基于全生命周期管理的指標庫設計與研究

甘杉 鄧麗娟 甘瑩

（南方電網數字電網研究院有限公司，廣東廣州 510700）

0.引言

現代企業管理都要求實現數字化生態化管理，數字化的最大特點就是將原本的書面信息和碎片化信息進行統一的信息量化處理。因此很多企業都開始建立指標庫來滿足數據處理的需求，根據企業的實際需求確定指標的實際含義，提升數據管理和指標應用的水平[1]。指標庫的功能應該在項目的各項指標確定的前提下，保證要求和管理標準在決策人員、管理人員、工作人員眼中的標準是統一的，目的是提升工作效率和公司的運營方式。

指標庫的設計應遵循公司的基本架構，指標庫的基礎層為統一指標，應用層劃分為營銷戰略和專業管理兩部分。基于上述分類特征，最適合指標庫設計的管理理念是全生命周期管理理念。生命周期理論在很早的時候就與企業管理充分地融合在一起。全生命周期的各個階段正好可以對應企業的各層架構，因此，在指標庫的設計上也可以融入全生命周期管理理論。

1.基于全生命周期管理的指標庫架構設計

融合全生命周期管理的理念，指標庫的服務對象和服務方式設計指標庫的流程：

如圖1所示，服務對象進入登錄指標庫后首先要提出申請，才能享受指標庫的數據服務，服務結果滿意就結束本次服務，不滿意則轉移到其他模塊，進入業務監控解決問題[2]。企業的信息數據需要按照實際要求經過計算后生成指標庫的數據基礎，并且在指標庫中建立搜索引擎方便各層面的人調取數據服務信息可以使用關鍵詞在指標庫中實現快速調取。指標庫的數據中心和服務需求是數據模型的基礎信息，在融入企業所有基礎信息的前提下才能進行指標庫構架的建立[3]。指標庫的引擎平臺要同時擁有服務目錄、服務注冊、服務認證鑒權和服務監控四個模塊。搜索引擎直接對接數據工廠，數據工廠中的數據滿足建立計算任務的條件，結果在數據工廠中不予顯示，而是統一傳輸到數據集市中。建立數據資產管理平臺，基于全生命周期管理的理念，在平臺中進行指標的創建、啟用、修改和停用[4]。平臺的運作結果可以在引擎中搜索到，數據資產管理平臺也對發布到引擎中的信息起到管理的作用。

2.指標定義的錄入

指標庫架構設計完成之后就要將企業中的指標進行錄入，完整的指標庫才算設計完成。指標錄入實際上就是指標數據工廠填充的過程，首先要實現原子數據的識別，在數據工廠中的原子數據直接錄入指標庫，填補原子數據的空缺，再將填充的原子數據進行指標化，錄入指標庫[5]。基于原子數據具有唯一性的原則，無需進行數據篩查和重復性刪減工作。

錄入原子數據之后緊接著錄入原子數據定義表，原子數據定義表應錄入在指標庫中的數據資產管理平臺中，包括原子數據的信息和屬相和原子數據的計算方法。上述數據錄入之后就完成了數據工廠的數據填充[6]。基于數據工廠的數據填充結果開發數據及時的物理表，物理報表的名稱要使用英文字母，物理表的字段如表1所示。

表1 物理表字段

物理表命名之后就可以進行指標計算，針對指標的腳本信息減少重復開發的工作量。最終實現指標庫的設計。

3.測試實驗

指標庫設計完成之后進行對比測試實驗，對比傳統指標庫與本文設計的指標庫搜索引擎搜索的數據準確性是否滿足部門的對應要求。

3.1 實驗準備

采用某公司的服務基本數據作為數據源，服務引擎采用JAR引擎，服務名稱由數據源頭、業務部門名稱和指標服務名稱組成。服務調用方式為GET，訪問參數在URL中直接給出，使用JSON格式提交需要提交的原子數據。

3.2 實驗結果與分析

使用本文設計的指標庫和傳統的指標庫的搜索引擎對隨機數據進行搜索，對比搜索結果的準確率。結果如表2所示。

表2 搜索結果的準確率對比

實驗結果如表2所示，通過4次搜索實驗，證明本文設計的指標庫的搜索結果的準確率高于傳統指標庫的搜索準確率，并且穩定在95%以上，基本符合指標庫的搜索準確率。

4.結語

本文基于全生命周期管理理念進行企業服務指標庫設計，對指標庫的架構進而數據搜索都進行了優化。提升了數據搜索的效率和準確性，為指標庫的優化工作指明的方向。