在經濟增速放緩的大背景下，激烈的市場競爭，多變的消費需求以及日新月異的技術創新為企業帶來高風險的生存環境，疫情的爆發又使企業的生存空間進一步惡化。企業的未來充滿不確定性，企業也比以往任何時候都更需修煉“內功”，通過精細化管理、數據驅動實現對外部環境的敏捷響應，增強經營韌性。指標及指標體系是企業實現精細化管理、數據驅動的重要手段。
為深入了解行業對指標體系的應用程度、企業使用指標分析的場景和痛點，愛分析與上海跬智信息技術有限公司（Kyligence）聯合開展“企業指標管理與數據分析現狀”調研，并發布首份《2022中國指標中臺市場研究報告》。報告聚焦企業指標管理的痛點，對指標中臺概念進行定義，梳理指標中臺對企業數智化管理的價值，結合對指標中臺成功實踐案例的研究提出指標中臺應用落地方法論，為企業發掘數據價值、實現數據驅動提供路徑參考。
01
數據驅動管理，85%的企業認可指標管理重要性
宏觀層面的疫情、戰爭等黑天鵝事件，以及微觀層面下存量市場的激烈競爭、消費者多元化，眾多因素疊加，致使企業面臨的市場環境的不確定性極速加劇，企業需要提升決策效率，將決策模式從經驗驅動轉變為數據驅動，通過提高運營效率，適應市場的快速變化。在數字經濟時代，構建以指標為核心的數智化管理體系無論是從管理的科學性，還是實現數據驅動的最終目的來看，都是一種有效的方式。據調研數據顯示，85%的企業認可指標管理的重要性，將指標作為日常管理的必備工具。
02
新需求下，傳統指標管理模式局限性凸顯，60%企業面臨共性問題
企業使用指標體系進行業務分析與決策的實踐由來已久。企業傳統的指標體系管理模式有兩個典型特征：指標管理分散和協作模式強依賴數據開發部門。指標管理分散。企業普遍將指標存儲在關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫、BI工具、計算引擎、業務系統指標庫等多種數據管理和分析工具中，造成數據孤島，也帶來指標定義不一致、指標開發重復、指標權限管理不清晰等問題。協作模式強依賴數據開發部門。傳統的指標體系管理模式下，業務部門向數據開發部門提出數據需求，數據開發人員根據需求進行數據采集、匯總計算以及整合提交。數據開發周期以周或月為單位，效率低下。
在構建以指標為核心的數智化管理體系的背景下，企業對于指標體系的管理和應用面臨新的需求。一方面，指標正成為企業核心數據資產，企業正在高頻、深入的使用指標作為業務決策依據，對指標體系的完善性、清晰性和準確性提出要求。另一方面，數據分析平民化為企業帶來指標消費需求爆炸式的增長，企業需要指標體系支持海量、實時、智能的自助式和探索式數據分析。據調研數據顯示，60%以上的企業均面臨指標質量、指標體系不完善、數據分析平臺功能及性能待完善等三類指標問題。傳統指標體系管理模式的局限性與企業對指標體系的新需求之間產生激烈“碰撞”，為企業指標應用帶來系列挑戰。愛分析將企業指標應用面臨的挑戰總結為四點：1）現有系統無法滿足業務人員更精細化、更實時的用數需求。2）IT能力難以適應爆炸式的數據消費的要求。3）管理人員缺少統一的指標查詢入口。4）數據治理缺乏有效抓手，數據治理工作很難推進。
03
優化指標體系成企業共識，指標中臺提供有效解決方案
實際上，企業正采取積極措施解決指標應用面臨的挑戰。據調研數據，建設或升級指標分析與管理平臺已成為企業共識，77%的企業計劃或已經采取行動，85%的企業已明確未來2-3年內將繼續對指標體系投入資源。在企業需求的推動下，代表著全新指標體系管理模式和架構的指標中臺應運而生，正逐漸被更多企業認可，成為解決企業指標管理問題的“良方”。
