在数字化转型不断深入的背景下，政企单位普遍面临一个共性难题：指标标准不统一、指标口径不一致、指标版本不可追溯、指标计算过程不透明，进而导致对业务运行情况的理解不一致、对管理决策的支撑不足。

为解决上述关键问题，qData 数据中台商业版 v1.1.11 正式发布 指标平台（Metric 子平台），通过指标全生命周期管理，为政企单位构建统一、透明、可信的指标体系。

一、典型痛点

许多政企单位在指标管理中的挑战主要包括：

1. 部门之间指标定义不一致，数据口径不统一；
2. 一个指标存在多个版本，缺乏统一标准来源；
3. 指标更新不留痕，难以追溯历史变更；
4. 指标血缘不透明，无法明确其计算逻辑与数据来源；
5. 指标管理与业务需求脱节，新业务场景难以及时形成指标；
6. 大量指标依赖人工计算，效率低、易出错；
7. 数据表、字段来源不清晰，业务部门难以独立理解指标构成；
8. 同一指标多人维护导致结果不一致，缺乏统一发布入口。

这些问题共同指向：企业缺乏统一的指标管理平台。

二、指标平台总体能力框架

qData 指标平台基于“数据连接 → 类目管理 → 模型管理 → 维度管理 → 指标开发 → 指标资产”的完整链路构建，实现指标的标准化、结构化与可追溯管理。

🔧 1. 数据连接

支持 MySQL、Oracle、DM8 等十余类数据库连接，直接基于源数据构建指标体系，无需额外开发。

🔧 2. 类目管理

类目管理包括 指标域 与 维度类目 两部分：

• 树状结构组织方式
• 支持多级分类
• 与业务主题一致的指标体系结构

有效解决“指标散乱、分类不清”的问题。

🔧 3. 模型管理：指标的语义基础

指标平台采用模型化方式构建指标的语义层：

• 支持基于数据源自动创建逻辑模型
• 字段自动识别角色（维度/时间/度量/计算度量）
• 支持手动调整字段含义与维度绑定
• 支持事实表与维度表构建业务模型结构

模型统一后，指标计算基于同一语义层进行，确保不同部门、不同人员都沿用统一的数据基础。

🔧 4. 维度管理：统一分析口径

维度管理用于统一业务分析维度，支持：

• 单值维度、层级维度
• 主键绑定、层级设置
• 维度属性扩展
• 维度与模型字段关联

统一维度体系确保所有指标在分析时保持一致的口径和引用方式。

🔧 5. 指标开发：三类指标全覆盖

平台支持开发三种类型的指标：

✔ 原子指标

基于事实数据字段建立基础指标，支持数据筛选，可在无数据中台情况下实现初步数据清洗。

✔ 复合指标

基于多个原子指标组合构建更复杂的业务指标。

✔ 计算指标

支持基于数学公式、逻辑规则的计算。

✨ 核心亮点：实时结果预览

在指标配置过程中，平台可实时返回计算结果，提供表格视图与图表视图，便于验证指标定义是否正确。

🔧 6. 指标资产：统一的指标发布与使用入口

指标资产面向业务、分析与管理人员，提供：

• 已发布指标的统一查看
• 指标详情、口径、版本信息
• 指标血缘与影响分析
• 指标变更可追溯
• 对业务友好的指标说明展示

业务人员无需了解指标开发过程即可直接使用可信指标。

三、价值总结

qData 指标平台的核心目标，是帮助政企单位建立：

• 统一指标定义体系（口径一致）
• 统一指标模型体系（结构一致）
• 统一指标维度体系（分析一致）
• 统一指标计算体系（结果一致）
• 统一指标发布体系（来源一致）
• 可追溯指标管理体系（版本可查）

最终实现：

“

业务可信、部门一致、计算透明、指标可追溯、体系可复用。

”

作为 qData 商业版的重要升级能力，指标平台为后续指标计算引擎上线、指标治理体系建设奠定了关键基础。