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指标体系建设
2.定义原子指标/维度/修饰词2.1 根据中间表定义原子指标，定义中间表度量的字段定义计算逻辑，目前有四种，计数，去重统计，求和，求平均定义取数的时间字段以及定义个性化过滤条件。 例如原子指标拨打量，我们需要定义来源于拨打中间表，通过拨打时间查询数据，对呼叫ID进行计数统计。 2.2 定义维度-普通维度，度量的环境，事实表中存在的实体对象-虚拟维度，已有的维度属二次加工产生一个新的属性值的集合2.3 定义修饰词除了统计维度以外，指标的业务场景的限定抽象3.配置指标3.1 基础指标基础指标 = 原子指标+时间周期+维度+修饰词（选填）3.2 复合指标选择已有的指标公式计算，生成另外一个指标，例如接通率 = 服务量/请求量3.3 衍生指标对单个指标计算其环比，同比，以及排名等3.4 个性化指标通过指标配置 ，能覆盖客服80%以上的指标需求，剩下的个性化指标，可以通过上传个性化脚本的方式进行计算，在指标系统中统一调度管理
71620编辑于 2022-06-28 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标体系建设方法
指标体系 明确了指标应该解决的问题，接下来就是如何把指标构建成为一套指标体系。 这里给出两套比较常用的指标体系建设方法论，一个是海盗指标法，另一个是第一关键指标法（现在也叫北极星指标，名称不同但是理念是一致的）。 AARRR模型的每个层级所衡量的关键指标是不同的。 这个模型对于流量→收入转化的指标建设有相当的指导意义，适用于大部分的互联网公司。 但对于传统电商这类关注供应链、管理成本的企业来说，这套指标体系并不能覆盖所有的场景，因此我们主要采用的是第一关键指标法作为指标体系建设的理论基础。 指标体系建设过程（以某公司为例）： 1、确定第一关键指标 在项目建设期间，公司已经成为国内跨境电商领域的巨头之一，相比起用户规模，在这个阶段公司是上下更关注的是营收（以更低的成本获取更多的用户和营业额）
85031发布于 2021-08-24 - 来自专栏运维之路
监控体系建设（二）：监控指标
（接监控体系建设（一）监控体系分层与整合） 三、 监控指标 如前一章提到，监控有赖于运维各专业条线协同完善，通过将监控体系进行分层、分类，各专业条线再去有重点的丰富监控指标。 如何让运维人员在不漏处理监控事件，又能快速解决风险最高的事件，则需要监控的指标需要进行指标权重、阀值分级与上升机制： -指标权重： 监控指标的权重是为了定义此项监控指标是否为必须配置，比如应用软件服务 通常来说一级指标将作为监控覆盖面的底线，通过设置好权重，一是为了让运维人员知道哪些监控指标必须确保覆盖，同时加以引入KPI考核；二是为了让监控平台建设人员有侧重的优化，实现一级指标的自动配置，无需运维人员手工配置 指标基线的建设过程中有几个方面需要关注： -基线的自我学习： 前面己提到指标的基线是动态的，基线动态就需要对系统运行的情况按一个指定的时间间隔粒度进行学习，理论上运行学习的时间越长，基线越准确（但如果业务做了推广 -基线指标的组合： 有些情况判断一个监控指标是否是事件，需要将多个指标放在一起看才能判断。
5.3K20发布于 2020-03-06 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
用户运营指标体系建设实践
今天主要讲讲，对于电商行业，用户运营主要做什么，如何构建数据化驱动的用户运营指标体系。 数据指标体系的规划设计之前，必须要先搞清楚业务过程，“业务数据化，数据业务化”，强调的是数据和业务紧密的关系。 三、用户运营指标体系 单纯的数据指标只能作为数据信息输入，将业务过程的指标抽象形成全局性、系统化的决策知识是指标化管理最大的价值。 这里再赘述一下指标体系基本概念，指标体系构成四要素：指标库、指标之间的管理关系、指标分析时的拆分维度，以及对于指标数据好坏的评价标准。 对于公司高管而言，公司不同阶段指标侧重点不同，例如上市公司除了关注营收GMV等业绩指标外，他还希望看到的是公司持续增长的能力，以及目前业务的运转是否是健康可长久活下去的。 因此，在用户运营指标体系设计的时候，不管是GSM还是UJM等模型方法论，第一步是要充分理解业务运营动作和用户使用过程。其次，在指标确定时，多问几个为什么，业务看到这个指标后，能知道他做什么事情呢?
