内容：

引言

在数字化浪潮席卷全球的今天，企业对于数据驱动决策的需求日益迫切。指标平台，作为企业统一指标管理和赋能敏捷用数的核心基础设施，其选型与落地显得尤为重要。今天，我们有幸邀请到四位来自不同行业的顶尖数据专家，他们将为我们揭秘指标平台在企业中的落地实践，分享他们的宝贵经验和独到见解。

一、指标平台选型的智慧与策略

在众多指标平台产品中，企业如何结合自身情况进行选择？背后有哪些关键考量因素？

• 理想汽车数智平台产品负责人滕永铮：在选择指标平台时，我们首要考虑的是生态构建能力和数据加速能力。理想汽车希望将生产力的数字化进一步拓展为生产关系的数字化，因此指标平台必须具备开放性，支持丰富的API扩展和数据对接功能。同时，在数据量极大的场景下，我们需要指标平台具备良好的数据查询加速能力，以确保在使用过程中能够获得流畅的体验。

• lululemon Data Solution Senior Manager张巍：对于lululemon来说，建设指标中台主要有三点考量：数据治理与管理的需求、指标平台与现有数据仓库的集成情况与未来的发展潜力、使用体验。在考察了多款产品后，我们选择了Aloudata CAN作为我们的核心数据组件，因为它在数据治理、管理和产品功能方面都表现出色，操作便捷，能够满足我们的业务需求。

二、评估指标平台的ROI与效果

如何评估指标平台的ROI？在落地之后有哪些效果？

• 麦当劳中国数据中台负责人陈润红：从业务视角来看，评估指标平台的价值在于投入产出比的衡量。例如，在麦当劳门店运营中，通过指标监控实现能耗节省、用油优化等，直接转化为成本节约和效率提升。从技术视角来看，指标平台对研发人员和产品经理的好处，以及前期建设与后期维护的人力投入。

• 平安证券数据平台产品负责人倪程伟：短期内要看指标平台对业务的价值，能否解决实际的业务痛点；从长期发展来看，指标平台需要具备适应未来技术迭代和应用场景扩展的能力。

三、梳理指标体系与定位

如何梳理指标体系？指标平台落地后与原有数据仓库的定位与关系是什么？

• 理想汽车数智平台产品负责人滕永铮：在企业梳理指标体系的过程中，首先需要勾勒出整体的框架，明确企业需要涉及的指标分域大致范围。然后，要分点式地逐步补充和完善指标体系。关于指标平台和数仓的定位及关系，我们认为还是在探索阶段。我们需要正视并解决原有数仓存在的问题，以优化指标平台与数仓的架构。

四、规划存量指标和报表的迁移路径

实施了指标平台后，如何规划存量指标和报表的迁移路径？

• 麦当劳中国数据中台负责人陈润红：从技术层面去考量的点是，当接到一个新的业务需求，或考虑将存量报表迁移到指标平台时，关键在于数据的一致性和整合的必要性。另外一个是流程上的考量。在启动指标平台建设时，需要动员多个角色协同参与。

五、指标平台落地过程中的挑战与解决方案

指标平台在落地过程中面临的最大挑战是什么？如何解决分工协作等问题？

• 平安证券数据平台产品负责人倪程伟：在落地新的指标平台和理念时，确实面临很多挑战。因为这是一套新的体系，需要解决的问题很多。首先，就要说服业务部门和其他相关人员，让他们理解为什么要进行这一变革。其次，在实施过程中，由于这不是从无到有的全新建设，而是基于历史资产的迁移过程，还需要思考新体系相较于旧体系的价值和意义。

六、大模型的火热对企业指标平台建设的影响及未来发展方向

大模型的火热对企业指标平台建设有哪些影响？以及未来的发展方向是什么？

• lululemon Data Solution Senior Manager张巍：未来企业需要的不仅仅是数据和指标，更重要的是知识。因此，我们会将知识的体系化建设作为AI的应用方向，指标和报表都是知识体系的一部分。我们还可能会探索如何将指标、报表以及其他相关元素集成到一个AI知识体系中。

结语

指标平台的建设不仅是技术的革新，更是企业文化和思维方式的转变。通过四位行业领袖的分享，我们深刻感受到了指标平台在企业数字化转型中的重要作用。让我们携手共进，迎接数据驱动决策的未来。