企业数字化转型如火如荼，但是家家有本难念的经，相关研究表明数字化转型失败者居多，成功者寥寥。企业引入了一些数字化工具，用不起来，制定了数字化战略，无法落地。数据没能沉淀为资产，数据依然还是等待挖掘的矿藏。

“数据”与“数据资产”之间隔了非常遥远的数据治理之路，这条路上有很多拦路虎，部门墙、数据孤岛、没有形成数据思维、缺乏数据文化、价值不可度量等，专家指出在数字化实践过程中，需要业务目标可拆解、可度量，如此才能发挥数据最大价值。近几年，一些企业开始尝试选用指标中台，让数据在企业内部被真正用起来。

什么是指标中台?

根据相关定义，指标中台是供组织集中管理、存储关键指标的平台，提供统⼀业务模型、指标管理、指标加⼯、数据服务于⼀体的完整的解决⽅案。指标中台是⼀种集中组织数据的⽅式，以可重复的⽅式访问关键指标，⽤⼾可以使⽤多种应⽤在下游消费这些指标。

现代管理学之⽗彼得·德鲁克曾经说过，“What gets measured gets done”，意思是只有⼀个事情能被量化，才能够被解决。那么如何量化管理企业，以统⼀的标准去衡量业务，就是指标的由来。

“相较数据而言，指标被赋予了业务价值，是量化的度量，企业可以通过指标来衡量和评估某项正在进行中的任务进度。”在Kyligence 秋季线上论坛上，市场研究和咨询机构 Ventana Research的分析师David Menninger指出。

David Menninger介绍，企业通过构建指标中台来管理数据和指标，这样就可以有一个框架来管理各项规则，指标中台能够帮助业务人员找到相关数据和指标。

指标中台或可成为挖掘数据价值的神奇传送门，指标中台拥有⼀致性、访问性和复⽤性等特性，已成为现代数据栈的重要组成部分。通过指标中台，企业能够以各个类型的指标为对象，集中管理和消费数据仓库中的数据。建⽴标准，确保企业指标背后的数据是准确和⼀致的。不论⽤⼾使⽤的是什么⼯具，提供对准确数据的访问，⽅便⼈们在分析数据时看到⼀致的结果。

Kyligence 联合创始人兼 CEO韩卿介绍，数据技术在过去几十年间，发生了很大的变化，从传统的数据库、数据仓库到大数据，再到云数仓，数据湖、湖仓一体，基本都是以中心化的模式，通过复杂的ETL工具或者数据管道把数据汇集起来，清理完再供业务人员使用。SaaS时代，行业出现了新的趋势，一个去中心化的分析模式才是未来，业务部门需要能够更加主动、更加自主地去使用数据。

日前，Kyligence 发布了一站式云端指标中台Kyligence Zen(预览版)，“我们希望用户能更多关注到整个指标和相应的目标管理。回归到使用数据的本质上去，而不是关心某个技术上。”韩卿指出。

Kyligence Zen有什么不同?

由Apache Kylin创始团队在2016年创建的Kyligence，是一家智能多维数据库(OLAP)供应商，为企业实现自动化的数据服务和管理。此次发布的Kyligence Zen(预览版)是基于 Kyligence 核心 OLAP 能力打造的一站式云端指标中台的SaaS产品。

据悉，Kyligence Zen 产品的定位是处于数据层和应用层之间，可以统一管理企业所有的业务指标，同时自动完成数据加工以及指标计算等过程，把指标在不同的应用间进行复用，帮助企业来形成以指标为核心的共同语言，提高协同管理效率。

Kyligence Zen提供了目标管理、指标目录、指标自动化、API集成四大核心功能。据Kyligence介绍，一般而言，目标需要拆解成指标，指标对接到目标，只有这样才能让数据和业务紧密关联在一起。而通过指标目录，企业可以统一管理所有的业务指标，包括原子指标、复合指标、衍生指标等。在API 集成方面，Kyligence Zen 提供标准化的 Rest API，以对接各种各样的数据应用。

值得关注的是其指标自动化功能，Kyligence Zen以Kyligence智能多维数据库技术作为底层支撑，可以帮助用户来屏蔽诸多技术细节。作为一个指标中台的SaaS服务，用户只需要关注指标，而不需要关注指标背后的数据集市和ETL开发等技术，系统会在后台自动根据指标，以及应用场景，来建设数据集市，这些对用户来说都是透明的。在智能化方面，Kyligence Zen还能够向业务用户自动推荐一些高价值指标，比如一些热门指标，让业务人员可以重点关注，加速业务洞察。同时也会帮助管理人员来发现一些低价值的指标，然后及时清理，释放一些存储和计算资源。

在云时代，上云容易，费控难。根据 Flexera发布的《2020 STATE OF THE CLOUD REPORT》报告，30%-35% 的云资源都被浪费了。Kyligence通过事前审批、事中监控、事后评估，在三个阶段中基于指标管理，比如基于过程指标监控，动态预算预警与限制等手段，有效降低了云成本，提高了云资源利用效率。

市场上不少BI等数据分析产品也都提供了指标模型和指标体系，韩卿介绍，Kyligence Zen聚焦以指标为核心，希望能够给到业务人员在内的每个人使用，此外，通过开放API与上下游做整合，嵌入到业务流程中，降低使用门槛。

指标与业务紧密相连，需要更多的行业Know-how能力，“我们不是指标的生产者，而是搬运工。我们搭建好平台，行业内更懂业务的专家去提供指标和体系，让他们更好用起来。”韩卿给出了Kyligence Zen的定位。他同时表示会与行业合作伙伴合作提供一些偏标准化的指标模板为用户提供参考。此外，Kyligence Zen开放API，被集成，借助生态的力量拓展能力边界，以支持端到端场景。

在数字化浪潮下，向数据要价值已经成为企业必修课，数据分析也从服务管理人员转变到服务企业全员，虽然数字化依然任重道远，但是像指标中台这样越来越多的数据技术涌现，若能运用得当，数据就能变成数据资产，助力企业经营发展。