87032编辑于 2022-07-01 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
中国指标中台市场研究报告：指标体系建设方法论及指标中台建设看这一篇就够了
最近看到Kyligence发布了《中国指标中台市场研究报告》，感觉关于指标化管理从方法论到指标管理平台产品的建设思路覆盖的还是非常全面的，分享给大家。 部分内容摘录如下： 一、传统指标体系管理模式面临四大挑战 传统指标体系管理模式的特征，以及企业对指标体系需求的变化，使得传统的指标管理模式“失灵”，具体的挑战表现在以下四个方面。 二、指标中台的价值 指标中台的应用将为企业指标管理模式带来深刻转变。 支撑以指标为核心、数据驱动的数智化管理体系。 由于指标计算涉及底层多方面的数据，且业务人员日常会频繁关注和使用数据指标，数据质量导致的指标口径不一致的问题会更容易被发现。以指标治理为抓手，对齐指标口径，能有效推动数据治理工作。 三、指标中台的应用场景 指标中台有着丰富的应用场景。需要建立指标的主要是企业战略目标的关键执行部门，或者是企业经营的关键领域。
1.5K21编辑于 2023-03-03 - 来自专栏万能的小草
记录数据工具建设技术沙龙-指标取数
一、前言 疫情真的对普通人的生活产生了太大的影响，以前的技术沙龙都是线下举行的，这次美团大数据建设实践沙龙成了纯线上，科技正在改变生活的方方面面，深刻感觉到互联网在线化是个不可逆的趋势。 二、指标自助取数产品建设实践 2.1 面临问题： a.找不到想要数据 b.查询太慢，用户等待时间长 c.数据不一致 d.操作成本高 。 2.2 产品理念： 全、快、准、好用 2.3 产品简介： 灵活查找、快速查询、丰富分析、快速决策 三、建设思路 3.1 指标的定义与管理-全 3.2 指标的查询与优化（快） 3.3 指标的质量与安全 （准） 3.3 指标的应用与分析（好用） 四、未来规划 4.1 以业务驱动指标建设，推动数仓规范落地。 作者简介 冯培胜，美团数据系统开发专家，主要负责美团打车数据体系建设，从0到1搭建了打车数据服务平台，在对指标数据的管、用、治等方面有比较丰厚的经验。
88540编辑于 2022-09-21 - 来自专栏Spark学习技巧
大数据实践：数据指标中心的建设思路
这篇文章将从数据认知开始，给大家讲讲数据分析和指标体系建设。 — 01— 业务和数据的闭环 业务和数据，可以理解为映射关系，数据是业务在数字世界里的另一个它。 主题域在“仓库模型中心”进行创建与定义，在这里只需要将对应的指标划归到对应的主题域就行了。 2、然后是拆分原子指标与派生指标 先来看看原子指标跟派生指标这两个概念具体是什么？ 4、最后通过指标管理平台对指标进行规范生产 （1）规范化指标命名 命名规范对于后期大量的指标管理来说非常重要，因为当指标多起来的时候，你要找一个指标经常需要用到检索功能，而检索的前提是你对指标有一些前置的认知 如果有限定时间范围，则需要加上时间周期：如：近7天注册人数。 完整的命名的规范为：商城（业务板块）+用户（实体）+近7天（统计周期）+新增（业务动作）+子单（类型）+单日（间隔周期）+平均（统计运算规则）+支付金额（原子指标），如：商城-用户近7天新增子单单日平均支付金额
56710编辑于 2022-01-13 - 来自专栏暴走大数据
大数据实践：数据指标中心的建设思路
这篇文章将从数据认知开始，给大家讲讲数据分析和指标体系建设。 业务和数据的闭环 业务和数据，可以理解为映射关系，数据是业务在数字世界里的另一个它。 主题域在“仓库模型中心”进行创建与定义，在这里只需要将对应的指标划归到对应的主题域就行了。 然后是拆分原子指标与派生指标 先来看看原子指标跟派生指标这两个概念具体是什么？ 最后通过指标管理平台对指标进行规范生产 (1)规范化指标命名 命名规范对于后期大量的指标管理来说非常重要，因为当指标多起来的时候，你要找一个指标经常需要用到检索功能，而检索的前提是你对指标有一些前置的认知 如果有限定时间范围，则需要加上时间周期：如：近7天注册人数。 完整的命名的规范为：商城（业务板块）+用户（实体）+近7天（统计周期）+新增（业务动作）+子单（类型）+单日（间隔周期）+平均（统计运算规则）+支付金额（原子指标），如：商城-用户近7天新增子单单日平均支付金额
