随着敏捷商业智能（BI）、用户行为分析、A/B测试等现代数据分析工具的发展，越来越多的业务用户能够自助式地利用数据分析，进行业务决策和判断，这一趋势极大地挖掘并释放了数据的潜在价值。然而，这种数据使用的分散化趋势也带来了新的问题，即数据口径和定义的不一致性，直接削弱了数据分析的可信度与准确性，数据质量难以得到有效保障。
为了解决好数据质量和准确性的保障问题，众多企业在做数据分析时，纷纷引入指标平台，以期通过集中化的管理来提升数据口径的一致性。但在实践中，这些平台往往过度依赖数据工程师的专业能力，导致指标定义和更新的速度难以满足快速变化的业务需求，进而使得指标平台在业务中的实际应用效果大打折扣，难以真正落地。
因此，如何在保持数据分析敏捷性的同时，确保数据口径的一致性，成为当前众多企业在推进数据驱动决策过程中所面临的巨大难题。这要求企业在构建和优化指标平台时，必须充分考虑业务需求与技术实现的平衡，以寻求更为高效和可行的解决方案。
在此背景下，国内 Data Fabric 架构理念实践者与引领者 Aloudata 大应科技推出了 NoETL 自动化指标平台------Aloudata CAN，集规范指标定义、自动指标生产、语义指标目录、开放指标服务于一体，能够帮助企业实现指标的"管、研、用"一体化，从而实现以指标中心，建立敏捷且一致的指标服务体系，保障数据质量和口径的一致性。
通过 Aloudata CAN，企业能够建立统一的指标资产目录与便捷访问入口，形成指标资产的沉淀，并通过 JDBC、ODBC、Rest API、同步推送等多样化服务模式，实现如管理层经营决策系统、业务线管理系统、CRM 系统、OA 系统、BI 工具等全场景下的指标资产共享复用，确保指标规范的线上管理和高效协同，实现指标的"一次定义，处处使用"。
同时，Aloudata CAN 内置算子级指标口径提取，实现了指标计算口径的全局判重，而不止于指标名称判重，真正保障了指标的同名同义。当指标的业务定义发生变化导致计算口径变更时，Aloudata CAN 还会自动进行指标数据更新，让指标的业务定义和背后的数据始终保持一致，即"一次修改，处处生效"，确保了数据口径 100% 一致性。因为很多企业存在指标盘点梳理的痛点，借助这一功能，Aloudata CAN 可清晰地展示指标之间的血缘关系和开发链路，为指标管理和治理提效。
此外，Aloudata CAN 将指标质量管理从传统的事后治理模式变成事前管控，也就是指通过指标重复的校验，避免相同名称或相同计算逻辑的指标的重复定义。因为 Aloudata CAN 由系统实现自动化的指标开发，因此在发布时，具有自动进行同名或同义校验的能力，检查相同名称的指标是否已经存在，以及相同计算逻辑的指标是否已经存在。指标预警监控对企业也至关重要，为此Aloudata CAN 支持设置告警规则，系统自动进行指标监控，一旦指标数据异常，会自动通知。
目前，Aloudata CAN 已经在金融、消费零售、制造、汽车等行业的数据生产和消费环境落地应用，且表现得到了客户的广泛认可。以某零售客户为例，依托于 Aloudata CAN，现已完成了 8 大主题、400 多个指标的定义与沉淀，支持各个场景共享复用，指标口径 100% 一致性，且通过配置化指标定义和自动化指标加速，指标研发的响应周期从周缩短到天，10 倍提升数据开发效率。访问 Aloudata 官网，了解更多。