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一、分析痛点

    了解当前数仓侧与业务应用方对指标到不到、难使用的痛点及日常指标使用习惯,制定指标中心所需功能并设计指标中心样式。

二、指定指标规范

   定义指标类型、指标使用方、确定指标域(这里是数据域)、指标要具备的属性(业务/技术口径、负责人、类型等)。

三、梳理当前指标

  用在线excel整理数据/主题域对应的指标,优先找ads交集的核心指标,并区分核心与非核心,溯源每一层级并记录。

四、与业务方沟通

   按照数据/主题域与业务方确定指标口径与来源唯一性,并对高频、低频指标打标(无应用指标优先下线)。

五、建设指标中心

    完成指标中心各个模块(创建、编辑等)及搜索跳转功能开发,并创建后台数据库及指标内容数据表用于后续数据存放,后续接入数仓,通过用户指标行为的明细数据加工及指标维度表下维度退化,建设指标侧应用数据模型,用于统计指标颗粒度下使用情况(热度、查询率、被引用情况等),再与前端开发团队配合完成可视化界面搭建支撑界面应用;

六、公共指标模型建设

  将已梳理的重复的公共逻辑提取出来,并集中建设成公共数据模型,消除冗余代码以复用;

七、设立指标规范

   与业务方共创维护指标上下线/变更流程,设立接口人,保障流程规范性;

八、指标维护

  指定指标评分规范,通过指标热度及使用情况打分,对无用指标定期提醒及下线;

参考文章:

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http://www.hrbkazy.com/news/23837.html

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