指標中臺是供組織集中管理、存儲關鍵指標的平臺，提供統一業務模型、指標管理、指標加工、數據服務于一體的完整的解決方案。指標中臺是一種集中組織數據的方式，以可重復的方式訪問關鍵指標，用戶可以使用多種應用在下游消費指標。指標中臺并不是一個新概念，以Airbnb、Uber、LinkedIn為代表的國際大型科技公司早已率先將指標中臺引入數據平臺架構中。如早在2014年，Airbnb就通過Minerva指標應用管理平臺實現指標口徑統一；2021年，Uber借助uMetric指標中臺實現指標生命周期管理，解決指標一致性問題；LinkedIn也將指標應用管理平臺作為所有業務指標的單一真實來源。指標中臺的“中臺”是連接后臺與前臺的“中間層”，功能上可根據前臺數據消費側（BI工具、Apps、AI/ML、取數工具等）的需求，將后端（數據倉庫/數據湖）的相應數據加工成”數據服務API”，供前端所有系統使用。指標中臺提供了一致性、可復用的指標服務。
指標中臺在功能規劃上包含指標應用、計算引擎和安全運維。其中指標應用包括指標定義、指標可視化、指標質量、指標管理和指標服務等功能；計算引擎應具備海量計算、秒級響應、高 QPS 的特性；安全運維應提供數據安全、實例運維及監控等保障功能。指標中臺的應用將為企業指標管理模式帶來深刻轉變，如支撐企業實現以指標為核心、數據驅動的數智化管理體系；降低企業用數門檻，賦能業務自主用數；提升數據應用開發效率，以數據敏捷推動業務敏捷；推動企業數據治理。指標中臺應用場景廣泛。據調研數據顯示，營銷、運營、銷售、研發、供應鏈、生產等場景均是指標應用的重點場景，其中營銷、銷售和研發更是指標中臺的高頻應用場景。雖然指標中臺的概念和實踐在國內還處于早期階段，但在供給側，已經有廠商推出了相關產品和解決方案，其中Kyligence就是一家在中國乃至全球指標中臺（Metrics Store）市場中極具代表性的廠商。Kyligence基于對企業管理理念轉變的洞察、自身指標中臺技術和豐富的客戶落地經驗的積累，已經形成指標中臺產品及解決方案。其中，針對大型企業，Kyligence提供企業級指標中臺解決方案。該企業級指標中臺解決方案由指標管理引擎和指標計算與查詢引擎兩個組件構成，具備 AI增強分析和高性能查詢能力，支持統一語義層，提供全面的API集成接口等核心優勢，能全方位增強數據易用性、提升數據開發效率，以及降低企業管數用數的開發運維成本。針對中小型企業，Kyligence提供指標中臺產品Kyligence Zen。Kyligence Zen是基于核心 OLAP 能力打造的指標中臺產品，為企業提供整合的、輕量級的、開箱即用的指標中臺服務，助力業務用戶聚焦指標，實現快速的數據洞察和行動決策。Kyligence Zen底層引擎使用 Serverless 技術，支持ARM架構，能有效節省計算資源TCO。目前，Kyligence指標中臺產品及解決方案已經服務眾多國內外客戶，包括多家銀行、證券、保險、制造以及零售等行業客戶，形成了成熟的To B商業模式和完善的客戶服務體系。
04
指標中臺落地方法論為企業建設指標中臺提供理論支持
企業在推進指標中臺落地過程中，需要有體系化方法論支撐，以保證建設過程和結果可靠。指標中臺落地方法論內容包括指標體系梳理、指標中臺建設和指標中臺運營三個部分。指標體系梳理是指標中臺落地的前提，企業需首先對企業各層級、各部門指標進行全面梳理，建立完善的指標體系，指標體系梳理可參考OSM模型、BSC平衡計分卡和北極星指標；指標中臺建設是指標中臺落地的核心，企業需選擇具備成熟的產品、豐富的落地經驗、定制化和本地化服務能力、以及具備信創能力的廠商為合作伙伴；指標中臺運營是指標中臺落地后持續發揮數據驅動價值的保障，企業需增加相關部門指標運營職責，配置相應指標管理崗位，為企業指標中臺運營提供組織和機制支持。此外，管理層的支持推動和企業數據文化是貫穿指標中臺建設、運營全過程的重要支撐。
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地址：http://m.ssyurd.com/lsqh/41233.html
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