1.7K11发布于 2021-11-16 企业的分层运维对象监控指标体系建设
指标即表示对这些量化后的数据的目标值。观测指标体系是指对监控指标进行体系化的规划、实现全生命周期管理、建设管理规范等的系统方法论。 在了解指标体系前，先了解下为什么需要进行指标体系的建设，结合过往的建设经验，主要有以下六个方面的原因：衡量业务健康情况指标体系可以反映业务客观事实，看清业务健康现状，有效衡量业务质量，优化应用运行。 为运维团队提供数据支持企业内统一指标体系建设，提供指标查询、检测、健康分析等消费能力，实现指标数据的价值挖掘。经过嘉为蓝鲸多年的项目积累，对于指标管理体系的总结如下图。 基于图中的内容，接下来将详细介绍如何进行指标体系建设和设计。指标管理闭环指标全生命周期管理，包含指标定义、指标评估、指标上线、指标运营四个阶段。 系列文章【观点洞察】大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手传统企业可观测建设之路企业的分层运维对象监控指标体系建设（本期）企业如何实现运维故障加速闭环的告警体系建设企业运维排障最后一公里：日志体系建设企业应用观测中枢建设
38411编辑于 2025-04-08- 来自专栏走进敏捷BI
四个动作，建设数据指标体系和应用
02-指标体系建立和应用步骤 总体而言，指标体系建立和应用步骤包括“找指标”、“理指标”、“管指标”、“用指标”四个阶段。 2、理指标 通过找指标，获得了企业中的指标列表，但是这些指标并不能称之为体系，因为没有进行分类，指标没有业务含义，指标和指标之间也没有任何逻辑。 3、管指标 管指标数据的工作和其它数据管理工作并无太大差别，即通过推动数据治理体系建设，制定主数据、业务数据、统计数据的标准和规范，提升数据质量。 在今后信息系统（尤其是数据中心、统计报表等分析类应用）的建设中需要遵从公司在指标管控领域提出细化要求。 4、用指标 企业仅仅制定指标体系，并不能起到规范数据的作用，只有将指标体系落实在信息系统中，才能发挥其管理作用，因此构建指标体系往往和应用系统建设同步进行。
1.5K20编辑于 2022-04-24 - 来自专栏可观测系列
企业的分层运维对象监控指标体系建设
观测指标体系是指对监控指标进行体系化的规划、实现全生命周期管理、建设管理规范等的系统方法论。 在了解指标体系前，先了解下为什么需要进行指标体系的建设，结合过往的建设经验，主要有以下六个方面的原因：衡量业务健康情况指标体系可以反映业务客观事实，看清业务健康现状，有效衡量业务质量，优化应用运行。 为运维团队提供数据支持企业内统一指标体系建设，提供指标查询、检测、健康分析等消费能力，实现指标数据的价值挖掘。经过嘉为蓝鲸多年的项目积累，对于指标管理体系的总结如下图。 基于图中的内容，接下来将详细介绍如何进行指标体系建设和设计。指标管理闭环指标全生命周期管理，包含指标定义、指标评估、指标上线、指标运营四个阶段。 【系列文章】大模型在可观测的增强传统企业可观测建设之路企业的分层运维对象监控指标体系建设（本期）企业如何实现运维故障加速闭环的告警体系建设企业运维排障最后一公里：日志体系建设企业应用观测中枢建设
1.1K10编辑于 2024-07-10 - 来自专栏后端知识开放麦
遗留系统微服务改造（五）：监控体系建设与指标收集
从指标收集到自动化运维，给你一套实用的监控方案。1监控体系建设1.1监控架构设计微服务架构下的监控不是简单的服务器监控，需要建立一个全方位的监控体系。基础设施、应用服务、业务指标这三个层面都要覆盖到。 监控指标收集器微服务改造时，迁移成功率、数据一致性、系统性能这些关键指标必须实时监控。这个监控指标收集器基于SpringBootActuator和Micrometer框架，能够收集各种指标数据。 ;/***构造函数-初始化所有监控指标**@parammeterRegistryMicrometer指标注册表，负责注册和管理所有指标*/publicMigrationMetricsCollector( 2.1关键性能指标（KPI）微服务改造时，这几类关键指标必须重点关注：业务指标：迁移成功率：成功迁移的数据占总数据的比例数据一致性：新旧系统数据的一致性程度业务连续性：业务功能的可用性和稳定性这些业务指标直接反映改造的效果 系统性能下降，需要关注信息（Info）：系统状态变化，仅作记录告警规则：数据一致性低于95%时触发警告系统响应时间超过5秒时触发警告错误率超过1%时触发紧急告警任何组件健康检查失败时触发告警3总结监控体系建设是微服务改造成功的关键保障
