在当前的经济环境下，各行业面临着前所未有的挑战，降本增效成为企业普遍追求的目标。数字化转型被视为实现这一目标的关键路径。通过数字化手段，企业能够探索新的增长机会，提升运营效率，并有效控制成本支出。在这一转型过程中，数据分析的重要性日益凸显，它为企业提供了深入了解市场、优化运营策略、提升产品服务质量等关键洞察。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据来源的多样化，数据问题也逐渐成为企业亟待解决的核心难题。
传统 ETL 链路之困：数据问题频发，业务决策受阻
数据问题主要表现为数据分析的“慢、缺、乱、贵”。
“慢”体现在传统 IT 驱动的数据供给模式导致业务决策过程不畅，需求排期长，响应速度慢。
“缺”反映了一线业务人员难以快速实现真正灵活的数据分析。因为企业往往依赖专家驱动或固定报表驱动的分析模式，分析维度和粒度受限于结果表，无法随时增加或调整维度与粒度进行灵活探查。
“乱”则表现为企业数据质量不高，不同业务部门汇报数据时口径经常不一致，导致数据对不上。
“贵”体现在数据存储和计算成本的不断上升，以及数据开发人员的不断增加，原因在于随着分析需求的数量和紧迫性增加，数据重复加工，缺乏有效的数据治理。
这些问题的根源在于企业依赖传统的冗长 ETL 链路进行数据供给。这种链路导致数据架构层次繁多，而且在数据量持续激增的背景下，进一步加剧了数据处理的难度，延长了处理时间。更为严重的是，这种传统的数据处理方式往往伴随着数据质量问题的频发，如数据缺失、错误、重复等，从而不断削弱业务团队对数据质量的信任度，使得数据在支持业务决策时的价值大打折扣。
当今的商业环境中，业务决策对数据时效性的要求日益提高。企业需要在瞬息万变的市场环境中迅速作出反应，这就要求数据能够以最快的速度从源头被提取、处理、分析，并最终转化为可指导决策的洞察。然而，传统的 ETL 链路由于处理流程繁琐、耗时较长，往往难以满足这种对时效性的高要求，导致业务团队在获取数据、发起分析、获得洞察、作出决策、采取行动这一系列流程中面临诸多挑战。
具体来说，如果业务团队获得的数据是缺失的或错误的，那么整个分析流程就会受到严重影响。首先，分析可能会因为数据的不完整或错误而滞后，无法及时挖掘出数据背后的规律和趋势。其次，由于数据的不可靠性，洞察可能只是肤浅的、表面的，无法深入揭示问题的本质。再次，决策可能会因为缺乏准确的数据支持而变得盲目和错误。最后，基于错误的数据采取的行动也可能对企业造成不利影响，如错失市场机会、资源浪费等。
指标引领变革：赋能业务自主，打造全民分析师
为了彻底改变这一现状，企业迫切需要重塑数据生产模式，以释放数据的巨大潜力并驱动业务的高效运行。重塑数据生产力并非一蹴而就，而是需要从劳动者、劳动工具和劳动对象这三个核心方面进行全面的变革。
首先，劳动者层面需要从依赖少量 IT 专家或数据分析师转变为“人人都是分析师”，让全民都能成为指标开发者和使用者，进而高效地利用数据做出决策。
其次，从劳动工具层面，需要先进的工具来帮助企业有效地实现数据的开发、使用与管理，实现数据管得住、拿得到和用得好。
最后，作为劳动对象，数据要流动起来，而不是静态地躺在数据仓库里，才能真正发挥价值。因此，要让业务能够拿到全量的数据进行分析，而不是层层加工后字段丧失的结果表。
为了实现这一转变，以指标为中心的生产力提升方案应运而生。指标，作为企业业务知识的宝贵沉淀，不仅是衡量业务绩效的标尺，更是统一企业语言、促进跨部门协同的关键工具。传统的数据分析模式往往受限于 IT 部门或数据分析师的专业壁垒，导致数据分析的广度和深度受限，同时也影响了数据的时效性和业务人员的自主性。
