值建設業務官方指標庫，看清數據資產和使用情況建設業

3、務官方指標庫，看清數據資產和使用情況消費內容全面消費內容全面消費能力穩定開放消費能力穩定開放為業務人員為業務人員/產品提供穩定開放能力，支持業務共建產品提供穩定開放能力，支持業務共建建設建設訴求訴求消費渠道豐富消費渠道豐富深度聯動內部業務數據產品、深度聯動內部業務數據產品、BIBI平臺、資產門戶等平臺、資產門戶等滿足數據側規范生產、規范管理滿足數據側規范生產、規范管理規范化生產和管理規范化生產和管理實現系統、自動化指標管理流程，滿足多角色協同實現系統、自動化指標管理流程，滿足多角色協同指標生產消費一體化，拓展消費渠道，指標生產消費一體化，拓展消費渠道，統一消費能力統一消費能力數據一致性數據一致

4、性元信息消費元信息消費+指標取數消費結合深度賦能對內產品指標取數消費結合深度賦能對內產品電商指標平臺建設能力訴求持續提高指標管理與消費：生產促進消費 消費促進生產指標平臺功能架構基礎元素時間周期（最近1天/最近7天）度量（投放金額/逾期金額）數據類型（int/double ）數據域（風控/營銷）業務過程（風控-信用評估）指標單位（元/萬元）修飾詞（用戶等級-L1）原子指標（汽車貸逾期金額）原子指標（汽車貸投放金額）衍生指標原子指標=汽車貸逾期金額時間周期=截至昨天修飾詞=歸屬機構 衍生指標原子指標=汽車貸投放金額時間周期=截至昨天修飾詞=歸屬機構復合指標（汽車貸逾期率=衍生指標/衍生指標）四則

5、運算指標定義模型注冊字段綁定指標維度綁定維度管理OLAP查詢引擎模型注冊與加速查詢加速版本管理自定義屬性分類管理批量導入指標消費與服務技術目錄業務目錄指標檢索數據預覽指標API查詢路由與BI聯動指標字典指標API外部系統其他功能業務線管理成員管理需求登記業務指標審核技術指標審核需求-指標綁定平臺管理需求管理擴展屬性管理數據源管理模型發布審核與數據產品聯動02指標管理方法論 指標的拆解 統一基礎數據建設 指標管理涉及哪些角色 指標管理的角色劃分與指責指標拆解方法論基礎元素時間周期（最近1天/最近7天）度量（投放金額/逾期金額）數據類型（int/double ）數據域（風控/營銷）業務過程（風控-

6、信用評估）指標單位（元/萬元）修飾詞（用戶等級-L1）1.解決指標和維度的重復建設，解決指標同名同義/指標同義不同名的問題，2.指標口徑直觀且官方，衍生、復合指標的業務邏輯自動繼承，降低理解成本統一數據基礎建設1.解決針對每個消費場景的煙囪式開發的問題，提高研發數倉的生產效率2.整個數倉建設清晰，數據體系規范化運行指標拆解和數據基建的落地效果數據域：15個原子指標：700+衍生指標：10000+復合指標：3000+業務指標：7000+角色劃分與職責 指標平臺服務數倉、業務，包含分析師、數據產品、各個業務線的數倉、基礎建設數倉，原因：1.為了實現生產促進消費、消費促進生產的目標，指標平臺就不能只

7、是數倉的指標平臺2.需要把“指標”的完整生命流程都納入指標管理的范疇中，包括不限于把指標的生產流程管理、指標的應用消費血緣、業務指標口徑分類管理等都納入其中協作流程舉例：指標需求登記功能 協作流程舉例：指標需求登記功能03指標消費實踐統一指標服務建設APP數據應用表APP數據應用表APP數據應用表數據服務API數據服務API數據服務API數據服務API數據服務APIBI看板數據產品儀表盤域外問題：1）極易發生數據準確性問題，技術口徑維護在數據服務API中，由不同的人維護，口徑很容易對不上2）很難應對數據口徑變化。數據口徑隨業務發展頻繁變化，導致各種看板之間口徑不一致、數據錯誤3）沒有復用性，開

8、發維護成本極高。要不選擇應用層煙囪式開發，要不每次數據項目都要從0開始建設，后續迭代維護“打補丁”，維護成本翻倍4）新童鞋接手理解&開發成本較大，無法應對人員流動。數據服務API中的sql很容易到幾百上千行，要做大量數據校驗，維護成本很高，經常出現交不出去、接不住的問題數據服務API價值價值：For 產品業務：交付的數據產品，其指標都是官方指標，保證權威、準確，以數據產品上的指標口徑為準，可產品業務：交付的數據產品，其指標都是官方指標，保證權威、準確，以數據產品上的指標口徑為準，可100%信任數據產品；能夠信任數據產品；能夠快速看到現有口徑（指標可解釋）；技術上投入的人日也可以大大縮短快速看到

9、現有口徑（指標可解釋）；技術上投入的人日也可以大大縮短For 數據研發：統一維護一份指標口徑，保證各個地方的看板口徑一致，提升數據建設效率和質量，提升業務滿意度和信任感數據研發：統一維護一份指標口徑，保證各個地方的看板口徑一致，提升數據建設效率和質量，提升業務滿意度和信任感For 技術研發：能夠快速找到指標，減少溝通成本，借助技術研發：能夠快速找到指標，減少溝通成本，借助SQL生成功能大大提升開發維護效率，將數據問題排查成本基本降為生成功能大大提升開發維護效率，將數據問題排查成本基本降為0統一指標服務建設核心技術1：統一指標查詢語言 MetricDSL查詢能力OLAP查詢明細查詢基于指標函數的

10、查詢自定義指標函數的查詢分析要素指標維度模型過濾條件時間范圍查詢類型多指標查詢跨模型查詢跨數據源查詢基于公共維度的查詢核心技術2：統一指標查詢語言執行流程按指標、查詢條件、模型類型等復雜條件智能路由核心技術3：模型的智能路由電商消費實踐1:指標專題指標專題共享：業務同學無需關心底層，直接通過業務語義使用數據電商消費實踐2:智能路由智能路由與數據查詢：共享指標與元數據，跨不同粒度、不同時間周期的表/數據集指標消費從選表變成選指標電商消費實踐3:BI看板跨模型配置BI儀表盤：海量可視化行業模版，快速搭建業務看板電商消費實踐4:基于指標構建血緣的洞察分析智能洞察決策：基于指標結果，快速表級別的洞察分

11、析-基于指標構建血緣的洞察分析04實踐案例 電商內部應用概況 成果電商內部應用概況串聯指標從生產端到消費端的價值鏈，提升生產驅動力和業務驅動力。指標管理與消費架構指標定義邏輯內部實踐成果 生產覆蓋情況 規范程度 消費情況 消費問題項目運營指標體系項目運營指標體系四個方面四個方面內部實踐成果一處生產，多處消費，解決煙囪開發及業務口徑對齊的痛點。一處生產，多處消費，解決煙囪開發及業務口徑對齊的痛點。內部實踐成果 05未來規劃未來規劃利用用戶的查詢日志的熱點查詢進行自動化物化視圖的生產，提升查詢性能智能化加速根據血緣（指標生產信息/字段信息/生產血緣）推斷指標、維度和模型的關系智能化建模目前指標的拆解成本較高，利用大模型和指標生產血緣智能化拆解指標將大大釋放指標生產的人力智能化拆解指標平臺有著大量的高度規范化的高價值指標信息，同時才具備取數能力，通過大模型進行指標取數的問答將更大提供指標的價值大模型找數THANKS.