Aloudata CAN × 平安证券
指标管研用一体
驱动高效经营分析
平安证券通过 Aloudata CAN 指标平台构建三层架构体系：查询引擎加速层、灵活指标配置层、业务自助消费层，统一指标管理并实现“管研用”一体化，最终达成总成本降低 50%、开发工作量降低 50% 、业务分析时效提速 10 倍及 100% 指标口径一致。
Aloudata CAN 指标平台 × 平安证券
指标管研用一体，驱动高效经营分析
平安证券通过 Aloudata CAN 指标平台构建三层架构体系：查询引擎加速层、灵活指标配置层、业务自助消费层，统一指标管理并实现“管研用”一体化，最终达成总成本降低 50%、开发工作量降低 50% 、业务分析时效提速 10 倍及 100% 指标口径一致。
客户背景
客户背景
数字化转型是当前所有企业的重要课题，也是平安证券的既定战略。在发掘新的增长机会、全面提升运营效能和合理控制成本支出这三大目标下，平安证券的数字化转型全面展开。通过数字化手段指导经营决策，实现精细化管理成为公司上下的共识。这其中，构建科学、统一的指标体系是衡量业务质量、驱动战略落地的核心抓手。
痛点挑战
痛点挑战
统一指标口径
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指标定义分布在多报表中，需统一共享机制以提升口径一致性；
•
提升数据仓库建模的扩展性以更好支持报表口径标准化需求。
提升开发效率
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数据量大，报表数量多，需有效整合、复用以实现更大的业务价值；
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升级传统 ETL 生产模式，提升指标开发效率与业务响应的灵活性。
加强数据洞察
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在数据统计呈现的基础上，增强全局性洞见与多维归因能力；
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数据分析智能化升级，穿透数据复杂性挖掘深层业务价值。
解决方案
解决方案
围绕公司内部经营分析数据体系展开建设，其核心思路是将业务线和 BI 线对齐，以契合数字化经营场景的需求。在业务线方面，将整个业务流程与数据全景图进行对应，确保业务逻辑与数据逻辑相匹配。同时，要从指标层面进行指标库和数据仓库的拆分，并将指标统一在 Aloudata CAN 指标平台中落地，以及建立相应的机制来保障数据开发的效率和数据质量的可靠性。
三层架构体系支撑数据高效落地
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查询引擎加速层：引入 OLAP 引擎，实现底层明细数据到上层汇总指标的高性能计算；
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指标灵活配置层：计算引擎结合 Aloudata CAN 指标平台的 NoETL 物化加速机制，支持指标与维度的任意组合查询，降低开发成本；
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业务自助消费层：打通“微卡片”平台，灵活配置数据卡片并嵌入业务系统，指标的共享和复用能力。
开放式架构整合现有数据生态
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底层：依托大数据平台提供数据存储和基础计算能力；
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中间层：以指标平台为核心，统一指标定义、管理与计算，衔接上下游；
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上层：通过“微卡片”等应用，多场景直观呈现指标数据，赋能业务敏捷分析与决策。
场景应用效果
场景应用效果
指标设计方法升级
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以语义模型统一约束数据口径并与 BI 解耦，降低开发管理成本，同时挖掘元数据资源形成业务资产沉淀，支撑智能应用的场景扩展与创新迭代。
策略动作分析闭环
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指标平台与策略平台打通，实现策略有效性评估，筛选高价值策略，实现更精准的资源投放。
业务经营分析提效
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通过“管研用”一体的指标体系，和灵活的微卡片展示与组装，实现了数据层和展示层的口径统一和上下对齐，提升了经营和运营效率。
客户价值
客户价值
TCO 总成本低节约 50%
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集市层虚拟化，节约 50% 的基础设施成本，包含硬件、人力、机房等；
开发工作量降低 50%
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2 周实现 500 多个指标开发，IT 人员 30% 精力用于数据开发，70% 精力赋能业务；
业务自助分析效率 10 提升
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取数与分析周期从原来 2 周缩短至 1 天，问数从原来天级别响应缩短至分钟级响应；
100% 指标口径一致
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支持 BI 报表、微卡片、策略分析等工具指标复用，保障各系统内指标口径的一致性。
未来规划
未来规划
未来，Chat BI 将促使数据分析从报表时代迈向智能决策时代。从业绩分析到客户洞察，再到策略分析，Chat BI 依托 Aloudata CAN 的 NoETL 明细级语义层，可进行日常取数、归因分析和生产分析报告，推动数据智能化应用。指标平台作为 Chat BI 实现精准分析和规模化落地的基础设施，将持续发挥重要作用。
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平安证券实践分享倪程伟 | 平安证券数据平台负责人
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平安证券实践分享倪程伟 | 平安证券数据平台负责人
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