通常来说，指标平台对企业的决策效率和业务流程优化主要体现在这几个方面：
首先，指标平台通过迅速提供企业业务运营的关键指标，并利用直观的图表和报表帮助解读数据，使企业能够快速识别市场趋势和潜在风险，为决策提供精准及时的信息支持。
同时，指标平台能够自动收集、整合及计算跨业务系统的数据，减少人工操作，统一指标管理，确保数据一致性和准确性，实现业务流程的精细化和智能化，提升运营效率。
此外，指标平台还支持跨部门协作和数据共享，打破信息孤岛，增强业务流程的协同效率和响应速度，全面助力企业优化决策效率和业务流程。
然而，作为最贴近业务语言的数据词汇，也是贯穿管理驾驶舱、经营分析看板、业务自助分析和业务数智化应用的核心要素，传统人工 ETL 开发的模式下，指标的语义分成两段，一段在数据仓库中，以不同粒度不同维度的宽表、汇总表的方式交付，另一段在各类场景应用中，比如 BI 工具、大屏等各类数据应用中。这很容易产生指标“同名不同义、同义不同名”等现象，企业普遍存在指标口径乱、需求 响应慢、分析不灵活、口径排查难等痛点
为了帮助企业解决以上痛点，实现指标的“管、研、用”一体化，国内 Data Fabric 架构理念的实践者与引领者 Aloudata，秉承着业内首倡的“NoETL”创新理念，基于自主研发的数据语义引擎，打造了第三代指标平台——Aloudata CAN，集规范指标定义、自动指标生产、语义指标目录、开放指标服务于一体，帮助企业实现“定义即开发，定义即服务”，让口径更一致，分析更灵活。目前，Aloudata CAN 已在金融、零售、制造等行业落地应用。
其中，证券行业是一个高度竞争和高风险的行业，需要对市场动态、投资者行为、产品生命周期、运营交易、资金清算、信用风控和监管政策等各方面的信息进行及时、准确和全面的分析与决策，所以对数据平台和指标体系有着重度依赖。
然而，伴随业务数据爆发，数据量和数据需求进一步增长，首创证券内部的多源异构数据集成带来了以下几大关键挑战，例如：开发链路不一致，指标口径缺乏有效管理，导致同一业务指标从不同数据表或服务中取得的数据不一致；投资经理对不同产品差异化分析的需求越来越高，但缺乏 IT 知识背景，很难通过数仓表自助完成数据提取和分析；证券市场变化迅速，需要快速调整分析策略，现有的数据体系难以支持数据分析的灵活性和敏捷性。
Aloudata 为首创证券制定了一整套完整的敏捷数据分析方案。其中，基于逻辑数据视图进行统一语义模型和指标定义，一方面实现了指标口径全局一致，另一方面通过自动化的指标生产规避了大量的人工 ETL 工作，并通过 API/JDBC 开放化接口对接外部的报表、分析工具及各类应用，实现数据和外部系统的共享。
据上线后效果反馈，首创证券指标交付速度从周快进至分钟，并实现指标口径 100% 一致，统一业务术语，消除指标歧义，极大降低了指标的沟通理解成本。访问 Aloudata 官网，了解更多。
