在企业普遍开展数字化转型、以数据驱动决策的当下,如何构建企业的统一数据视图,深度挖掘数据价值,支撑各级业务团队进行高效的经营管理,已成为企业面临的一个现实挑战。
过去基于报表来响应业务用数需求的模式变得越来越低效。由此产生各部门间的数据定义和实施方式差异,导致企业数据集市的碎片化,不利于企业整体的数据治理。伴随而来的一系列问题,例如报表体系混乱,报表口径不一致和不透明,报表大量重复开发,缺乏数据价值管理体系等,严重阻碍了企业数字化经营的战略落地。
应用场景
近几年,不管是IT还是业务,都有数据开发团队做大量重复性的提数和报表工作,费时费人费力。现在是数据头条时代,一方面,把原来堆积的五六千张报表浓缩成几十张体系化报表;另一方面向业务方推出了对象即数据的新概念。举例来说,基于指标名、机构名、产品名等关键字,业务不但可以搜索到各种指标,还可以搜索到某个机构、行业、产品、渠道、客群实体的最新数据展现,例如这个实体在领域中的排名、特征标签以及趋势变化。
目前,行业已经发展到下一阶段——智慧经营的时代,将企业经营和数据决策

平安银行面对数据集市碎片化和报表体系问题,构建了指标的统一管理和分析平台,以解决指标标准不一致、数据加工成本高等痛点。平台采用Kyligence等技术,提供自动化开发流程,降低数据开发周期,提升数据应用效率,同时加强数据治理,确保指标口径一致。通过该平台,数据开发周期平均缩短3-5天,大数据报表开发人力减少30%,指标和维度覆盖全面,提升了数据服务质量。
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