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平安证券 NoETL 指标平台实践：统一数据口径，驱动高效经营分析与智能决策倪程伟｜平安证券数据平台负责人大家好，我是来自平安证券的倪程伟，在此分享指标平台在我们公司的落地情况，也希望与大家做一些交流。我的内容主要是从四个方面展开：平台建设背景、技术解决方案、场景应用效果，以及落地后的思考与未来畅想。

如何通过指标平台，最大化地提升数据分析的效率和质量？通常来说，指标能够准确反映业务的核心绩效和潜在问题等。通过指标平台，有助于企业更有针对性地收集和分析数据。例如，通过动态分析，企业可以观察数据随时间的变化趋势，发现数据中的模式和规律，为业务决策提供依据；通过实时监控更新的数据并进行分析，帮助企业及时发现潜在问题，采取相应的措施；以及快速生成包含关键绩效（KPI）和分析结果的报告，帮助企业管理者实现对各部门、各组织的关键绩效达成和存在问题的全面洞察等。

NoETL 自动化指标平台如何保障数据质量和口径一致性？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。

数据分析的关键是什么？如何做好？进入数字化时代，以数据驱动业务决策，已经成为各个企业所看重的重要环节，而数据的真正价值，也在于能够支撑业务流程的快速流转，以及业务经营决策的敏捷性。

打破数据生产力的桎梏，打造数据分析驱动的新型组织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。

破除“数据孤岛”新策略：Data Fabric（数据编织）和逻辑数据平台今天，我们已经进入到一个数据爆发的时代，仅 2022 年，我国数据产量就高达 8.1ZB，同比增长 22.7%，数据产量位居世界第二。数据作为新型生产资料，是企业数智化运营的基础，已快速融入到生产、分配、流通、开发、应用、服务等各环节之中，深刻改变着企业的生产方式、管理方式和经营模式。通过数据驱动，能够帮助企业不断提高业务决策效率和质量，适应快速变化的商业环境，构建新质生产力。

数据虚拟化：零数据搬运，实现全域数据的集成和自适应加速数据虚拟化技术的兴起，与传统数据仓库体系的弊端日益显现有着密切关系。过去，企业通常会构建数据仓库来存储与加工结构化数据。数据仓库虽然实现了数据的物理集中存储，但过于依赖大量的 ETL 工程师来支持数据的集成、准备、开发与管理。随着半结构、非结构化数据量的急剧膨胀，以及业务看数、用数需求的高频化，传统的数据仓库体系已逐渐无法有效应对这些新挑战。