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数据管理组织体系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今数字化时代，数据的重要性日益凸显。
数据管理组织体系作为数据管理的核心，承担着保护、存储、处理和利用数据的重要职责。
它不仅仅是一个简单的数据仓库，更是一个完整的数据生命周期管理系统。
本文将通过介绍数据管理组织体系的概念、原则和方法，探讨如何构建一个高效的数据管理组织体系，以满足日益增长和多样化的数据管理需求，助力企业实现数据驱动的发展目标。
1.2 文章结构文章结构部分主要包括了引言、正文和结论三个部分。
- 引言部分是整篇文章的开篇，主要包括概述、文章结构和目的三个部分。
概述部分介绍了文章所要讨论的主题，引起读者的兴趣；文章结构部分则介绍了整篇文章的组织结构，引导读者阅读；而目的部分则明确了文章的写作目的以及所要达到的效果。
- 正文部分是文章的核心部分，具体展开了数据管理的重要性、原则和方法三个方面的讨论。
数据管理的重要性部分说明了为什么需要进行数据管理，以及对组织的重要意义；数据管理的原则部分阐述了进行数据管理应该遵守的基本原则；数据管理的方法部分介绍了如何实施数据管理，以及一些常用的方法和工具。
- 结论部分是整篇文章的总结和结束部分，包括总结数据管理组织体系的重要性、展望未来数据管理的发展和结束语三个部分。
总结数据管理组织体系的重要性部分概括了整篇文章的主要内容和重点；展望未来数据管理的发展部分展望了数据管理领域未来的发展趋势和挑战；结束语则是对整篇文章的总结和回顾，为整篇文章画上了一个完美的句号。
1.3 目的数据管理组织体系的目的在于建立一个完善的数据管理机制，以确保数据在组织内部的高效管理和安全保障。
通过建立数据管理组织体系，可以规范和优化数据的采集、存储、处理和应用过程，提高数据的质量和可靠性，进而促进组织的决策效率和信息化水平。
另外，数据管理组织体系还可以帮助组织更好地遵循相关法规和标准，保护数据的隐私和安全。
通过合理设置数据权限和访问控制机制，可以有效防范数据泄露和滥用的风险，提升组织的合规性和信誉度。
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术大数据分析和商业智能技术是现代商业的重要组成部分。
在这一领域中，阿里巴巴作为全球最大的电子商务公司之一，一直保持着领先地位。
通过使用其所拥有的海量数据和先进的技术，阿里巴巴能够对其客户和用户需求做出更准确的预测和分析，提高商业效能和用户满意度。
大数据技术是阿里巴巴的核心竞争力之一。
阿里巴巴的生态系统涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域，拥有庞大的用户数据和海量的销售数据，同时还能获取到来自社交媒体、物流、金融机构等方面的大量数据。
阿里巴巴通过使用自己的大数据平台——阿里云数据平台，能够将不同来源的数据快速准确地整合，并提供高效的分析和挖掘。
阿里巴巴的商业智能系统通过对大数据的深度挖掘和分析，能够为企业提供更加智能化的商业洞察。
通过对用户行为、购买历史和产品偏好等方面的分析，阿里巴巴能够预测用户的需求，满足客户的个性化需求，提高客户满意度和忠诚度。
对于企业来说，商业智能技术能够帮助企业更好地了解市场需求和用户行为，提高产品和服务的开发效率和质量，优化销售和营销策略，从而实现更高的商业价值。
阿里巴巴的商业智能系统还可以通过对供应链、物流和金融等领域的数据进行分析和挖掘，为供应商、物流公司、金融机构等不同商业参与者提供更加智能化的服务。
例如，阿里巴巴的供应链金融平台——菜鸟金融，通过使用自有的大数据分析和风控技术，可以为供应商提供全流程的供应链金融服务，从而解决中小企业的融资难题。
阿里巴巴的物流系统——菜鸟网络，则通过使用大数据技术，实现了快递配送的智能化和高效化管理，提高了物流效率和用户满意度。
总之，阿里巴巴是大数据分析和商业智能技术的佼佼者，其应用领域涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域。
阿里巴巴的大数据分析和商业智能技术不仅带来了商业价值的提升和用户满意度的提高，更为中国新经济的发展贡献了重要的力量。
阿里指标管理体系阿里指标管理体系：构建高效运营的关键导语：随着阿里巴巴的崛起，其独特的经营模式和管理理念备受瞩目。
阿里指标管理体系作为阿里巴巴的核心管理方法之一，具有一定的创新性和实用性。
本文将以阿里指标管理体系为中心，详细阐述这一管理方法的特点、优势以及如何构建高效运营的关键。
一、阿里指标管理体系的特点阿里指标管理体系是阿里巴巴集团在日常经营中所采用的一种管理方法。
