数字化系统 -指标管理
2025-12-09 17:09:50
行业：大数据、搜索
载体：云服务/云平台、网站
技术：Java、Docker、Elasticsearch、Kafka
业务和功能介绍
聚焦外部市场不确定性下企业从经验驱动向数据驱动转型的核心需求，针对管理者缺乏生产经营指标可视化工具、内部无统一指标衡量标准、数据库分散导致分析能力不足、定制化报表研发成本高昂等痛点，构建了以指标为核心的数字化经营管理体系。
平台核心功能涵盖七大模块：一是目标管理，通过指标与目标绑定、拆解，实时跟踪销售额、交易量、客户 LTV 等关键目标进度，助力数据驱动决策；二是统一指标管理，建立标准指标目录，规范指标从需求提出、评审到上线使用的全生命周期，解决指标混乱问题；三是自定义仪表盘，支持多视角数据可视化呈现，涵盖库存波动、商品库存健康、销售额占比等场景，便于实时监控与复盘；四是 API 集成与多端适配，通过标准接口对接各类工具与系统，提供 PC、小程序、H5 多产品形态，满足全场景办公需求；五是 PDCA 闭环管理，基于指标生成预警、计划目标与待办任务，通过执行效果跟踪与目标调整形成良性循环；六是智能化报表与分析，支持海量数据汇总分析及个性化报表定制，无需复杂操作即可快速获取关键经营数据；七是协作联动，打通指标到业务执行闭环，赋能跨部门高效协同。
平台最终实现指标口径对齐、数据治理优化，降低业务用数门槛与管理成本，提升开发效率与经营韧性，让企业管理者随时随地掌控全局，推动业务敏捷增长。
平台核心功能涵盖七大模块：一是目标管理，通过指标与目标绑定、拆解，实时跟踪销售额、交易量、客户 LTV 等关键目标进度，助力数据驱动决策；二是统一指标管理，建立标准指标目录，规范指标从需求提出、评审到上线使用的全生命周期，解决指标混乱问题；三是自定义仪表盘，支持多视角数据可视化呈现，涵盖库存波动、商品库存健康、销售额占比等场景，便于实时监控与复盘；四是 API 集成与多端适配，通过标准接口对接各类工具与系统，提供 PC、小程序、H5 多产品形态，满足全场景办公需求；五是 PDCA 闭环管理，基于指标生成预警、计划目标与待办任务，通过执行效果跟踪与目标调整形成良性循环；六是智能化报表与分析，支持海量数据汇总分析及个性化报表定制，无需复杂操作即可快速获取关键经营数据；七是协作联动，打通指标到业务执行闭环，赋能跨部门高效协同。
平台最终实现指标口径对齐、数据治理优化，降低业务用数门槛与管理成本，提升开发效率与经营韧性，让企业管理者随时随地掌控全局，推动业务敏捷增长。
项目实现
这个项目通过 “流批一体 + 数据驱动” 的技术架构，实现了从数据采集到业务应用的全链路闭环：
数据接入层：通过 Flink CDC、DataX、Kafka 等组件，统一对接数据库、日志、文件等多源数据，同时兼容 Hive 离线湖仓，实现全类型数据的实时与离线采集；
数据处理层：基于 Flink 构建流批一体引擎，完成数据清洗、加工与分析计算，并依托 Doris 实时数仓提供 OLAP 查询能力，支撑海量数据的低延迟处理；
能力支撑层：搭建算法编排平台（含数据特征、算法模型、DAG 编排）与指标平台（覆盖原子 / 派生 / 符合指标），同时通过元数据管理模块实现指标、维度等资产的标准化定义；
业务应用层：最终输出可视化 BI、监控告警、指标拆解、销量预测等业务能力，形成从数据采集、处理到经营决策的全流程技术支撑。
整个架构既保障了数据的实时性与统一性，也通过标准化指标与算法能力，为业务场景提供了灵活、高效的数据驱动工具。
数据接入层：通过 Flink CDC、DataX、Kafka 等组件，统一对接数据库、日志、文件等多源数据，同时兼容 Hive 离线湖仓，实现全类型数据的实时与离线采集；
数据处理层：基于 Flink 构建流批一体引擎，完成数据清洗、加工与分析计算，并依托 Doris 实时数仓提供 OLAP 查询能力，支撑海量数据的低延迟处理；
能力支撑层：搭建算法编排平台（含数据特征、算法模型、DAG 编排）与指标平台（覆盖原子 / 派生 / 符合指标），同时通过元数据管理模块实现指标、维度等资产的标准化定义；
业务应用层：最终输出可视化 BI、监控告警、指标拆解、销量预测等业务能力，形成从数据采集、处理到经营决策的全流程技术支撑。