新一代的自动化指标平台打破这一局限，它赋予了业务人员直接生产、管理和应用指标的能力，无需再依赖 IT 部门或数据分析师的支持。这意味着，业务人员可以根据自己的业务需求，灵活便捷地创建、修改和查询指标，从而更快速地响应市场变化，做出更加精准的决策。据实际案例效果估算，这种方式能够将数据生产力提升 10 倍以上，为企业创造显著的经济效益。
其次，以指标为中心的生产力提升方案让业务人员能够更深入地探索和分析数据。业务人员可以根据自己的业务直觉和需求，*地组合和查询指标，从而发现数据中隐藏的规律和机会。这种自主的数据探索和分析能力，不仅提升了业务人员的业务洞察能力，也为企业带来了更多的创新机会和竞争优势。
Aloudata CAN 打造“快、全、准、省”的数据分析体验
Aloudata CAN 自动化指标平台是一个能够让业务人员轻松使用的工具。该平台全面覆盖了指标的管理、生产到应用的全过程，凭借“管得住、拿得到、用得好”这三大核心优势，为企业带来了前所未有的数据分析体验。
“管得住”实现了指标的定义即治理。应用层系统代持生产，自动进行指标的重复性校验，确保指标口径的唯一性和准确性。同时，平台自动生成指标血缘，详细记录指标的来源和加工过程，使得数据可追溯性得到了极大的提升。业务人员可以清晰地了解数据的来源和变化过程，从而更好地理解和信任数据。
“拿得到”是 Aloudata CAN 平台为业务人员带来的极大便利和价值所在。在传统的数据分析过程中，业务人员往往需要依赖 IT 部门或数据分析师的支持才能获取到所需的数据。但在此平台上，业务人员无需编写任何复杂的 SQL 代码，只需通过表达自己的业务语义，即可实现指标的定义和生产。这一创新不仅降低了数据分析的门槛和成本，还使得业务人员能够更加自主地应对业务需求的变化，快速获取到所需的数据，为企业的决策提供有力的支持。
“用得好”尤其表现在业务人员无需等待数据加工或报表生成的过程，而是能够直接基于灵活一致的虚拟明细大宽表，实现任意维度的下钻分析。更重要的是，虚拟大宽表包含了全量的明细数据，这意味着它涵盖了所有相关的业务记录和信息，没有遗漏或缺失的数据，使得分析结果更加可靠。
Aloudata CAN 自动化指标平台，作为一种创新性的以指标为中心的数据生产模式，成功地打破了传统数据处理与业务应用之间的壁垒，将开发价值与业务价值紧密地衔接在一起，让原本需要繁重的人工开发才能被应用的数据，焕发出新的生命力，实现了数据分析“快、全、准、省”的四大目标。
具体来说，“快”包含了试错快、决策快和定位*个方面。试错快意味着用户可以迅速验证数据结果，发现数据处理或业务策略中的问题，并进行及时调整。决策快则使得用户能够快速获取数据支持，优化业务决策，提高响应速度；定位快则通过指标监控、指标预警、指标归因分析帮助用户迅速定位问题原因，无论是业务异常还是数据波动，都能在短时间内找到根源，减少排查时间，提高工作效率。
“全”在于为用户提供了一个虚拟的明细大宽表，拥有最细粒度和最全维度的明细数据。在传统的数据开发与分析场景中，业务人员通常只能看到经过技术加工得到的固化的结果表。这些结果表往往是针对特定需求或场景进行定制化加工的，因此其维度和粒度往往受到限制，不足以支撑多维度的深入分析。
当业务人员需要进行更深入、更细致的分析时，还要依赖技术团队进行额外的数据处理和开发工作，这不仅增加了沟通成本和时间成本，还可能因为技术理解的差异导致数据分析的不准确。 Aloudata CAN 平台直接为用户提供了一个虚拟的大宽表，这个宽表包含了全量的、未经预先固化的明细数据和分析维度。这意味着用户可以根据自己的业务需求和分析目标，*地选择分析的维度和粒度，进行任意维度的下钻分析。无需再依赖技术团队进行数据处理和开发工作，大大提高了数据使用的灵活性和效率。