相比传统的管理方式，阿里指标管理体系具有以下几个特点：1.定量化和可视化：阿里指标管理体系重视对关键业务指标的定量化和可视化。
通过将业务指标明确化、量化化，并通过数据可视化的方式展示出来，使每个员工都能清晰地了解自己的工作目标和任务。
2.分级管理和授权：阿里指标管理体系采用分级管理和授权的方式，将权责下放到各个层级的管理者手中。
每个管理者都要制定自己的指标，并将其分解给下属，从而形成一套层级分明、链接紧密的目标体系。
3.自由度和激励机制：阿里指标管理体系鼓励员工拥有自主权和创新精神。
通过给予员工一定的自由度，鼓励他们提出自己的想法和创新，并通过激励机制来奖励他们的成果。
二、阿里指标管理体系的优势阿里指标管理体系相较于传统的管理方式，具有以下几个优势：1.提高企业运营效率：阿里指标管理体系通过定量化和可视化的方式，使每个员工都清楚自己的工作目标和任务，并能够及时了解自己的绩效状况。
这有助于员工更加专注和高效地完成自己的工作，从而提高整体运营效率。
2.优化资源配置：阿里指标管理体系通过将业务指标进行分解和量化，使每个员工都对自己的工作进行有针对性的规划和管理。
这有助于优化资源的分配，确保每个环节都能够得到充分的关注和资源支持。
3.激发员工的积极性和创造力：阿里指标管理体系通过给予员工一定的自主权和创新空间，激发他们的积极性和创造力。
员工可以根据自己的实际情况和创新思维提出自己的指标，并通过实际行动来实现。
三、构建高效运营的关键构建高效运营的关键在于以下几个方面：1.设定明确的目标和指标：在构建高效运营的过程中，首先需要设定明确的目标和指标。
阿里巴巴运营团队管理系统1. 简介阿里巴巴运营团队管理系统是阿里巴巴集团内部用于管理运营团队的一套信息化系统。
该系统主要用于协调和管理运营团队的日常工作，包括任务分配、进度跟踪、数据分析等功能。
通过使用该系统，运营团队成员可以更加高效地协作，提高工作效率。
2. 功能特点2.1 任务管理阿里巴巴运营团队管理系统提供了一个任务管理模块，用于创建、分配和跟踪任务。
每个任务可以设置优先级、截止日期和责任人等信息，方便运营团队成员在任务管理过程中进行有效的协调和通信。
团队成员可以随时查看任务的进度和状态。
2.2 日程管理系统中的日程管理功能可以帮助运营团队成员安排和管理日常的工作计划。
用户可以创建日程，设置开始时间和结束时间，以及相关的提醒和重复规则。
该功能还支持团队成员之间的日程共享，方便协同工作。
2.3 数据分析阿里巴巴运营团队管理系统还提供了数据分析功能，支持对运营数据进行统计和分析。
用户可以根据自定义的指标和时间范围，生成图表和报告，帮助团队成员更好地了解业务情况，并做出相应的决策。
2.4 通知和消息系统中的通知和消息功能可以方便运营团队成员进行实时沟通和交流。
用户可以通过系统发送消息、评论、提醒等，也可以接收来自系统的通知和提醒。
这有助于加强团队的交流和协作，提高工作效率。
2.5 权限管理系统中的权限管理功能可以根据团队成员的角色和职责，对系统的功能和数据进行访问控制。
管理员可以设置不同用户的权限级别，确保只有经授权的人员才能访问和操作相关信息，提高数据的安全性。
3. 使用场景阿里巴巴运营团队管理系统适用于各类运营团队，包括市场营销团队、数据分析团队、客户服务团队等。
以下是一些使用场景的示例：•任务协作：运营团队成员可以通过系统创建和分配任务，设置优先级和截止日期，团队成员之间可以进行任务的协同处理。
•跟踪进度：团队成员可以实时查看任务的进度和状态，了解各项任务的完成情况，帮助团队更好地规划工作。
阿里指标管理体系-回复【阿里指标管理体系】是指阿里巴巴集团针对企业经营过程中的各项业务目标和关键绩效进行管理的一套完整的指标体系。
这一管理体系借鉴了科学的管理理论和实践经验，通过建立指标体系来进行全面的绩效评估，并定期进行调整和优化，以实现企业战略目标的有效落地。
在阿里巴巴的指标管理体系中，主要包括以下几个步骤：第一步：确定关键业务指标(KPI)阿里巴巴首先要确定关键业务指标，这些指标直接关系到企业的核心业务，并且具备可衡量性和可优化性。
这些指标的选择需要与企业的战略目标相一致，并且在一定程度上能够反映企业核心竞争力。
例如，阿里巴巴可能会关注网站的访问量、转化率、用户活跃度等。
第二步：设定目标细分在确定了关键业务指标后，阿里巴巴将这些指标进行细分，并且根据不同业务部门和团队的实际情况，设定相应的目标值。
这些目标值需要具备可行性和挑战性，能够激发员工的积极性和创造力，并且需要与企业整体目标相一致。
第三步：制定执行计划为了实现设定的目标，阿里巴巴会制定具体的执行计划。
这些执行计划包括资源配置、工作流程安排、岗位职责明确等，以确保各项工作按照计划有序进行。
此外，阿里巴巴还会设定合适的时间节点和里程碑，对目标的达成情况进行监控和评估。
第四步：实施监控与反馈阿里巴巴非常注重对业务指标的监控和反馈。