19520编辑于 2025-10-20 - 来自专栏客户服务自动化
企业实施知识管理建设的7条建议
以下为企业知识管理提供了7条建议。 知识管理建设的6种方法 1、形成良好的组织文化 组织文化是员工之间的黏合剂，是知识管理的基础。知识管理要想收到最佳效果必须首先建立同利同心的组织文化。 对外部信息的收集能力是衡量知识管理水平的重要指标。 7、创建知识库，搭建知识管理体系 最后一点建议是创建知识库，搭建知识管理体系，这是很基础但是却很重要的一点。 对于企业来说，建立知识管理系统的过程其实是建立“外脑”的过程。 一个好的平台可以使团队知识系统的建设更容易，从而事半功倍。
40660编辑于 2022-05-27 - 来自专栏TestOps云层
测试人员7个悲剧且无用的kpi指标...
测试指标应该始终是有意义的、可执行的。问题是有些测试指标无法达到这一目标。许多指标都是误导，有些只是稍微还有点价值，而有些则毫无意义。 7个无用测试指标还统计？把这篇文章给老板看看！尤其是第二点！ 下面这些无用的测试指标的例子可以帮助你更好地判断，你现在所用的测试指标是否能够对软件质量彻底洞察。 3.通过率百分比 使用通过率作为度量指标这个主意不好，因为在软件开发团队中，很容易操纵这种指标——这是不鼓励的行为。 例如，测试团队可能会专注于执行更容易通过的测试，从而提高通过率。 换句话说，这个指标变化无常，易于操纵。 4.单元测试代码覆盖率 代码覆盖率是另一个常用的度量指标，但是这一指标常常被错误使用。 代码覆盖率是指单元测试覆盖的代码行百分比。 7.缺陷密度 缺陷密度是指软件中检测到的、得到确认的缺陷数量。通常认为较低的缺陷密度等同于较低的软件质量，但这并不是真的。
1.2K20编辑于 2022-04-04 - 来自专栏数据分析之旅
数据指标体系搭建的7个思考点
为了对现状进行监测和预警，我们常常会建立起一套数据指标体系，同时搭建和完善体系也应该是数据分析师的一项基本功，结合实际工作中经验，总结了这个搭建过程的7个思考点： 1. 目标 目标，不仅要求我们梳理好业务流程（例如常见的转化率漏斗、AARRR模块），也要求我们明确好目标受众对象，建立面向管理层的核心指标，面向业务部门的二级指标，面向个人KPI的三级指标，尽可能与 数据指标 数据指标，将业务问题量化为数字的变量。常见的有：数量、占比、比率等，一个好的指标通常是一个比率，因为这个比率通常可以连接分子、分母，而不是割裂来看 4. 数据字典 数据字典也是数据指标体系的一部分，可包括内容：指标名称、类型、统计周期、业务逻辑、数据源、数据逻辑等内容 7. 反馈闭环 数据指标体系的搭建不是一蹴而就的，需要结合业务部门的实际需求不断完善。
1.1K31发布于 2020-08-13 - 来自专栏云计算教程系列
如何在CentOS 7上使用InfluxDB分析系统指标
在本指南中，我们将介绍： 如何在CentOS 7上安装和配置InfluxDB。 如何将系统监视数据从collectd系统统计守护进程提供给InfluxDB。 先决条件 在开始之前，您需要以下内容： 一个64位CentOS 7 腾讯CVM。服务器所需的CPU，RAM和存储量取决于您要收集的数据量，但通常只需2GB RAM和2个CPU即可。 x86_64/e/epel-release-7-5.noarch.rpm 然后安装collectd。 这是一个例子： 第7步 - 安装和启动Grafana 我们可以使用InfluxDB的Web界面来探索数据并从时间序列数据中可视化系统趋势。 参考文献：《How To Analyze System Metrics with InfluxDB on CentOS 7》
4.6K10发布于 2018-09-19 - 来自专栏云计算教程系列
如何在CentOS 7上使用InfluxDB分析系统指标
