在数据驱动决策的时代，企业数据资产的价值释放高度依赖统一的指标管理体系。指标平台作为连接底层数据与上层业务的核心枢纽，正成为企业数字化转型的"心脏"。如何构建适配企业需求的指标平台?如何通过指标管理实现数据资产化?这是很多企业的数字化管理者正在思考与实践的重要课题与难题。

日前，在由Aloudata大应科技举办的业界首场“NoETL指标平台最佳实践研讨会”上，四位来自不同行业的实践者——麦当劳中国、平安证券、lululemon、理想汽车的数字化负责人，围绕指标平台的选型策略、价值评估、实施路径与AI融合创新等维度，揭示了指标平台落地的关键密码，值得借鉴与分享。

指标平台选型：平衡生态适配与效能

第一、生态构建能力决定平台生命力

理想汽车数智平台产品负责人滕永铮指出，车企数据分布呈现极端化特征：部分场景数据量达PB级，另一些却不足TB级。这要求平台既需支持API扩展实现多系统集成，又需具备智能数据加速能力。因为企业很难通过单一产品解决所有问题，而是需要基于该产品衍生出完整的生态。因此，指标平台必须具备开放性，能够支持丰富的 API 扩展和数据对接功能。另一方面，在数据量极高的场景下，还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。

平安证券数据平台产品负责人倪程伟指出，指标平台的开放性应包含双向兼容：向上通过标准化接口对接现有应用系统，向下应兼容数据湖、数据仓库等多源异构数据的存储架构。同时，指标平台还应具备灵活性，主要是指在当前的技术架构下，指标平台需要具备全面的能力来覆盖广泛的业务需求，包括指标的定义和计算等。这种灵活性直接决定了平台能够支持的业务广度，进而影响到企业整体的数字化运营能力。

第二、治理能力与成本效益的黄金平衡

麦当劳中国数据中台负责人陈润红提出的"成本铁三角"模型极具普适性：即从成本、灵活性和服务质量三个角度来考量。成本包括软硬件成本，部署、研发及后期运维的人力成本等，共同构成了整体成本;灵活性指的是指标平台与企业内部其他系统的兼容性与灵活扩展度;服务质量则包括了交付团的响应速度、响应效率，以及遇到问题的沟通和服务态度等。

lululemon Data Solution Senior Manager 张巍则从实践出发介绍了如何选择利用Aloudata CAN平台进行企业数据治理模块与Databricks的深度集成。通过将Aloudata CAN 作为数据架构体系的中间层，向下梳理底层的数据仓库、数据湖以及各种数据集，向上提供统一的指标服务。通过这种方式，将指标中台作为数据治理的核心抓手。

指标平台实施路径：在历史包袱中开辟新航道

第一、指标体系建设的螺旋演进

通过Aloudata合伙人&首席业务架构师杜雪芳对各位实践者的访谈，笔者发现，在指标体系建设上，麦当劳中国采用的理论与理想汽车的工作法形成了方法论互补：一是自上而下的拆解：从公司整体的战略北极星目标出发，逐步拆解到部门，再细化到每一个可执行的指标，构建起完整的指标体系;二是自下而上逐步推进实施，由具体业务需求触发指标建设，然后通过“拔出菠萝带出泥”的方式，向拼图一样逐步完善整体的指标体系。

第二、数仓与指标平台的共生进化

平安证券的实践揭示，指标平台能够倒逼数仓治理。倪程伟表示，在推进指标平台建设过程中，他们发现原有的数仓并不是所期望的规范和干净，其中存在诸多问题。这些问题可能在过去的ETL阶段被各种SQL脚本掩盖，引入指标平台后，就被暴露出来。所以他们正不断优化数仓和指标平台的架构，以解决掉这些问题，支持更灵活的分析和更深入的洞察。而张巍提出的"数据架构中间层"，又形成了新范式——指标平台承担逻辑模型层，物理存储仍由数仓承载。