通过数据分析和报表制作，可以及时获取业务指标的实时情况，并与设定的目标进行比较，找出偏差和不足之处。
同时，阿里巴巴还会通过定期组织评审会议，进行业务指标的全面评估和反馈，以确定进一步的改进措施和优化方向。
第五步：持续优化与改进基于对业务指标的监控和反馈，阿里巴巴会不断进行优化和改进。
通过与业务团队的沟通交流，阿里巴巴可以了解员工的实际需求和问题，并及时提供支持和帮助。
此外，阿里巴巴还会不断关注市场动态和竞争对手的动向，及时调整和优化指标体系，确保企业战略目标的实现。
总结起来，阿里巴巴的指标管理体系是一个完整的管理体系，通过确定关键业务指标、设定目标细分、制定执行计划、实施监控与反馈以及持续优化与改进，来实现企业战略目标的有效实施。
⼤数据：阿⾥数据整合及管理体系OneData⾯对爆炸式增长的数据，如何建设⾼效的数据模型和体系，对这些数据进⾏有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不⼀致性，保证数据的规范性，⼀直是⼤数据系统建设不断追求的⽅向。
数据仓库模型实施过程：1. ⾸先，在建设⼤数据数据仓库时，要进⾏充分的业务调研和需求分析。
这是数据仓库建设的基⽯，业务调研和需求分析做得是否充分直接决定了数据仓库建设是否成功；2. 其次，进⾏数据总体架构设计，主要根据数据域对数据进⾏划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵、抽象出业务过程和维度；3. 再次，对报表抽象整理出相关指标体系，使⽤ OneData ⼯具完成指标规范定义和模型设计；4. 最后，代码研发和运维；⼀、概述阿⾥⼤数据建设⽅法论的核⼼：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理化、可追溯、可规避重复建设；1、定位及价值建设统⼀的，规范的数据接⼊层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿⾥的⼤数据系统建设，即数据公共层建设。
提供标准化的（Standard）、共享的（Shared）、数据服务（Service）能⼒，降低数据互通成本，释放计算、存储、⼈⼒等资源，以消除业务和技术之痛；2、体系架构业务板块：根据业务属性，将业务划分出⼏个相对独⽴的板块，使业务板块之间的指标或业务重叠性较⼩；规范定义：结合⾏业的数据仓库建设经验和阿⾥数据⾃⾝特点，设计出的⼀套数据规范命名体系，规范定义将会被⽤在模型设计中；模型设计：以维度建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建⼀致性的维度和事实（进⾏规范定义），同时，在落地表模型时，基于阿⾥⾃⾝业务特点，设计⼀套规范命名体系；⼆、规范定义规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、定量/原⼦指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派⽣指标。
1、名词术语数据域：指⾯向业务分析，将业务过程或维度进⾏抽象的集合。
浅谈以大数据分析阿里巴巴绩效管理目录一、引言 (1)二、大数据、绩效管理相关含义解析 (1)（一）大数据的相关含义解析 (1)（二）绩效管理的相关含义解析 (1)三、以市场大数据分析阿里巴巴公司存在的绩效管理问题 (2)（一）与其他公司相比，阿里残酷的绩效考核 (2)（二）阿里巴巴不仅看重结果，过程也要好。
使员工倍感压力 (3)四、对阿里巴巴公司存在问题的个人见解 (4)（一）提倡将企业员工与绩效、及其表现结合，多方位评价员工 (4)（二）提高团队绩效，减缓个人压力，增强员工幸福感 (4)五、结论 (4)参考文献 (4)浅谈以大数据分析阿里巴巴绩效管理一、引言如今随着科技的不断进步，社会不断发展的这个新时代。
在很多领域都进入一个全新的发展状态。
各行各业在不断发展的同时，只有不断地发现自身问题，改良企业管理制度，才能让企业平稳发展。
阿里巴巴公司是中国公司典型的范例，这个公司的规模大，且影响力毫无疑问是非常巨大的！能够在阿里巴巴工作的人不管是从能力，还是履历各方面都是非常优秀的，但是同样该企业也存在着与脱离时代的主流的制度管理。
当然其中不乏有诸多优秀先进的制度和管理思想。
在大数据时代，各企业的员工对制度的反馈，在数据分析中都可以一目了然，很直观地反映了该企业管理制度的优点和缺点。
二、大数据、绩效管理相关含义解析（一）大数据的相关含义解析大数据或称巨量资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到透过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
