为了适应当下数字化经营的市场环境，指标平台通过指标高效开发、以及提供灵活高性能指标服务，逐渐成为企业数据基础设施的重要组成部分。在此背景下，许多此前困扰企业数字化经营的问题可以得到解决，包括面对复杂且口径不统一的指标数据如何实现统一高效管理、如何通过指标智能归因提升管理层决策效率、企业哪些场景下的问题可以通过落地指标平台解决等。
数势科技指标平台可对企业的指标数据资产进行全生命周期统一管理，实现指标口径对齐，并通过一系列产品技术优化，提高指标开发效率，为企业提供灵活且高性能的指标服务。其主要应用场景包括目标管理、智能预警归因、业务自助分析、融合大模型能力的指标分析、指标管理和开发。
目标管理，是指业务目标设置与共识，战略指标层层拆解到运营过程指标，实现战略目标到业务执行的闭环；智能预警归因，可帮助业务自动预警和定位业务数据异常问题；业务自助分析，可以让不懂技术的业务人员用可信、好理解的指标直接取数、做报表；融合大模型能力的指标分析，可支持更灵活、更精准的意图识别以及后续指标取数、分析等应用；指标管理和开发，指标全生命周期在线管理，覆盖指标统一定义、加工和服务，通过零代码积木式组装指标和 API 消费指标，缩短数据管道，提高指标管理和加工效率。
切入具体案例，某证券公司在实际运营中面临几方面的问题：第一，需求激增，研发效能不足。业务层面的语言与研发团队使用的语言无法实现精准对齐，需求的沟通成本极高，当指标和报表开发过程中需要不断进行迭代和返工，这无疑会延长上线周期。第二，缺乏指标管理工具。这可能令指标的来源、开发的报表及口径来源等方面变得模糊不清，使用这些指标时，有时候可能会遇到无法确定其是否准确的问题。第三，报表固化千人一面。例如，A员工在进行开发时无法将开发的数据进行有效的共享，这直接导致下游用户在进行自助式分析的门槛较高，需由企业招募相关分析人员才能应用类似自助分析的BI功能等。
在实践过程中，数势科技的首要任务是建立企业的基础数据，并通过统一的指标平台进行管理。例如，如何统一业务和研发团队的语言以确保每个指标的口径得到明确拉齐；以及建立数据委员会，实现数据间的拉齐，同时也保证了指标的定期更新和质量管理。
在底层数据建设完善后，数势科技也注意到了上层的问题，即通过某些BI报表和看板，仅有少数人可以使用，或许在企业内部只有特定部门的一两位员工使用。正是意识到了这个痛点，数势科技基于大模型构建了Agent工具，集成了语义理解等相关技术，并开发出人和数据之间以最短的路径进行连接的产品，也就是SwiftAgent。
借助大模型技术，可以将一句话就拆分成不同的部分，换句话说，分析也是将业务流程分解成流中的各个节点，实现自动化执行，并将结果反馈给用户。最主要的是，用户只需检查结果是否符合预期的数据需求即可。
数势科技指标平台帮助该企业提高指标管理、加工和应用的效率，提供了更智能、高效的分析决策支持。数字化转型大环境下，企业能否高效利用数据资产经营管理，是其能否赢取时代红利的第一步。指标平台助力企业降本增效高质量发展，为企业数字化升级打好基础。
