数据平台问题之想提高指标获取效率要如何实现

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云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
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云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 数据平台问题之想提高指标获取效率要如何实现

问题一:数据资产不透明对业务决策有何影响?


数据资产不透明对业务决策有何影响?


参考回答:

数据资产不透明会导致业务决策缺乏有效的数据支持。例如,当业务需要了解DAU或研发效能等关键指标时,如果不知道这些指标的定义、对应的数据表和字段,以及它们之间的关联关系,那么就无法进行有效的数据分析和决策。


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问题二:如何提高指标获取效率?


如何提高指标获取效率?


参考回答:

提高指标获取效率,可以通过建立统一的获取指标与口径的门户,实现自动化的需求分析。这样,运营和研发人员可以快速地找到所需的指标和口径,减少沟通成本和等待时间。


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问题三:如何确保业务决策有有效的工具和方法论支撑?


如何确保业务决策有有效的工具和方法论支撑?


参考回答:

为了确保业务决策有有效的工具和方法论支撑,需要提供丰富的数据应用,如数据可视化、数据分析报告等,并引入有效的数据方法论,如A/B测试、用户行为分析等,帮助业务团队了解如何使用指标、哪些指标能反映真实的业务效果,以及如何通过措施和行为来影响指标。


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问题四:知识生产中的数据自动化生产能力建设包括哪些核心步骤?


知识生产中的数据自动化生产能力建设包括哪些核心步骤?


参考回答:

知识生产中的数据自动化生产能力建设包括五个核心步骤:数仓分层建设(如Kimball维度建模-星型模型)、关系染色(RelationColoring)、维度染色(DimensionColoring)、结果组装(AssembleIndicator)和数据探查(IndicatorResult)。通过这些步骤,可以高效地生成和管理数据指标,提高数据生产的准确性和效率。


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问题五:数仓分层建设在知识生产中有什么作用?


数仓分层建设在知识生产中有什么作用?


参考回答:

数仓分层建设在知识生产中起着基础性作用。通过以明细为粒度进行数据域拆分,并录入相关的维度表,可以构建出清晰、有序的数据架构。这有助于后续的数据处理和分析工作,提高数据的质量和可用性。


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