第三、存量报表迁移策略的智慧抉择

在张巍看来，统一指标体系是未来发展必然趋势，原有的存量报表迁移需要根据业务的重要性和变动频率，权衡优先级。理想汽车的"指标三维分级法"，将指标分为了核心指标、关键指标、一般指标，则提供了决策框架：核心指标对公司战略和关键业务目标有直接影响，需在指标平台上统一管理;关键指标对特定业务领域重要，可按需渐进迁移;一般指标若现有体系能满足需求，暂时保留，自然淘汰。

指标平台与AI融合创新：从智能辅助到认知革命

第一、对话式分析的能力突破

与指标平台的融合应用，理想汽车正在加快对话式分析能力的突破，重点在推进NL to SQL和NL to Metrics两个方向的实践，旨在使业务人员通过自然语言直接生成分析模型，提高数据分析的效率和便捷性。但在多表状态下，NL to SQL存在一些质量问题。因此，理想汽车将两者相结合校验，为数据的准确性提供了一定保障。

第二、知识体系的重构

lululemon认为AI时代企业需要的不仅仅是数据和指标，更重要的是知识。因此，他们探索的"指标-知识"的转化引擎，将指标、报表以及其他相关元素集成到一个 AI 知识体系中，以大幅降低知识获取的门槛，成为AI快速获取知识的一个渠道或一种工具。

第三、运营模式的深度变革

据介绍，麦当劳中国正在思考通过指标平台结合大模型实现对数据团队内部运营方式的赋能，例如对一些项目的运营过程制定指标，以驱动运营流程的优化。倪程伟团队则投入许多精力去研究大模型在多场景的应用效果和成本，比如在归因分析等工作中，大模型表现出色，但需投入较大资源才能获得准确的分析结果。所以，需要权衡投入产出比。

NoETL+大模型：一面低成本实现数据高速就绪，一面“万数皆可问”

作为Aloudata 联合创始人兼首席产品官，肖裕洪认为，Chat BI一定会成为趋势，而且企业的智能体生态远不止于此。Chat BI将不仅仅是取数和分析的工具，更可能会演变出更广泛的应用场景。例如，麦当劳的店长未来可能会配备AI助理，每天早晨AI会分析餐厅的表现，指出问题并提供优化建议。

无论是Chat BI还是未来的智能体生态，都将离不开两个核心要素：一是对话式的数据获取能力，二是主动的智能洞察能力。而企业要实现真正的Chat BI和繁荣的智能体生态，关键在于拥有“好数据”，而不仅仅是部署大模型。

围绕这一理念，Aloudata从两个方面展开工作：一是低成本实现数据高速就绪，包括持续增强指标平台的语义引擎、结合AI技术推出智能建模助手，并将Aloudata AIR和Aloudata CAN深度融合，确保企业所有数据能够轻松连接和高效利用，为企业多智能体生态提供单一可信的数据服务。二是数据智能体创新，即将推出Aloudata Agent，一款以“万数皆可问”为目标的Chat BI智能体。肖裕洪透露，Aloudata Agent将于4月份开启公测。

目前，Aloudata Agent已具备一些重要功能和特性：支持灵活、准确的对话式取数、归因分析和智能分析报告生成;清晰呈现分析过程，保留中间产物，确保用户清晰地了解每一步的分析逻辑，以及在事后进行回溯和审计;能够将用户的问答与企业标准指标口径对齐，确保分析结果的准确性和可信度;提供精细化的数据权限管理，保障数据安全。

笔者小结

在本次“NoETL指标平台最佳实践研讨会”上，几位指标平台建设的先行者都在反复强调：数据建设的核心在于应用，没有应用的数据管理和研发毫无意义。业务需求其实很简单：需要更快、更准、更灵活地获取数据。当数据要素成为核心生产资料时，指标平台便从技术工具进化为企业的"数字神经系统"。

从今天几位先行者的实践来看，指标平台从选型时的生态适配，到实施中的渐进革新，再到AI带来的认知跃迁，企业需要以动态演进的视角构建指标管理体系。那些率先完成指标治理体系升级的企业，才能在数据价值密度、决策响应速度、业务创新效能三个维度形成代际差优势，最终在数字化转型的深水区竞争中占据制高点。