“准”的核心是指标的口径 100% 一致，确保企业内所有人对同一指标的认知一致。它通过“一次定义，处处使用；一次变更，处处生效”的原则，从根源上消除了指标的不一致性。避免了因指标定义不清或理解偏差而导致的决策失误。在传统的数据处理模式中，不同的部门或人员可能会根据自己的理解和需求对指标进行不同的定义和处理，导致指标的不一致性和混淆。而 Aloudata CAN 平台通过统一的指标定义和管理，使得企业内的所有人在所有指标应用工具中都能够使用相同、准确的指标。
同时，指标的口径可追溯也是“准”这一特点的重要体现。在 Aloudata CAN 平台上，每个指标的口径和计算方式都是清晰、可追溯的，用户可以随时查看指标的详细定义和计算过程。这种透明度不仅增强了数据的可信度，还提高了数据的可解释性，使得用户更好地理解数据背后的业务含义和价值。
“省”则通过节省人力成本和存算成本来降低企业的整体运营成本。首先，平台无需进行繁琐的数据打宽和汇总操作，大大节省了人力成本和时间成本。其次，通过消除数据冗余和优化存储计算方式，降低了企业的存算成本，使得更多的企业能够享受到数据驱动决策带来的好处，实现了降本增效的目标。
综上所诉，通过 Aloudata CAN 自动化指标平台，企业能够更好地利用数据来驱动决策，提升运营效率，并实现降本增效的目标。以下将通过 Aloudata CAN 的实践案例来进一步展示其应用价值。
赋能零售企业：加速决策迭代，优化业务策略
某零售企业在数字化运营过程中，已经构建了管理驾驶舱、各类报表以及预警系统，以辅助业务决策。然而仍面临一个核心问题：当关键业务指标（如北极星指标）发生波动时，如何准确追溯其背后的原因，并将其与具体的业务动作相关联？
过去，只能基于传统方法定位到一些通用原因，如地区、产品等，但难以将这些因素与具体的业务策略相联系。即使企业实施了多种策略，也无法清晰了解哪些策略对业务指标产生了积极影响，哪些策略效果不佳。这种不确定性导致企业只能依赖人工经验进行策略调优，效率低下且效果不佳。
针对这一问题，Aloudata CAN 提供了一个有效的解决方案，即将北极星指标与具体原因相联系，并进一步将这些原因与企业的业务策略相挂钩。通过 Aloudata CAN，企业可以清晰地了解到每个策略对北极星指标的拉动效果，以及哪些策略是有效的，哪些策略需要优化。
此外，Aloudata CAN 还帮助用户将指标结果快速生成业务标签，无需 IT 支持即可灵活创建。这些标签使企业能够快速圈定目标客户群，进行客户发现和分析，从而加速经营决策的迭代过程。
在该零售客户的实践中，Aloudata CAN 的应用显著缩短了策略从上线到效果评估再到调优的整个周期。原本需要一个月的时间现在仅需两天即可完成。更重要的是，整个闭环过程完全由业务部门自主完成，无需 IT 部门的介入，大大提高了业务决策的效率和自主性。
赋能金融企业：自助决策，效率倍增
在某金融企业中，企业面临着传统数据决策模式的挑战。过去，该企业依赖于 IT 部门帮助业务部门获取数据并进行决策，整个过程繁琐且效率低下。然而，自从引入 Aloudata CAN 后，该企业实现了业务自助决策的重大转变。
Aloudata CAN 的引入，使得业务部门能够直接从平台中获取所需数据。这一变革不仅大大缩短了数据决策的周期，从原本的月级别缩短到现在的分钟级、小时级，还显著提升了数据开发的效率。由于 Aloudata CAN 采用 NoETL 自动开发技术，业务部门只需表达其业务逻辑，即可实现指标的定义与开发，开发效率提升 16 倍以上。
此外，Aloudata CAN 显著降低了 IT 与业务部门之间的沟通与协同成本。以往，双方为满足数据需求需付出长时间的沟通成本，如今协作效率大幅提升，沟通时间缩短了 75%。同时，该企业在计算资源和存储资源方面也实现了 50% 以上的降低。
更重要的是，Aloudata CAN 使得人人都能基于全量数据进行决策，而不再是依赖于 IT 建模与可能损失很多信息的数据。这一转变不仅提升了决策的准确性和全面性，还使得业务人员与数据要素能够更好地发挥其应有的价值。
