本文深入探討了數(shù)據(jù)中臺如何通過統(tǒng)一指標管理、任務影響分析、數(shù)據(jù)報表治理及全維度鉆取等能力，為BI數(shù)據(jù)分析提供強大支持。文章詳細介紹了數(shù)據(jù)中臺的操作方法和其在提升數(shù)據(jù)分析效率、準確性和智能化方面的應用。

一、統(tǒng)一報表指標業(yè)務口徑

數(shù)據(jù)報表上會存在指標口徑不一致的問題，相同指標名稱，兩個報表里的數(shù)據(jù)卻相差很大，這會讓數(shù)據(jù)使用者對數(shù)據(jù)失去信任。而數(shù)據(jù)中臺的思想是抽象公共能力提升復用性，在指標管理上，盡可能做到避免重復建設。所有的指標都是由指標系統(tǒng)統(tǒng)一管理的，且可以在下游使用到該指標的報表上顯示指標系統(tǒng)對應指標口徑定義，就可以讓看報表的人準確理解數(shù)據(jù)的含義，也可以避免不同報表之間指標口徑不一致的問題。同時，如果在指標系統(tǒng)上修改了指標的口徑定義，也可以將信息及時同步到所有的呈現(xiàn)該指標的數(shù)據(jù)報表中。

二、掌握任務影響了哪些數(shù)據(jù)報表。

當某個任務異常，影響了下游多個任務時，往往要根據(jù)任務的影響范圍，決定任務恢復的優(yōu)先級。如果任務影響了管理層每天看的一張報表，而你卻不知道，沒有優(yōu)先修復它，時間長了，給老板一種錯覺“數(shù)據(jù)經(jīng)常出問題”。

那要怎么知道一個任務影響了哪些數(shù)據(jù)報表呢？一般是基于全鏈路的數(shù)據(jù)血緣追蹤能力。數(shù)據(jù)報表在保存時，BI 工具或定制化開發(fā)的可視化產(chǎn)品可以把報表和數(shù)據(jù)的鏈路關(guān)系，推送給數(shù)據(jù)中臺的元數(shù)據(jù)中心。當數(shù)據(jù)中臺的任何一個任務出現(xiàn)異常，通過數(shù)據(jù)血緣，就可以快速找到這個任務影響了哪些數(shù)據(jù)報表，尤其是在故障恢復的時候，根據(jù)報表的優(yōu)先級，優(yōu)先恢復高優(yōu)先級的報表。

三、治理低價值的數(shù)據(jù)報表。

根據(jù)數(shù)據(jù)中臺的全鏈路數(shù)據(jù)血緣，我們可以計算每一個報表上游所有的數(shù)據(jù)加工成本，然后得到這個報表的成本。然后根據(jù)報表的訪問量和訪問人群，計算報表的 ROI（投入產(chǎn)出比），下線低價值的數(shù)據(jù)報表。

四、全維度鉆取及數(shù)據(jù)智能分析

在制作報表時，分析師只能依靠經(jīng)驗去判斷一個指標有哪些可分析維度。如果BI工具能根據(jù)元數(shù)據(jù)中心提供的所有指標可分析維度，自動根據(jù)指標在各個維度下的取值，找出指標波動的原因，那這就是全維度鉆取了，目前火山引擎、QuickBI等BI產(chǎn)品都已經(jīng)具備指標波動歸因自動分析的能力，隨著大模型技術(shù)的成熟，數(shù)據(jù)中臺提供的標準的、可復用的數(shù)據(jù)模型能力，可以更好地支持一些交互式的數(shù)據(jù)分析場景，例如直接輸入看數(shù)需求，AI快速輸出數(shù)據(jù)結(jié)果及分析報告。