我是靠谱客的博主 风趣哑铃,最近开发中收集的这篇文章主要介绍Dataphin的代码自动化如何助力商业决策,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

Dataphin的代码自动化如何助力商业决策

作者:骞戌

前言

随着大数据趋势的迅速增长,数据的重要性与日俱增,企业内看数据、用数据的诉求越来越强烈,其中最常见的就是各种经营报表数据:
• 老板每日早晨9点准时需要看到企业核心的经营数据,以便进行企业战略及方向决策
• 业务负责人不定期进行个性化的项目筹划,需要多维、及时的效果数据以优化项目安排
• 小二精准营销活动开展,需要和高层一致但粒度不同的经营分析数据,并进行活动策略调整
• ……
举个经营报表的例子:
在这里插入图片描述
这个例子并不复杂,但是对于分析师或者业务开发者,实际执行的复杂度和工作量并不小,而且类似的工作每日都在重复……业务发展越快,带来的问题就越来越多:
• 加工时间长、人工成本高,招再多的分析师也难以满足需求
• 代码可读性差,数据可维护性差,类似需求需要反复、重复开发
• 代码开发不规范,加工过程中难以避免的计算存储浪费
• 得到的数据指标,复用性差导致重复建设,数据越来越不标准规范

这种情况下,对业务的直接影响就是:决策周期长(数据需求满足慢),决策易出错(数据指标口径不一致)。

Dataphin:让“指标计算器”代替“代码编辑器”

既要保证数据生产时效性——及时产出数据并满足需求,又要支持数据多样性——企业自下而上不同业务分析场景,最后还要保证数据准确性——任何时间、不同岗位的人都能用同样的数据解读经营情况,怎么才能做到呢?
企业的发展加速,离不开20世纪的文档管理转到21世纪的信息管理。同样的,如果繁复的指标代码编写工作,也可以如计算器一般,界面可视化点选,复杂的代码研发过程由计算器自行处理完成就好了。

而Dataphin的自动化建模功能,就可以很好实现这个能力。

- Step 1 选择组合条件
如下图,确定需要统计计算的值,Dataphin里称为“原子指标”——最小的数据值统计单元,比如用户数这样的统计值等,然后组合如下内容:
A. 统计计算值需要应用的分析对象,Dataphin里称为“统计粒度”——维度或维度的组合,比如用户星级、用户状态等
B. 数据统计计算的时间周期,Dataphin里称为“统计周期”——统计数据需要跨越的时间长度,比如最近1天、最近30天、自然周、自然月的等
C. 数据统计的其他个性化限定条件,Dataphin里称为“业务限定”——数据记录的筛选过滤条件,比如生鲜业务类型、PC端、女性等
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
- Step 2 预览指标
选择完毕组合条件后,可以预览组合出来的派生指标:
1)组合的指标,默认名取“原子指标+时间周期+业务限定”组合名,保证命名标准规范。
2)历史已生成的组合,不再生成,保证指标建设统一,无重复
在这里插入图片描述
- Step 3 一键自动化生成!

确认需要提交的指标后,一键【提交】,分钟级指标生成:
1)自动汇聚至以“统计粒度为主题”的汇总逻辑表表下,保证管理标准规范;
2)代码和调度依赖关系,系统自动生成;
3)派生指标基于汇总逻辑表,可快速雪花模型查询使用指标、分析对象的属性信息。
①派生指标自动汇聚至汇总逻辑表在这里插入图片描述
②派生指标所在汇总表节点,代码及调度关系自动生成
在这里插入图片描述
③汇总表及派生指标可查询消费
在这里插入图片描述
- Step 4 复杂需求实现
上面主要是基于简单统计指标实现,实际上,报表需求还有类似 比率型、乘积型等复合统计方式,比如“客单价=销售额/客户数”,这类也可以通过Dataphin的衍生原子指标实现:
1)衍生原子指标是基于原子指标的再组合;
2)基于衍生原子指标新建派生指标时,需要保证拆解到最细粒度的原子指标,有相同的分析维度、时间周期,允许维度的计算路径不同、设置的业务限定不同。
①新建衍生原子指标
在这里插入图片描述
②基于衍生原子指标新建派生指标
在这里插入图片描述

Dataphin:“指标计算器”背后的故事

上面步骤可以看到,派生指标的计算生成,离不开原子指标、业务限定、统计粒度的协助,这其中有什么奥秘呢?
其实很简单,用Dataphin高效创建派生指标,掌握这1张图就够了:
1)原子指标为核心,原子指标的来源表为中心
2)统计粒度取自来源表的关联维度,以及关联维度上的关联维度
3)业务限定基于来源表为中心的雪花模型做定义
4)统计周期可任意搭配使用
在这里插入图片描述
总结:One Model,One Dream
Dataphin作为阿里巴巴数据中台原创产品,从设计之初就决心为业务价值而生!
其中的智能研发版以One Data - One Model的方法论为指导,致力于统一的数据构建与管理:
• 指标【标准化】,保证数据研发的【一致性与效率】
• 【拖拽式】数据模型设计+【自动化代码】开发=高效的【数据研发生产力】
从而帮助企业充分发挥数据价值、实现业务价值:
• 100%消除二义性:根据【选择条件】组合,【批量生成】统计指标
• 分钟级自动化代码生成:【可视化设计】编辑逻辑表星型模型/雪花模型,【设计提交】自动化生成代码(设计即开发)在这里插入图片描述
希望不远的未来,每个企业都可以基于Dataphin做出最高效、最全面、最正确的决定!

最后

以上就是风趣哑铃为你收集整理的Dataphin的代码自动化如何助力商业决策的全部内容,希望文章能够帮你解决Dataphin的代码自动化如何助力商业决策所遇到的程序开发问题。

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