整个架构既保障了数据的实时性与统一性，也通过标准化指标与算法能力，为业务场景提供了灵活、高效的数据驱动工具。
示例图片视频
相似推荐
动火作业全链条管理系统
聚焦工业企业（电力、化工、建筑、石油、制造等）动火作业的安全管控，通过 “数字化流程 + 智能化监控” 替代传统纸质记录，实现作业申请、风险评估、审批、现场执行、应急处置、归档分析的全流程闭环管理，核心目标是降低火灾、爆炸等安全事故风险，确保作业合规性与可追溯性。
后端框架-https://github.com/ahriroot/afast
多协议支持：
HTTP —— 用于传统的 REST / HTTP API。
WebSocket（WS） —— 支持创建 WebSocket 服务。
TCP —— 可以作为纯 TCP 服务框架使用，也能和 HTTP/WS 同时运行。
自动客户端生成：
支持为 API 自动生成 JavaScript / TypeScript 客户端代码（feature-flags js / ts / code）。
这样前端或其他客户端可以直接使用生成的客户端调用后端，不需要手写 HTTP 请求 / WebSocket 管理。
自动文档/API 文档生成：
支持通过 feature-flag (doc) 自动生成服务列表、各个 handler 的文档、API 文档等。
结合 “描述／命名空间” 注解（见 below），可以方便地产生结构化、可读的文档。
简洁接口 + 低样板代码：
提供 #[handler] 属性宏 (macro)：用来把异步 Rust 函数转变为完整的 API endpoint。这样你只需要写业务逻辑函数，而不需手写大量路由 / 请求解析 /响应包装等代码。
handler 宏支持注入元数据，例如 desc("…") 提供接口描述、ns("…") 提供命名空间以组织客户端生成结构。
请求 / 数据结构验证 (validation)：
支持在请求结构体 (struct) 中，对字段加上验证注解 (validate)，如必填 (required)、最小／最大值 (min / max)、其它自定义校验。这样可以在 handler 执行前自动验证输入参数是否合法。
这个功能对数据安全性、稳定性、接口可靠性非常有帮助。
状态管理 & 异步支持：
handler 函数是 async 的，支持异步执行，适合高并发场景。
支持全局或 per-request 状态 (state + header + request + response) 的管理 — 方便构造具有 “中间件 + 状态 + handler + 响应” 的完整服务流程。
灵活部署：
既可以只启用 HTTP / WS，也可以启用 TCP；也可以两个同时运行 —— 适用于多种后端需求 (web API + 原始 socket 服务)。
基于 DQN 算法实现疏散标识方向动态优化预研
针对大型公共场所（客运枢纽、商场）紧急疏散标识指引不合理、效率低的问题，探索 AI 与疏散仿真融合的技术路径，开展 “AI 控制疏散标识” 预研，验证技术在动态场景下的适用性，为智慧安全领域提供技术储备。
Ai大模型数据问答分析
通过对大模型AI的指向性知识训练，可以做到对提出的问题进行更加精准，更加快速，更加专业的回答，通过AI大模型进行问题的智能问答，能够总结性、专业性的完成问题的回答，从而实现信息专业总结和提高工作的效率。
SCA产品
1、SCA产品的立项背景即是当前IT行业快速发展下的，针对开源项目的安全性问题，需要一个统一的处理。目标就是准确的帮助企业来检测开发出来的产品中使用的开源项目是否存在已发现的漏洞，协助进行修复漏洞或者更换包以达到修复项目漏洞。使得项目更加安全。
2、软件功能主要包含多个模块，用户管理模块，仪表盘，视图统计模块，项目检测模块，仓库检测模块，三方集成，如ftp，cicd，等等。
3、业务流程其实就是将需要检测的源码包，或者二进制包进行上传，通过后端的检测引擎，将源码包中引入的开源组件等信息解析出来，通过数据爬取到的PB级数据量的数据来获取对应组件的漏洞，许可证等等一系列信息。来帮助用户来修复组件漏洞等
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服