一、项目介绍
动态指标跟踪评测系统是一套实时采集、动态监控、智能分析、量化评测多维度指标的数字化管理系统，核心目标是及时捕捉指标变化趋势、定位异常波动原因、输出科学评测结论，为决策提供数据支撑。该系统可广泛应用于企业经营、质量管理、项目管理、运维监控、科研实验等多个场景。
二、项目背景
评估体系建设初期用户对整个评测过程、评测目标等不明确原因。需要一套工具可以通过持续的实践迭代完善优化评估过程，最终构建一套适配自身需求的动态评估体系。其核心是通过自定义指标、动态评估跟踪技术架构，从而打造实现从"指标定义-数据采集 - 动态监控 - 智能分析 - 评测反馈"的闭环管理。。
三、技术架构
为了实现高可用性、可复用性，整体架构采用分层设计，自上而下共分为4层，各层职责清晰、协同联动，确保系统高效运转。
1. 指标定义层（灵活配置入口）
技术说明：构建"评测体系-评测阶段-评测数据-评测项目-评测指标"的层级化评测体系，实现指标的系统化、规范化定义与配置。
-
评测体系：定义评测体系及数据仓库创建
-
评测阶段：定义评测体系分哪几个阶段；每个阶段人员分工等；
-
评测数据：定义评测阶段数据要素及数据录入模板；
-
评测项目：定义评测阶段数据采集方式及录入形式自定义
-
评测指标：定义评测体系评测指标及相关预警规则
2. 数据采集与存储层
技术说明：数据采集采用"人工录入+自动数采"多模式方式，最终以【评测项目】为方式进行数据归集；数据存储层面，选用IoTDB时序数据库作为核心数据仓库，保障时序数据的高效存储与管理。
3. 计算评估层
技术说明：通过预设的评测指标，构建实时计算与离线计算双引擎架构，从而满足不同评估时效需求：
-
实时计算：依托Flink、Spark Streaming技术，聚焦秒级/分钟级更新指标（如实时交易额、在线人数）的快速处理，保障即时性评估需求；
-
离线计算：基于Spark、Hive技术，处理T+1及更长周期的指标（如月度用户留存、季度营收分析），满足批量性、周期性评估需求。
同时，评估指标支持灵活的规则配置：可设置预警阈值（如"转化率低于3%触发预警"），实现异常及时感知；支持权重分配（如"活跃度权重40%，消费频次权重60%"），适配不同评估场景的侧重点需求。
4. 结果展示与过程追溯层
-
可视化展示：通过大屏看板直观呈现指标实时数值、评估结果及趋势变化，实现数据可视化洞察；
-
异常预警：当指标触发预设预警规则时，通过短信、邮件、系统通知等多渠道推送预警信息，同时也可在大屏看板作为异常指标展示；
-
结果反馈：支持用户对评估结果进行"准确""异常"等标签标注分析，反馈数据将作为指标优化、规则迭代的核心依据，推动评测体系持续完善；
-
过程追溯：提供全流程数据追溯能力，支持以图形化等直观方式展示各环节数据，确保评估过程可查、可追溯。
5.项目在企业中应用
由于本系统是通过构建评测体系运作；所以整体还是可横向复制性很强；
企业质量管理应用：曾经我在一家做外贸企业ERP;大家都知道外贸企业有很多质量标准；如欧标、美标以及一些企业定制标准；需要在不同加工阶段做不同质量检测；从而形成最终检测报告；
企业产品过程追溯：我们经常会遇到企业产品追溯的需求；而且这个很频繁；我们也可以通过这个系统快速应用；
以上具体实现过程后续我会慢慢发布上来，还尽请期待。
最后我这边展示一个案例在畜牧养殖上的一个案例及视频，具体参见我另一篇博客：
https://blog.csdn.net/meilididiao/article/details/156424568?spm=1001.2014.3001.5502