在本指南中，我们将介绍： 如何在CentOS 7上安装和配置InfluxDB。 如何将系统监视数据从collectd系统统计守护进程提供给InfluxDB。 先决条件 在开始之前，您需要以下内容： 一个64位CentOS 7 腾讯CVM。服务器所需的CPU，RAM和存储量取决于您要收集的数据量，但通常只需2GB RAM和2个CPU即可。 x86_64/e/epel-release-7-5.noarch.rpm 然后安装collectd。 这是一个例子： [InfluxDB示例内存使用结果集] 第7步 - 安装和启动Grafana 我们可以使用InfluxDB的Web界面来探索数据并从时间序列数据中可视化系统趋势。 参考文献：《How To Analyze System Metrics with InfluxDB on CentOS 7》
4.2K30发布于 2018-09-20 - 来自专栏夜梦星尘的折腾日记
从零开始建设自己的网站（7）——Halo
下面的几个步骤是以后建设站点的常用步骤，其中 2.连接服务器，4.解析域名 在前面的教程中已经完成，所以这里不再做演示了。 2.连接服务器 这里不再做详细描述，具体过程可以看从零开始建设自己的网站（6）——连接服务器 3.部署Halo 这部分我们正式部署halo博客。 但是你别暴露自己的IP = = 完成配置之后登录，即可进入网站后台： 但是到这里我们并没有结束网站的建设，因为现在你仅仅可以通过IP：端口访问你的halo博客，而不能通过你的域名进行访问。 4.解析域名 这里不再做详细描述，具体过程可以看从零开始建设自己的网站（5）——购买域名 5.设置反向代理 5.1安装Nginx Proxy Manager 直接无脑复制粘贴下面的代码到终端就好了。
1.3K10编辑于 2024-08-20 - 来自专栏嘉为动态
可观测指标管理体系建设落地及插件功能设计&生态打造
为了解决这些问题，支撑一体化的可观测系统建设，实现统一采集、统一管理、统一告警、统一展示，降低运维成本，进行监控指标管理体系的建设和落地将变得不可或缺。 主题一：可观测指标管理体系建设落地 如今，传统监控日益无法满足企业快速发展的需求，越来越多企业开始进行可观测体系的探索，在建设初期可能也会存在很多的问题：可观测体系建设中为什么需要建设指标体系？ 在了解指标体系前，我们先来看看为什么需要进行指标体系的建设，结合过往的建设经验，我们总结了六个方面的原因： 衡量业务健康情况：指标体系可以反映业务客观事实，看清业务健康现状，有效衡量业务质量，优化应用运行 3）指标体系建设工具设计 了解了可观测指标体系的内容建设和管理规范之后，在实际落地建设时，企业应该如何建设相应的工具体系来承载指标体系呢？ ① 指标体系建设的核心承载工具——监控 在监控中，也可以按照指标的生命周期来进行相应的能力建设。 指标定义&建模阶段：支持对指标的定义、层级、属性的管理。以及对象和指标模型的统一管理。
1.2K70编辑于 2023-03-13 - 来自专栏网络安全观
分布式Web漏洞扫描服务建设实践—衡量指标及解决实践（2）
二 衡量指标及解决思路 （一）更快（扫描及时度） 更快：更及时发现漏洞，甚至追求在攻击者之前发现安全漏洞，但有一些残酷现实摆在面前： 线上业务存在数千万的url需要扫描（截止目前数据中心已经收集超过7 而新的扫描方案单个参数只需要发包7次不到（包括6次探测包+1次验证包），通过发送探测包（包括“<>’”/*=”、“’”、“””等）来确定xss输出的漏洞点及漏洞发生的具体场景，然后针对其发生场景针对性的构造一个 三 总 结 整套体系化建设实践后，大家应该比较好奇我们最终的效果对吧？ 其实“分布式Web漏洞扫描服务建设实践”系列第一篇文章的时候，我们有简单说过衡量指标的一些统计数据：扫描出来的漏洞准确率达到了98%以上，基本可以做到无需人工check；输入源URL存在的情况下漏报率更是控制在 感兴趣同学可以继续关注EnsecTeam后续"分布式Web漏洞扫描服务建设实践"系列技术文章。
1.1K50发布于 2021-02-25
腾讯云开发者
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