进一步，当今大数据的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算机技术和信息技术带来的技术调战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用在企业中有着非常广泛的应用。
（二）绩效管理的相关含义解析绩效管理是在充分的沟通基础上所形成的企业内部各级员工和管理者为实现企业目标和利润而进行的绩效计划制定、绩效沟通、考核评价、结果应用和绩效提升等若干工作内容共同组成的有机整体,是人力资源管理中起到监管和激励作用的关键环节,绩效管理水平的高低是衡量员工工作绩效、能力和考评的主要途径绩效，主要指的是企业组织对企业未来发展所期望的一种结果，是组织为了实现企业目标达到所期待的结果而在不同层面有效输出的具体展现，换句话说，绩效主要指的是组织或个人，在一定的资源环境条件下，对目标任务所完成的出色程度，它是对企业效率的达成以及目标实现程度的衡量与反馈。
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前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。
刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。
传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。
也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。
阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。
目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。
所以数据管理体系是包含具体的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。
数据体系架构
数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及管理，维度分析整理以及数据模型的设计。
通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。
另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、B2B系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。
业务板块非常宏观，可以想象成贾不死的7大生态。
规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命名体系，规范定义将用于模型设计中。
规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、原子指标/度量、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系，以及具体实例。
规范定义实例
模型设计：以建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建一致性的维度和事实，同时设计出一套表命名规范系统。
维度建模理论很多书上都讲过，这里就不单独整理了。
术语定义及说明
我们重点说说数据域、业务过程、修饰词、原子指标、派生指标。
数据域：是面向业务分析的，将业务过程或者维度进行抽象组合的集合。
其中业务过程是一个个不可拆分的行为事件，在业务过程之下定义指标；维度是指度量的环境，如买家下单事件，买家是维度，订单数量是度量。
数据域是抽象提炼出来的，并且不轻易变动，既能涵盖当前所有业务的业务需要，又能在新业务进入时无影响的分配到已有的数据域中，如果所有分类都不合适才会扩展新的数据域。
数据域不同于产品的功能模块和业务线，是从分析的角度来组织数据指标、维度，功能模块是面向用户功能和管理功能的分类。
从下面的两个表格能很清楚的看出不同，功能模块和业务线是随时扩展的。
那么划分数据域有什么作用呢？主要是因为经过抽象后数据域相对功能模块和业务过程来说少很多，是有效归纳、组织业务过程的方式、同时方便定位指标/度量。
业务过程：指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程，这里要注意，业务过程是一个不可拆分的行为事件。
修饰词：指除了统计维度以外的对指标进行限定抽象的业务场景词语，修饰词隶属于一个修饰类型，如在日志域的访问终端类型下，有修饰词PC端、无线端，有点像属性名和具体属性值的意思。
修饰类型是为了方便管理、使用修饰词。
