在企业中，由于开发时间或开发部门的不同，往往有多个异构的、运行在不同的软硬件平台上的信息系统同时运行，这些系统的数据源彼此独立、相互封闭，使得数据难以在系统之间交流、共享和融合，从而形成了“信息孤岛”。
随着信息化应用的不断深入，企业内部、企业与外部信息交互的需求日益强烈，急切需要对已有的信息进行整合，连通“信息孤岛”，共享信息。许多行业提出将企业内外部数据进行统一治理及高效利用辅助决策分析的需求，在这种背景下以互联网、云计算等为代表的新一代信息技术被广泛应用，数据分析相关产品成为解决此类问题的重要工具。
整体说明
DAP数据分析平台是一款专门用于企业大数据平台构建的产品，它可以对从业务系统或者ODS中抽取来的海量数据进行高效存储、计算、分析并处理。最终将有价值的数据以可视化的形式进行展现，能够有效地帮助企业清晰地分析优劣势，从而调整企业策略，加快企业的信息化发展与整体竞争力。
1.业务需求
企业进行指标管理，可以帮助企业明确业务目标和方向，提高运营效率和市场竞争力。通过指标管理，企业可以建立科学的数据分析体系，将复杂、海量的业务数据转化为可描述、可度量、可拆解的指标，从而实现对业务过程的精细化管理。而指标体积的建设通常基于以下几点：
1.深入了解业务：搭建数据指标体系分析的意义在于帮助企业全面、深入地了解业务发展状况，及时发现业务机会和问题，例如发现潜在的客户群体、产品改进方向等，从而制定出更加精准的业务策略。
2.快速定位问题：合理运用数据指标体系分析，企业能够从多维度了解业务发展的现状，从而更好地把握业务发展趋势；数据指标体系可以帮助企业快速定位业务问题。
3.衡量业务情况：通过数据指标体系统一口径来管理指标，可以保证指标的可靠性和准确性，完善的数据指标体系可以帮助他们了解业务现状，把握核心问题，并制定整体战略。
2.功能架构
DAP数据分析平台中预置了丰富的组件，饼状图、条形图、散点图、折线图等满足企业的真实所需。它可以对从业务系统或者ODS中抽取来的海量数据进行高效存储、计算、分析并处理，最终将有价值的数据以可视化的形式进行展现，能够有效地帮助企业清晰地分析优劣势，从而调整企业策略，加快企业的信息化发展与整体竞争力。
数据分析平台功能有：
1.数据来源（应用系统定义、数据源头配置、ODS数据定义）数仓模型。
2.数仓模型（业务主题、维度配置、事实配置、模型配置、指标管理）。
3.数据调度（规则校验、调度资源（同步资源、加工资源）、调度任务、调度日志（同步日志、加工日志）、质量日志、通知日志）。
4.分析模型（数据集配置、立方体配置、业务类报表、多维度分析）。
5.展现模型（导航管理、组件管理、展现主题、装饰管理）。
6.数据服务（接收服务、查询服务、统计服务、指标服务、业务服务）。
7.统计分析（数据地图、质量分析、血缘分析、影响分析）。
8.系统管理（组织管理、角色管理、人员管理、功能管理、编码类型、编码管理、系统日志）。
3.场景说明
通过DAP数据分析平台进行业务数据治理后，创建不同行业指标，通过指标数据来与业务系统进行数据的联动，业务系统通过数据服务获取DAP的指标数据，从而帮助企业提升数据价值，帮助企业适应各行各业的特殊业务场景。
而通过DAP的指标定义、数据整合、数据分析相关功能实现不同行业的业务数据治理，帮助企业梳理不同业务的指标数据，从而实现不同行业的业务数据的互联互通。
指标梳理
通过对数据进行筛选和汇总，提取出关键指标，以便企业更好地了解业务现状、发现问题并制定改进措施。通过指标梳理，企业可以建立一个清晰、完整的指标体系，为企业的运营和管理提供有力的数据支持。
1.业务场景
业务场景是指企业运营中涉及的核心业务活动和相关主题。这些活动可能包括销售、生产、财务、人事等。通过对这些场景的梳理，能够明确企业关注的重点，为后续指标的设计提供基础。而这些场景的常见指标如下：
1.销售业务场景：线上电商销售，线下门店零售，企业间的产品销售等；
2.生产业务场景：流水线生产，定制化生产，质量校验和质量监控等；
3.财务业务场景：预算管理，成本核算，资金管理，税务审批等；
4.人事业务场景：人员招聘，员工培训，绩效管理和绩效考核等。
2.业务流程
业务流程指的是为了实现特定业务目标而执行的一系列活动。这些活动可能涉及多个系统、多个组织或部门。梳理业务流程有助于了解数据是如何在各个环节中流动和处理的，进而确定需要监控和优化的关键节点。常见的业务流程如下：
1.销售管理流程：客户需求分析流程，订单录入流程，订单确认流程，支付流程，物流配送流程，售后服务和意见反馈流程；
2.订单处理流程：订单接收流程，订单分配流程，生产排程流程，物料准备流程；
3.生产制造流程：生产任务创建流程，生产物料准备流程，生产过程监控流程，产品检验流程，质量控制流程；
4.财务管理流程：财务计划创建流程，预算制定流程，账务管理与处理流程，税务申报和缴纳流程，成本核算流程，财务报告生成流程。
3.指标清单
指标清单是根据业务场景和业务流程梳理出来的具体指标列表。通过对业务场景和业务流程的梳理，对指标进行提取，这些指标可以全面反映企业运营的各个方面，并可用于监控、分析和优化业务活动。下面列举一些常见的业务指标：
