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Tempo平台上新啦！Tempo数据工厂平台指标管理与数据追溯两大功能重磅发布

2022-07-20 11:23:47 次
TempoDF是美林数据自主研发的“数据开发工具”……
啥是“数据开发”，大概可能就是把分散在不同系统、不同类型、不同维度的数据统一接入到一个大池子（好像叫数据湖/数据仓库吧）管起来，还能再进行一些处理、计算啥的的工具吧！
参加完产品内部推荐会，领导让我重点宣传一下，产品经理小姐姐讲的内容我好像听明白了、又好像不明白......

我就大概总结总结，你们也就随便看看，不看也没关系，点个赞就行

指标管理

指标管理，就是进行指标的定义、开发和管理。
Q：啥是指标？
A：官方解释：指标是面向特定业务系统的设计，是组织在经营和生产管理过程中衡量目标或事物的数据，包含名称、定义、计算方法、维度、数值等。
小编大概听的意思就是企业管理中定义的各类业务名词，比如什么出勤率、到岗率、工龄、司龄，还有什么销售额、利润率、合格率、良品率……等等这些企业管理中定义的各种名称和概念，都可以称之为指标。
这个功能就是提供了一套标准指标规划的方法模型、指标管理体系及指标开发工具，反正就是实现了从源头上就进行了指标体系的标准化搭建。把以前各个系统、各个部门分散建立的指标统一进行定义、开发和管理，构建了企业标准统一、可追溯、可管理的统一指标库。
好处是啥？我感觉就是从源头上统一把控和管理吧！
据产品经理介绍，目前支持私有化部署的国产软件好像还没有
具体功能，听听产品经理咋介（吹）绍（牛）的
指标管理：为企业梳理指标资源，搭建全业务流程指标分级分类管理框架，形成指标体系，实现指标全生命周期可视化管理，形成面向企业内、外统一的指标体系管理机制，提供标准化的指标服务，有效推进指标的共享和应用，为数据价值挖掘提供基础。
基于数据治理专家的“指标方法模型”：
基于成熟的方法论，拆解方法要素，定义各要素的属性，基于方法构建场景化的应用示例，通过指标关联，对应用场景进行展示与监控。
指标体系
方法定义：模型-要素-属性
方法定义：模型-要素-属性

方法应用：业务场景设计
方法应用：业务场景设计

应用呈现：结构化呈现效果
应用呈现：结构化呈现效果


全域指标管理应用：

实现指标的全局规范化定义及全生命周期管理，形成指标单一可信来源，全局统一，满足用户指标可视、可信、可用、可管、可追溯需求。
全域指标管理

指标管理
指标管理
指标设计
指标设计
指标应用
指标应用
指标查询
指标查询

零代码指标开发：
指标开发定义数据权限、模型关联关系，快速完成指标计算并形成最终汇总结果。基于维度建模理论，零编码设计、低学习成本、高效率计算。
模型授权
模型授权
关联关系
关联关系
指标计算
指标计算
指标汇总
指标汇总
 


指标追溯

数据集成过来后，你是不是会比较关心数据集成的对不对、全不全、计算的逻辑对不对，当数据出问题了，能不能快速追查问题的原因等等（这是产品经理说的）。
然后他们就搞了一套“工具包”，有数据巡检、数据对账和血缘分析来进行数据追溯。
数据巡检，顾名思义就是巡视检查，看任务执行了吗？执行成功了没？执行效率如何了等等。
数据对账，就跟对账单差不多，检查一下数据集成的全不全、对不对，确保不要丢失或者出错。
血缘分析，产品经理说就是大家说的那个血缘分析？简单来讲就是给数据构建了一张血缘地图，把数据之间的关联关系能够很清晰直观的表达出来，哪出问题了，一眼就能找到问题和影响范围。
这些功能都有可视化监测页面，帮助数据治理人员进行数据监测和管理。据说能够把数据管理员检查一个“数据集成任务执行情况”的时间，从几个小时降缩减到几分钟。【具体我也没测过，你可以自己试一下哦】

是不是听着还挺牛，具体的可以看看产品经理怎么说？
数据追溯：在数据集成及开发过程中，帮助用户监测任务执行信息，快速定位异常，提升任务效率，降低运维成本。

数据巡检
帮助集成管理人员快速了解任务执行情况，及时关注未执行成功的任务，对错误任务及时排查和纠错。大大减少数据集成任务运维的人力成本，提升数据集成效率，保障执行结果。
数据巡检

数据对账
快速检查数据的一致性，保证集成过程中的数据质量。
数据巡检


血缘分析
对数据的生产、加工、转换、存储、计算等处理过程的全面追踪，建立数据血缘分析链路，理清数据流转及加工过程中产生的数据血缘及影响关系，帮助用户通过数据溯源诊断业务问题。
血缘分析
总 结
TempoDF核心就是在数据集成、治理过程中，支持各种物联网传感器、遥测遥感数据、信息化系统……等各种实时、非实时数据的统一接入和集成，同时支持数据开发、指标体系开发与管理，为企业数据资产沉淀和管理提供支持。



产品经理的标准定义：
Tempo数据工厂平台（简称：TempoDF）是一款“流批一体”的大数据开发平台。平台支持多源异构数据采集、实时/离线数据同步和数据处理、统一任务编排和调度监控。作为支撑前台业务的强大数据底座，平台能有效帮助企业降低数据融合成本，实现全链路数据开发。


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