原子指标：和度量含义相同，基于某一业务时间行为下的度量，不可拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。
原子指标有确定的字段名称（中英文）、数据类型、算法说明、所属的数据域和业务过程。
原子指标名称= 动作+ 度量，例如支付金额、注册用户数。
除了这些标准度量值的原子指标，还有些是为了派生指标而建的原子指标，后面讲派生规则时会说到，例如排名型的top_xxx_xxx 。
派生指标： = 一个原子指标+ 多个修饰词+ 时间周期。
可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定，说总支付金额是个笼统的高度概括的汇总指标，其业务范围时间并不明确。
加上修饰词后的派生指标如：最近1 天北京买家支付金额（最近1天是时间周期、北京是修饰词、买家作为维度）。
派生指标的英文名= 原子指标英文名 + 时间周期修饰词+ 序号（_002）；中文名由时间周期修饰词+ 【其它修饰词】+ 原子指标。
下图是常用的时间周期修饰词，整理的非常详细
最后说说派生指标的类型和不同类型指标的生成规则，这里的规则不容易理解，需要结合例子花些时间慢慢体会为什么有的是在原子指标的基础上派生，有的必须新建原子指标然后再派生。
其实规则很简单就是没有可用的原子指标或者不是简单增加限定条件的指标，需要先创建原子指标，例如排名型，TOP10并不能作为一个原子指标，其并无实际含义，但”Top_n 搜索关键词“有明确的业务涵义就可作为原子指标，然后再扩展”最近60天天猫Top_10搜索关键词“。
派生指标类型及规则
派生指标：分为事务型指标、存量型指标和复合型指标。
事务型指标是指对业务活动进行衡量的指标，一般会对应一个事件。
例如新发商品数、新增注册会员数、订单支付金额，订单支付金额对应订单支付事件，这类指标在原子指标上派生。
存量型指标是指对实体对象（商品、会员）某些状态的统计，例如商品总数、注册会员总数，这类指标需维护原子指标及修饰词，在此基础上创建派生指标，对应的时间周期一般为“历史截至当前某时间”。
复合型指标是组合事务型指标和存量型指标而成的，例如浏览UV-下单买家数转换率，有些创建新原子指标，有些在事务型或者存量型指标基础上增加派修饰词派生。
这里说的创建新原子指标，书上并没有讲地很清楚，理解起来也非常绕，我理解是无法从已有的原子指标派生时，比
如计算方式不同，就需要新建原子指标，然后再派生，也不是直接做成原子指标，因为原子指标是无法使用限定词的。
复合型指标按照指标的计算方法又可以分为：比率型、比例型、变化量型、变化率型、统计型、排名型、对象集合型，有了详细的类型，再来考量如何派生就更容易了，而不是没有规律的没有方法的组合。
比率型：创建原子指标，然后在派生复合指标，先创建CRT，然后再有：最近一天店铺首页CTR，原子指标为CTR（点击率），时间周期为“最近1天”，修饰类型为“页面类型”，修饰词为“店铺首页”。
比例型：包含百分比、占比的都是比例型，比例型要先创建原子指标，再派生。
例如”最近1 天无线支付金额占比“，有原子指标”支付金额“，但没有原子指标”支付金额占比“，支付金额占比和支付金额的算法不同，没法从支付金额扩展，需要新创建。
假如说可以扩展，那么在”支付金额占比“上做二次扩展，就更复杂。
变化量型：不创建原子指标，增加修饰词，在此基础上创建派生指标，因为派生没有改变指标的计算规则，只是增加了限定条件。
例如：”最近1 天订单支付金额上一天变化量“，原子指标为”订单金额“，时间周期为”最近1 天“，修饰类型为”统计方法“，修饰词为”上1 天变化量“。
变化率型：创建原子指标，同比率型和比例型。
例如，”最近7天海外买家支付金额上7天变化率“。
统计型：不创建原子指标，一般可统计的指标都是数量型，所以和变化量型一样，加修饰词派生即可，例如：”最近6月月均订单支付金额“。
常用的”统计方法“类修饰词：人均、日均、商品平均、月均、90分位数、众数等。
排名型：创建原子指标，一般为top_xxx_xxx , 不同的排名业务涵义不同，需要创建不同的原子指标。
创建派生指标时可选择的修饰词有：统计方法（降序、升序），排名名次（如TOP10），排名范围（如行业、省份、一级来源等），根据什么排序（如搜索次数、PV）
对象集合型：主要是指数据产品和应用需要展现数据时，将一些对象以k-v对的方式存储在一个字段中，方便前端展现。
比如趋势图、TOP排名对象。
其定义方式是，创建原子指标，一般为xxx串。
创建派生指标时可选择的修饰词有：统计方法（降序、升序），排名名次（如TOP10），排名范围（如行业、省份、一级来源等）。
对象集合型派生指标
为了指标体系不失控，新建原子指标和派生指标需要有专人进行审核，审核通过后才能上线使用，避免重复、定义不合标准、难于理解等问题。
良好的指标定义和体系也是后续指标计算、数据报表、数据分析产品化的基础。