1.销售指标：销售额，订单量，客户转化率，平均订单价值，客户满意度，退货率，营销成本，营销成本增长率，客户获取成本，营销投资回报率；
2.生产指标：生产计划完成率，生产效率，工时效率，能源利用效率，能源消耗率，设备利用率，人工效率，按时交货率；
3.财务指标：产品毛利率，利润总额增加率，营业利润率，集团利润贡献率，资金沉淀率，资金周转率，投资收益率，资产收益率，营业收入增长率，应收账款周转率，存货周转率，总资产周转率；
4.人事指标：员工入职率，员工离职率，岗位平均工资，人均成本，招聘完成率，人员平均教育年限，人员平均年龄，员工出勤率。
规划设计
指标体系作为数据分析的核心，所有的分析都是基于指标进行，而在DAP中指标体系通常分为线下体系和线上体系。其中线下体系的指标主要为业务系统所提供的具体指标，而线上体系则是在DAP数据平台中创建数据仓库，再基于数仓构建指标集和指标应用，然后通过这些完成线上体系的建设。
1.数仓规划
数据仓库作为数据分析的基石，它涉及到数据的收集、整合、存储和管理。而在DAP中构建数仓时要充分考虑到业务指标的需求，确保数据仓库能够支持这些指标的计算和分析。数仓的规划设计主要步骤如下：
1.确定业务需求：明确用户希望从数据中获得什么信息，通过对业务的调研来确认一系列的业务指标；
2.设计数据模型：根据实际业务需求，设计合适的数据模型，包括事实表、维度表等，以便有效地存储和查询数据；
3.业务数据集成：对数据的来源、采集方式以及数据清洗和转换的流程进行规划设计，确保数据的准确性和一致性。
2.分析模型
在DAP平台中，分析模型是数据分析和决策支持的重要组成部分，通过对这些分析模型的配置，可以将数据赋予可视化组件，实现数据的可视化展现和分析。
3.指标应用
指标应用是将分析模型中的指标集应用到实际业务场景中，以支持决策和行动。在DAP平台中，指标的应用场景包括分析展现、监控报警，数据服务等功能。如下图所示：
1.分析展现：通过图形化、仪表盘等方式，将复杂的数据指标以直观的方式展示给相关人员。
2.监控报警：实时监测关键指标的变化，以便及时发现业务中的异常和问题。
3.指标服务：将指标数据的相关信息提供给其他业务系统，在其他系统中直接将数据进行展现。
应用演示
在定义好指标后，DAP数据分析平台可以使用各种统计和分析方法对数据进行深入分析，以帮助用户发现数据中的模式和趋势，并提取有价值的见解，通过数据服务对外提供治理后的数据，其他业务系统可以使用这些数据进行数据分析。
1.分析展现
DAP平台需要将分析结果以直观和易于理解的方式呈现给用户，这可以通过数据可视化工具（如图表、仪表板等）和报告功能来实现，用户可以根据需要定制可视化和报告，以便更好地理解和解释分析结果。
在组件实例中可以通过指标来进行配置，选择对应的指标集后，再听过指标来配置分析看板。
2.监控报警
通过在指标管理中配置阈值和报警策略，当数据发生变化时，让企业第一时间可以知道企业情况，从而快速地给出解决策略，帮助企业的发展。而预警报警效果，当数据超出阈值后，在页面会有警告图标进行提示，也会根据配置的报警规则对用户进行邮件报警，具体效果和配置过程如下图所示。
3.数据服务
通过指标服务向其他应用或系统提供指标数据，并且其中用高亮显示体现超出阈值的数据。
总结归纳
在DAP的实际应用中，数据分析可帮助用户做出判断，以便制定管理决策，所以数据分析一定是标准的、完整的、准确的，通过数据采集与治理将业务系统的数据标准化、规范化，使数仓中的数据具有可用性，使用准确的数据进行分析预测以及可视化展现，可以大幅度提升数据价值，正确引导企业的业务管理与决策。
1.过程总结
通过数据整合来采集不同行业的数据来建立数仓、通过数仓来构建分析模型和指标集，从而构建数据中心，通过数据中心可以对外发布数据，也可以进行可视化展现。
2.重要事项
在通过DAP的实现指标分析过程中分为以下几点：
1.数据整合结合ESB数据总线，通过向导可以提升工作效率。
2.数据整合结合ESB数据总线，通过向导可以提升工作效率数据从ODS清洗转换到数据仓库这一步骤的重点在于字段的选取、因为表中的字段往往有很多对于数据展现没有意义，所以需要对于字段进行选取，并且可以通过配置唯一字段以及配置质量规则来确保数据的一致性以及准确性。
3.通过调研的编写设计文档，通过设计文档来构建指标集。根据不同业务系统的需求，可以调用不同的数据服务，实现数据的互联互通，提升数据的价值。
3.说在最后
DAP数据分析平台是数据中台的一部分，有了它就可以提升企业的业务数据价值，梳理企业的业务数据，把需要可以提升企业业务价值的相关表放到中间库中，通过数据治理整合汇总这些数据，把这些数据变成完整的、可观察的数据，从而把数据展现出来。
同时，DAP平台通过数据服务提供了一种便捷、灵活的数据访问和使用方式，满足了用户对数据共享、复用和集成的需求。通过数据服务，用户能够充分发挥数据的价值，支持业务决策、洞察和创新。
